Достижения в области интеллектуального анализа данных могут открыть совершенно новые горизонты в сфере финансовых услуг - говорит директор банка Standard Chartered Анжу Патвардхан.
Цифровые данные лавинообразно распространяются в Интернете через смартфоны и других устройства. Компании и правительства признают огромный потенциал в использовании этой информации, также известной как "большие данные" (Big Data), представляющей реальную ценность для клиентов и способную повысить эффективность работы.
Анализ Big Data может кардинально изменить бизнес и экономику. Наука о данных позволяет извлечь важную информацию из огромного массива неструктурированных данных. При этом, важен не только вид информации, которую вы могли бы найти, но и все источники данных, от электронных писем и телефонных звонков, до изображений, видео, социальных сетей,потоковых данных, поисковых запросов в интернете, местоположения по GPS и компьютерных логов.
Все это возможно осуществить с помощью новых мощных методов, в том числе сложных алгоритмов машинного обучения, которые позволяют обрабатывать данные лучше, быстрее и дешевле, чем когда-либо прежде. Мы уже видим значительные преимущества этого - в таких областях, как национальная безопасность, бизнес-аналитика, правоохранительные системы, финансовый анализ, здравоохранение и обеспечение готовности к стихийным бедствиям. К примеру, городской отдел пожарной охраны Нью-Йорка был одной из ранних историй успеха использования "больших данных" для эффективного выявления зданий, наиболее подверженных риску возникновения пожара.
Потенциал для банков
Для банков наступает эпоха, когда добыча данных (data mining) обеспечивает возможность выделиться на фоне конкурентов. Каждая банковская операция является источником уникальных данных, так что вся отрасль сидит на огромных массивах информации. С помощью анализа этих данных банки могут улучшить или обновить любой аспект банковской деятельности. Наука о данных может позволить целевому маркетингу оптимизироваться для обработки транзакций, давая персонализированные советы по управлению активами, и многое другое.
Потенциал "больших данных" бесконечен. Значительная часть текущих проектов "больших данных" в банковском деле вращается вокруг клиентов и продаж, повышения качества обслуживания и выявления потребностей клиентов, поэтому правильные предложения должны быть поданы в нужное время. Банки могут моделировать финансовые показатели своих клиентов из нескольких источниках данных и сценариев.
Наука о данных также может помочь улучшить управление рисками в таких областях, как обнаружение мошенничества с пластиковыми картами, контроль за финансовыми преступлениями, кредитный скоринг, стресс-тестирование и кибер-аналитика. "Большие данные" потенциально открывают совершенно новые горизонты в финансовых услугах.
Так, например, свыше 1.7 миллиарда человек с мобильными телефонами в настоящее время исключены из формальной финансовой системы. Это делает их невидимыми для бюро кредитных историй, но они все чаще обнаруживаются через свой мобильный след. Несколько инновационных финтех-фирм уже начали строить прогностические модели, используя этот тип нетрадиционных данных для оценки кредитного риска и предоставления новых видов финансирования.
В то время, как банки исторически хорошо работают под управлением аналитики на уровне продуктов, таких как кредитные карты или ипотека, очень немногие из них сделали это целостно, глядя на взаимосвязанные отношения с клиентами. Развивающаяся область науки о данных облегчает этот вид деятельности.
Блокчейн и "большие данные"
Блокчейн в качестве новой базы данных гораздо эффективнее всех ныне существующих моделей. Технология блокчейна, лежащая в основе криптовалюты Биткоин, в будущем может означать огромные изменения для финансовых услуг. Сохранение информации как хэша, а не в исходном формате - это то, что обеспечивает блокчейн, где каждый элемент данных является уникальным, фиксирован во времени и неизменен. Полностью прозрачный, публичный характер многих реализаций блокчейна прокладывает путь для повышения уровня защиты и конфиденциальности - нового вида базы данных.
Таким образом, блокчейн имеет несколько потенциальных применений на финансовых рынках: торгового финансирования, фондовых биржах, центральных депозитариях ценных бумаг, торговых репозиториях или системах анализа данных с использованием блокчейна. Технология распределенного реестра и смарт-контракты приобретают решающее значение, создавая новые проблемы и возможности в мире науки о данных.
Нужно готовиться к революции "больших данных". Проблема для банков заключается в том, что данные очень часто находятся в больших, несоизмеримо устаревших системах. Существует слишком много информации для работников умственного труда, чтобы эффективно визуализировать данные с использованием традиционных методов. Здесь, однако, помощь под рукой: "визуализация расширенных данных",-- ответвление революции Big Data, является самым новым подходом к бизнес-аналитике. Ее способность представить огромные, сложные наборы данных способами, которые могут быть прочитаны неспециалистами, обещает изменить способ ведения бизнеса - в том числе и банковского.
Искусственный интеллект тоже может оказать неоценимую помощь в систематизации и обработке данных. Избирательное применение новых передовых методов корреляции и визуализации данных, взаимодействие их с нужными партнерами - такими, как университеты и другие организации, которые проводят междисциплинарные исследования в этой области, может открыть новые возможности для банков. Только таким образом они смогут сохранить свои конкурентные преимущества. Банкам необходимо активно выявлять ведущие компоненты тренда, которые являются перспективными и пригодными для продвижения своего бизнеса.
