Big Data представляют собой колоссальные объемы данных. Анализ и последующая оптимизация этих данных позволяет увеличить доходность банковского сектора, основываясь на стратегии реализации финансовых продуктов и переориентации фокуса с обобщенного на индивидуальный подход. Таким образом можно адаптироваться к индивидуальным нуждам клиентов и оперативно реагировать на их меняющиеся запросы. Согласно исследованиям глобальной консультативной организации McKinsey & Company, применение инструментов Big Data приносит 30–40% от всей прибыли ведущих банков мира.
Однако, важно различать методологию анализа больших данных и сами эти данные, Big Data не панацея, а комплекс математических и статистических приемов, где функционируют модели, способные предоставлять прогнозы с определенной степенью вероятности.
Собирать данные можно из множественных источников, среди которых веб-трафик, соцсети, приложения для смартфонов, системы совершения платежей, устройства, подключенные к Интернету вещей (IoT), и другие. Такие данные могут быть разной структуры - от строго упорядоченных до полностью неорганизованных, что задает необходимость в их обработке.
В России, исследования показывают, что использование Big Data для анализа транзакционных данных позволяет банкам выявить до 80% потребностей клиентов, связанных с финансовыми продуктами. Так, по данным российских исследований, применение алгоритмов машинного обучения к транзакционным данным повышает вероятность покупки персонализированных финансовых продуктов на 35%.
Приватность информации: Аккумулирование и анализ данных большого объема вызывает опасения по поводу конфиденциальности, ведь организации взаимодействуют с персональными сведениями пользователей. Защита информации и соблюдение нормативно-правовых актов, вроде GDPR, выходят на первый план и требуют отдельного контроля.
Этичность использования: Критически важно гарантировать этичное использование данных, исключая их применение для неправомерного влияния на пользователей.
Техническая сложность: Требуются современные системы для хранения данных и передовые аналитические инструменты.
Точность и актуальность: Поддержание высокой достоверности и своевременности информации – это сложная задача. Неправильно интерпретированные или устаревшие сведения могут привести к ошибочным аналитическим выводам и сведет на нет все усилия.
Интеграция информации, получаемой из многообразных источников, является технически сложной задачей, особенно когда данные поступают в различных и несовместимых форматах.
В современном мире, данные в банковской сфере начинают восприниматься как ценный ресурс. Они оказывают огромное влияние на процедуры минимизации рисков, противодействие финансовым махинациям, анализ и предсказание поведения потребителей, улучшение внутренних бизнес-операций. Например, в отличие от классических методов анализа кредитных историй, использование большого объема данных обеспечивает более точное предвидение финансовых неудач клиентов, благодаря глубокому анализу накопленной цифровой информации.
По прогнозам аналитиков из всемирной исследовательской и консультационной фирмы IDC, к 2025 году глобальный объем информации увеличится в десять раз, достигая отметки в 163 зеттабайта. При этом ожидается, что предприятия будут производить 60% всей мировой информации, опережая потребителей. Такой невероятный рост данных подчеркивает необходимость создания платформ и инфраструктур, способных в реальном времени собирать, обрабатывать и анализировать информацию, адаптируясь к ее быстрому увеличению.
Расширение спектра функций по обработке данных с высокой скоростью предоставит цифровое преимущество для запуска финансовых продуктов на рынок, обеспечения защиты информации в режиме реального времени и укрепления позиций компании как лидера. Компании, которые активно внедряют технологии Big Data в свои процессы, получают значительное конкурентное преимущество на рынке.