Le Big Data est un nouveau slogan populaire dans le domaine de la technologie de l'information et des méthodes quantitatives qui se réfèrent à la collecte et à l'analyse de quantités massives d'informations. Les progrès de la puissance de calcul ainsi que la chute de leurs prix rendent de plus en plus techniquement réalisables et économiques les grands projets de données. En particulier, l'avènement du cloud computing place le coût de l'analyse des données volumineuses à la portée de nombreuses petites entreprises, qui n'ont plus besoin de faire d'importants investissements en capital dans leur propre infrastructure informatique.
Une nouvelle catégorie de carrière, la science des données, a vu le jour en réponse à la croissance des mégadonnées.
Applications au sein des finances:
Au sein de la finance, en particulier dans le secteur des services financiers, le big data est utilisé dans un nombre croissant d'applications, telles que:
- Surveillance et surveillance des employés
- Modèles prédictifs, tels que ceux qui peuvent être utilisés par les souscripteurs d'assurance pour établir les primes et les agents de crédit pour prendre des décisions de prêt
- Développer des algorithmes pour prévoir la direction des marchés financiers
- Tarification des actifs illiquides tels que l'immobilier
Assurance automobile:
Dès les années 1980, le fondateur de Progressive Insurance attendait avec impatience le jour où des données concrètes sur les habitudes de conduite des assurés individuels pourraient être collectées et analysées. Cela conduirait à une mesure plus précise des risques et à une évaluation des risques plus précise. En 2010, la technologie de collecte de données requise était devenue disponible et maintenant plus d'un million de clients ont accepté d'installer des boîtes noires dans leur voiture pour suivre, par exemple, la vitesse à laquelle elles conduisent habituellement et à quel point elles freinent normalement.
Crédit à la consommation:
LendUp complète les notations de crédit FICO traditionnelles par des analyses de réseaux sociaux provenant de diverses autres sources, afin de prendre des décisions de prêt. Par exemple, LendUp est intéressé à savoir si un emprunteur potentiel a changé fréquemment les numéros de téléphone portable, ce qui peut indiquer un mauvais risque. La société estime également que la façon dont les gens interagissent avec leurs amis en ligne offre de solides indices sur leur risque en tant qu'emprunteurs. Ceux qui montrent les liens sociaux les plus forts et les plus actifs et les liens communautaires semblent être les meilleurs risques.
Ainsi, les emprunteurs potentiels sont invités à mettre leurs comptes Facebook à la disposition de l'entreprise pour analyse.
Le géant des cartes de crédit CapitalOne, quant à lui, est devenu un acteur important dans les années 1990 principalement en utilisant des techniques avancées de collecte et d'analyse de données pour identifier les perspectives de ses cartes, volant une marche sur ses rivaux plus établis.
Prêts aux petites entreprises:
Le nouveau venu Kabbage est une société dotée d'un personnel restreint et axée sur la technologie dont les modèles prédictifs s'inspirent de sources aussi diverses que les médias sociaux, eBay et UPS pour évaluer la qualité des relations entre les emprunteurs potentiels et leurs propres clients.
Assurance récolte
Climate Corporation souscrit une assurance récolte pour les agriculteurs. L'entreprise effectue d'énormes simulations pour prédire les conditions météorologiques à long terme et fixer les primes.
Prêts hypothécaires:
JPMorgan Chase utilise l'analyse de données volumineuses pour déterminer les prix de vente acceptables pour les maisons et les propriétés commerciales qui ont été reprises en raison de prêts hypothécaires en souffrance. L'idée, selon des sources confidentielles, est d'évaluer les conditions économiques locales et les marchés immobiliers pour suggérer des prix de vente raisonnables avant que les prêts hypothécaires ne deviennent effectivement en défaut. Si ces prix de vente suggérés sont définis avec précision, la perturbation du marché immobilier local due à un défaut, une reprise et une vente par la banque devrait théoriquement être minimisée.
En outre, la période au cours de laquelle la banque est obligée de détenir une propriété avant de faire une vente devrait être minimisée.
Pendant ce temps, Quantfind, une firme qui a fourni à la CIA une expertise technique pour découvrir des fausses identités utilisées par des terroristes présumés, a reconnu avoir engagé des discussions avec JPMorgan Chase sur la façon dont sa technologie peut être appliquée au crédit, dans des domaines tels que l'évaluation de crédit. commercialisation.
Sources: «Les données ouvrent des portes à l'innovation financière» et «JPMorgan utilise des outils antiterroristes pour détecter la fraude parmi les travailleurs», Financial Times, 14 décembre 2012.