बड़े डेटा के विकास के जवाब में एक नई करियर श्रेणी, डेटा विज्ञान, उभरा है।
वित्त के भीतर आवेदन:
वित्त के भीतर, विशेष रूप से वित्तीय सेवा उद्योग के भीतर, बड़े डेटा का उपयोग बढ़ती संख्या में अनुप्रयोगों में किया जा रहा है, जैसे कि:
- कर्मचारी निगरानी और निगरानी
- अनुमानित मॉडल, जैसे बीमा बीमाकर्ताओं द्वारा उधार निर्णय लेने के लिए प्रीमियम और ऋण अधिकारियों को सेट करने के लिए उपयोग किया जा सकता है
- वित्तीय बाजारों की दिशा का पूर्वानुमान लगाने के लिए एल्गोरिदम विकसित करना
- अचल संपत्ति जैसे अचल संपत्ति का मूल्य निर्धारण
वाहन बीमा:
1 9 80 के दशक तक, प्रोग्रेसिव इंश्योरेंस के संस्थापक उस दिन की प्रतीक्षा कर रहे थे जब व्यक्तिगत पॉलिसीधारकों की ड्राइविंग आदतों पर हार्ड डेटा एकत्र और विश्लेषण किया जा सकता था। यह अधिक सटीक जोखिम माप और जोखिम मूल्यांकन, और इस प्रकार अधिक सटीक प्रीमियम सेटिंग का कारण बन जाएगा। 2010 तक, आवश्यक डेटा संग्रह तकनीक उपलब्ध हो गई थी, और अब एक मिलियन से अधिक ग्राहक अपनी कारों में काले बक्से स्थापित करने पर सहमत हुए हैं, उदाहरण के लिए, वे आम तौर पर कितनी तेजी से ड्राइव करते हैं और अचानक वे कितनी अचानक ब्रेक करते हैं।
उपभोक्ता ऋण:
उधार निर्णय लेने के लिए, विभिन्न अन्य स्रोतों से निकाले गए सोशल नेटवर्क विश्लेषण के साथ लैंडअप पारंपरिक FICO क्रेडिट रेटिंग पूरक करता है। उदाहरण के लिए, लेंडअप को यह जानने में रुचि है कि क्या संभावित उधारकर्ता ने सेल फोन नंबरों को अक्सर बदल दिया है, जो खराब जोखिम का संकेत दे सकता है।
कंपनी यह भी मानती है कि लोग अपने दोस्तों के साथ ऑनलाइन कैसे बातचीत करते हैं, उधारकर्ताओं के रूप में उनके जोखिम के बारे में मजबूत संकेत प्रदान करते हैं। जो सबसे मजबूत और सबसे सक्रिय सामाजिक कनेक्शन और सामुदायिक संबंध दिखाते हैं वे सबसे अच्छे जोखिम प्रतीत होते हैं। इस प्रकार, संभावित उधारकर्ताओं को विश्लेषण के लिए फर्म को अपने फेसबुक खाते उपलब्ध कराने के लिए कहा जाता है।
इस बीच, क्रेडिट कार्ड विशाल कैपिटलऑन, 1 99 0 के दशक में मुख्य रूप से उन्नत डेटा संग्रह और विश्लेषण तकनीकों का उपयोग करके अपने कार्ड के लिए संभावनाओं की पहचान करने के लिए एक बड़ा खिलाड़ी बन गया, और इसके कई स्थापित प्रतिद्वंद्वियों पर एक मार्च को चुरा लिया।
लघु व्यवसाय उधार:
नई प्रवेशकर्ता कबेज एक पतली-कर्मचारी, प्रौद्योगिकी संचालित कंपनी है जिसका भविष्यवाणी मॉडल संभावित उधारकर्ताओं और उनके अपने ग्राहकों के बीच संबंधों की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए सोशल मीडिया, ईबे और यूपीएस के रूप में विविध स्रोतों पर आकर्षित करता है।
फसल बीमा:
जलवायु निगम किसानों के लिए फसल बीमा को कम करता है। फर्म लंबी अवधि के मौसम पैटर्न की भविष्यवाणी करने और प्रीमियम सेट करने के लिए भारी सिमुलेशन चलाती है।
गिरवी रखना:
जेपी मॉर्गन चेस घरों और वाणिज्यिक गुणों के लिए स्वीकार्य बिक्री मूल्य निर्धारित करने के लिए बड़े डेटा विश्लेषण का उपयोग कर रहा है जिसे डिफॉल्ट मॉर्टगेज के परिणामस्वरूप दोबारा लगाया गया है।
गोपनीय स्रोतों के मुताबिक, बंधक ऋण वास्तव में डिफ़ॉल्ट रूप से जाने से पहले उचित बिक्री मूल्यों का सुझाव देने के लिए स्थानीय आर्थिक स्थितियों और संपत्ति बाजारों का मूल्यांकन करना है। यदि इन सुझाए गए विक्रय मूल्यों को सटीक रूप से सेट किया गया है, तो स्थानीय संपत्ति बाजार में व्यवहार्य रूप से बैंक द्वारा डिफ़ॉल्ट रूप से, पुनर्वास और बिक्री से व्यवधान को कम किया जाना चाहिए। इसके अतिरिक्त, जिस अवधि पर बैंक को बिक्री करने से पहले संपत्ति रखने के लिए मजबूर किया जाता है, उसे कम किया जाना चाहिए।
इस बीच, एक फर्म जिसने सीआईए को तकनीकी विशेषज्ञता के साथ संदिग्ध आतंकवादियों द्वारा उपयोग की जाने वाली झूठी पहचानों को उजागर करने के लिए आपूर्ति की है, ने जेपी मॉर्गन चेस के साथ चर्चा में शामिल होने के बारे में स्वीकार किया है कि क्रेडिट तकनीक पर क्रेडिट तकनीक के लिए इसकी तकनीक कैसे लागू हो सकती है, विपणन।
स्रोत: "वित्तीय नवाचार के लिए डेटा खुले दरवाजे" और "जेपी मॉर्गन श्रमिकों के बीच धोखाधड़ी को रोकने के लिए आतंकवाद विरोधी उपकरण का उपयोग करता है," फाइनेंशियल टाइम्स , 14 दिसंबर, 2012।