O nouă categorie de carieră, știința datelor, a apărut ca răspuns la creșterea datelor importante.
Aplicații în cadrul finanțelor:
În cadrul finanțelor, în special în cadrul industriei serviciilor financiare , date importante sunt utilizate într-un număr tot mai mare de cereri, cum ar fi:
- Monitorizarea și supravegherea angajaților
- Modelele predictive, cum ar fi cele care pot fi utilizate de către subscriitorii de asigurare pentru a stabili primele și ofițerii de împrumut pentru a lua decizii de creditare
- Dezvoltarea algoritmilor pentru a prognoza direcția piețelor financiare
- Tarifarea activelor nelichide, cum ar fi imobiliare
Asigurare auto:
Încă din anii 1980, fondatorul Asigurărilor Progresive așteaptă cu nerăbdare ziua în care ar putea fi colectate și analizate date grele privind obiceiurile de conducere ale asiguraților individuali. Aceasta ar conduce la o evaluare mai precisă a riscurilor și la o evaluare a riscurilor și, prin urmare, la o stabilire mai precisă a primelor. Până în 2010, tehnologia necesară de colectare a datelor a devenit disponibilă, iar acum peste un milion de clienți au convenit să aibă instalate cutii negre în mașinile lor, care urmăresc, de exemplu, cât de repede conduc de obicei și cât de repede se frânge de obicei.
Credit de consumator:
LendUp suplimentează ratingurile de credit FICO tradiționale cu analiza rețelei sociale, trasată din diverse alte surse, pentru a lua decizii de creditare. De exemplu, LendUp este interesat să știe dacă un împrumutat potențial a schimbat frecvent numerele de telefon mobil, ceea ce poate indica un risc proastă.
Compania consideră, de asemenea, că modul în care oamenii interacționează cu prietenii lor on-line oferă indicii puternice despre risipa lor ca debitori. Cei care arată cele mai puternice și mai active conexiuni sociale și legături ale comunității par a fi cele mai bune riscuri. Astfel, potențialii debitori sunt rugați să facă conturile lor Facebook la dispoziția firmei pentru analiză.
Cardul gigant CapitalOne, în același timp, a devenit un jucător important în anii 1990, în primul rând prin utilizarea tehnicilor avansate de colectare și analiză a datelor pentru a identifica perspectivele cărților sale, furtând un marș pe mulți dintre rivalii săi mai stabili.
Credite pentru afaceri mici:
Kabbage, nou-inregistrat, este o companie bazată pe tehnologie subțire, ale cărei modele predictive se bazează pe surse diverse, precum mass-media sociale, eBay și UPS, pentru a evalua calitatea relațiilor dintre potențialii debitori și clienții lor.
Asigurarea culturilor:
Climate Corporation subscrie asigurări pentru agricultori. Firma desfășoară simulări uriașe pentru a prezice modelele meteorologice pe termen lung și pentru a stabili primele.
Credit ipotecar:
JPMorgan Chase folosește o analiză de date mare pentru a determina prețurile de vânzare acceptabile pentru locuințe și proprietăți comerciale care au fost restituite ca urmare a ipotecilor defaulted.
Ideea, conform unor surse confidențiale, este de a evalua condițiile economice locale și piețele imobiliare pentru a sugera prețuri rezonabile de vânzare înainte ca împrumuturile ipotecare să intre în realitate. În cazul în care aceste prețuri de vânzare sugerate sunt stabilite cu exactitate, întreruperea pieței imobiliare locale de la o implicare, o retrocedare și o vânzare teoretică de către bancă ar trebui să fie reduse la minimum. În plus, perioada în care banca este obligată să dețină o proprietate înainte de a face o vânzare trebuie minimalizată.
Între timp, Quantfind, o firmă care a furnizat CIA expertiză tehnică pentru a descoperi identități false utilizate de presupuși teroriști, a recunoscut angajarea în discuțiile cu JPMorgan Chase cu privire la modul în care tehnologia sa poate fi aplicată în domeniul creditării în domenii precum evaluarea creditului și marketing.
Surse: "Datele deschid ușa la inovația financiară" și "JPMorgan folosește instrumente de combatere a terorismului pentru a detecta frauda în rândul lucrătorilor", Financial Times , 14 decembrie 2012.