Egy új karrier kategória, az adatok tudománya, a nagy adatok növekedése nyomán jött létre.
Pénzügyi alkalmazások:
A pénzügyeken belül, különösen a pénzügyi szolgáltatási ágazatban egyre nagyobb számban alkalmazzák a nagy mennyiségű adatot, például:
- Munkavállalók felügyelete és felügyelete
- Prediktív modellek, mint például azok, amelyeket a biztosítási kötvénytulajdonosok a biztosítási díjak és hitelügynökök számára a hitelezési döntések meghozatalára használhatnak
- Algoritmusok kidolgozása a pénzügyi piacok irányítására
- Árképzés illikvid eszközök, például ingatlanok
Autóbiztosítás:
Az 1980-as évek elején a Progresszív Biztosító alapítója azon a napon várakozott, amikor az egyes kötvénytulajdonosok vezetési szokásaival kapcsolatos kemény adatok gyűjthetők és elemezhetők. Ez pontosabb kockázatbecslést és kockázatértékelést eredményezne, pontosabban meghatározva a prémiumot. 2010-re elérhetővé vált a szükséges adatgyűjtési technológia, és most több mint egymillió vásárló beleegyezett abba, hogy fekete dobozokat helyeznek be az autókba, amelyek például nyomon követik, milyen gyorsan vezetnek, és milyen hirtelen fékeznek.
Fogyasztói hitel:
A LendUp kiegészíti a hagyományos FICO hitelminősítéseket a különböző forrásokból származó társadalmi hálózat elemzéssel, hogy hitelezési döntéseket hozzon. Például a LendUp érdekli annak megismerése, hogy a potenciális hitelfelvevő gyakran megváltoztatta-e a mobiltelefonszámokat, ami rossz kockázatot jelenthet.
A vállalat úgy véli továbbá, hogy az emberek miként lépnek kapcsolatba barátaikkal az interneten. Azok, akik a legerősebb és legaktívabb társadalmi kapcsolatokat mutatják, és a közösségi kapcsolatok tűnnek a legjobb kockázatoknak. Így a potenciális hitelfelvevőket arra kérik, hogy a Facebook számláikat elemzés céljából elérhetővé tegyék a cég számára.
A hitelkártya óriás CapitalOne időközben nagy szerepet játszott az 1990-es években, elsősorban a fejlett adatgyűjtési és elemzési technikák segítségével, hogy azonosítsa kártyáinak kilátásait, és megkerülje számos megalapozott riválisát.
Kisvállalati hitelezés:
Az új belépő Kabbage egy vékony, személyre szabott, technológia-vezérelt vállalat, amelynek prediktív modellek olyan sokszínű forrásokra támaszkodnak, mint a közösségi média, az eBay és a UPS, hogy értékeljék a potenciális hitelfelvevők és a saját ügyfeleik közötti kapcsolatok minőségét.
Terménybiztosítás:
A Climate Corporation aláírja a gazdálkodók terménybiztosítását. A cég hatalmas szimulációkat indít a hosszú távú időjárási mintázatok és a biztosítási díjak előrejelzésére.
Jelzáloghitelezés:
A JPMorgan Chase nagy adatelemzést alkalmaz a lakások és kereskedelmi ingatlanok elfogadható eladási árainak meghatározásához, amelyeket a nem teljesített jelzálogok miatt visszaváltottak.
A bizalmas források szerint az a gondolat, hogy értékelje a helyi gazdasági feltételeket és az ingatlanpiacokat, hogy ésszerű eladási árakat javasoljon, mielőtt a jelzáloghitelek ténylegesen elmulasztottak volna. Ha ezek a javasolt eladási árakat pontosan meghatározták, minimálisra kell csökkenteni a helyi ingatlanpiac megzavarását az alapértelmezettől, a visszaszerzéstől és a bank által történő értékesítéstől. Ezenkívül minimálisra kell csökkenteni az időtartamot, amely alatt a bank kénytelen volt ingatlanot tartani az értékesítés előtt.
Közben a cég, amely a CIA-t a terroristák gyanúja által használt hamis identitás feltárására technikai szakértelemmel látta el, elismerte a JPMorgan Chase-vel folytatott megbeszéléseket arról, hogy a technológia hogyan alkalmazható a hitelintézetekre olyan területeken, mint a hitelminősítés és marketing.
Források: "Az adatok nyitott ajtók a pénzügyi innovációhoz" és "A JPMorgan terrorizmusellenes eszközöket használ a csalások megfigyelésére a munkavállalók között", Financial Times , december 14, 2012.