ఫైనాన్స్ బిగ్ డేటా అప్లికేషన్స్

సమాచార సాంకేతిక పరిజ్ఞానం మరియు పరిమాణాత్మక పద్ధతులలో అధిక సంఖ్యలో సమాచారాన్ని సేకరించడం మరియు విశ్లేషణను సూచించే ఒక పెద్ద కొత్త ప్రదేశం బిగ్ డేటా. కంప్యూటింగ్ శక్తిలో పురోభివృద్ధికి సంబంధించిన అడ్వాన్స్లు పెద్ద డేటా ప్రాజెక్టులు మరింత సాంకేతికంగా సాధ్యమయ్యేవి మరియు ఆర్ధికంగా ఉంటాయి. ప్రత్యేకంగా, క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ యొక్క రావడం చాలా చిన్న సంస్థల పరిధిలో పెద్ద డేటా విశ్లేషణ యొక్క ఖర్చును పెట్టింది, ఇప్పుడు వారి స్వంత కంప్యూటింగ్ అవస్థాపనలో గణనీయమైన పెట్టుబడి పెట్టుబడులను చేయవలసిన అవసరం లేదు.

కొత్త వృత్తి వర్గం, డేటా సైన్స్, పెద్ద డేటా పెరుగుదల ప్రతిస్పందనగా పుట్టుకొస్తాయి.

ఫైనాన్స్ ఇన్ ఫైనాన్స్

ఫైనాన్స్ లో, ప్రత్యేకించి ఆర్ధిక సేవల పరిశ్రమలో, పెద్ద సంఖ్యలో దరఖాస్తులు పెరిగి పెద్ద సంఖ్యలో వినియోగించబడుతున్నాయి:

1. ఉద్యోగి పర్యవేక్షణ మరియు పర్యవేక్షణ
2. రుణ నిర్ణయాలు తీసుకునే ప్రీమియంలు మరియు రుణ అధికారులను సెట్ చేయడానికి బీమా అధీనందారులచే ఉపయోగించబడే ముందస్తు నమూనాలు
3. ఆర్థిక మార్కెట్ల దిశను అంచనా వేయడానికి అల్గోరిథంలను అభివృద్ధి చేస్తుంది
4. రియల్ ఎస్టేట్ వంటి అస్పష్ట ఆస్తులు ధర

ఆటో భీమా

1980 ల నాటికి, ప్రోసిసివ్ భీమా స్థాపకుడు రోజువారీగా ఎదురుచూడగా, వ్యక్తిగత పాలసీదారుల డ్రైవింగ్ అలవాట్లపై హార్డ్ డేటా సేకరించడం మరియు విశ్లేషించడం జరుగుతుంది. ఇది మరింత ఖచ్చితమైన రిస్క్ కొలత మరియు ప్రమాద అంచనాలకు దారి తీస్తుంది మరియు దీని వలన మరింత ఖచ్చితమైన ప్రీమియం అమరిక ఉంటుంది. 2010 నాటికి, అవసరమైన డేటా సేకరణ సాంకేతిక పరిజ్ఞానం అందుబాటులోకి వచ్చింది, మరియు ఇప్పుడు ఒక మిలియన్ కన్నా ఎక్కువ మంది వినియోగదారులకు బ్లాక్ బాక్సులను వారి కార్లు ట్రాక్ చేయటానికి అంగీకరించారు, ఉదాహరణకి, ఎంత వేగంగా వారు డ్రైవ్ చేస్తారు మరియు ఎంత వేగంగా వారు బ్రేక్ చేస్తారు.

కన్స్యూమర్ క్రెడిట్

లెండ్అప్ సాంప్రదాయక FICO క్రెడిట్ రేటింగ్స్ సోషల్ నెట్వర్క్ విశ్లేషణతో వివిధ ఇతర వనరుల నుండి తీసుకోబడింది, రుణ నిర్ణయాలు తీసుకునే క్రమంలో. ఉదాహరణకు, లాండప్ ఒక సంభావ్య రుణగ్రహీత తరచుగా సెల్ ఫోన్ నంబర్లను మార్చినట్లయితే తెలుసుకోవడం ఆసక్తిగా ఉంటుంది, ఇది చెడ్డ ప్రమాదాన్ని సూచిస్తుంది. సంస్థ తమ స్నేహితులతో ఆన్లైన్లో ఎలా సంప్రదించాలో వారు రుణగ్రహీతలుగా తమ నష్టాన్ని గురించి బలమైన ఆధారాలను అందిస్తారని కూడా కంపెనీ విశ్వసిస్తుంది. బలమైన మరియు అత్యంత చురుకైన సాంఘిక సంబంధాలు మరియు సమాజ సంబంధాలను చూపించే వారు ఉత్తమ నష్టాలుగా కనిపిస్తారు.

అందువల్ల, సంభావ్య రుణగ్రహీతలు తమ ఫేస్బుక్ ఖాతాలను విశ్లేషణ కోసం సంస్థకు అందుబాటులో ఉంచాలని కోరతారు.

క్రెడిట్ కార్డు దిగ్గజం క్యాపిటల్ ఓన్ అదే సమయంలో, 1990 లలో ప్రధానంగా దాని యొక్క కార్డుల అవకాశాలను గుర్తించడానికి ఆధునిక డేటా సేకరణ మరియు విశ్లేషణ పద్ధతులను ఉపయోగించడం ద్వారా, దాని యొక్క మరింత స్థిరపడిన ప్రత్యర్థులపై అనేక మార్చ్లను దొంగిలించింది.

చిన్న వ్యాపారం లెండింగ్

కొత్త అభ్యర్ధి కబ్బగే అనేది ఒక సన్నగా-సిబ్బంది, సాంకేతిక ఆధారిత సంస్థ, ఇది సంభావ్య రుణగ్రహీతలు మరియు వారి స్వంత కస్టమర్ల మధ్య సంబంధాల నాణ్యతను అంచనా వేయడానికి సోషల్ మీడియా, ఇబే మరియు UPS వంటి వైవిధ్యమైన మూలాలపై ఆధారపడిన నమూనాలు.

పంట భీమా

శీతోష్ణస్థితి కార్పరేషన్ రైతులకు పంట భీమాను నిర్దేశిస్తుంది. సంస్థ దీర్ఘకాలిక వాతావరణ నమూనాలు మరియు సెట్ ప్రీమియంలు అంచనా భారీ అనుకరణలు నడుస్తుంది.

తనఖా రుణం

JP మోర్గాన్ చేజ్ గృహాలకు ఆమోదయోగ్యమైన విక్రయ ధరలను నిర్ణయించడం కోసం పెద్ద డేటా విశ్లేషణను ఉపయోగిస్తుంది మరియు డీఫాల్డ్ తనఖాల ఫలితంగా పునరావృతమయ్యే వాణిజ్య లక్షణాలు. రహస్య మూలాల ప్రకారం, స్థానిక రుణాలు మరియు ఆస్తి మార్కెట్లను మూల్యాంకనం చేయడానికి, తనఖా రుణాలకు డిఫాల్ట్గా వెళ్ళేముందు, సహేతుకమైన విక్రయ ధరలను సూచించడానికి ఈ ఆలోచన ఉంది. ఈ సూచించిన అమ్మకపు ధరలు ఖచ్చితంగా అమర్చబడితే, స్థానిక ఆస్తి విఫణికి అప్రమత్తంగా, రిపోసిషన్ మరియు విక్రయాల ద్వారా విక్రయించడం ద్వారా సిద్ధాంతపరంగా తగ్గించాలి.

అదనంగా, అమ్మకం చేయడానికి ముందే బ్యాంకు ఆస్తి కలిగి ఉండవలసిన కాలం, కనిష్టీకరించాలి.

ఇదిలా ఉంటే, అనుమానిత తీవ్రవాదులు ఉపయోగించిన తప్పుడు గుర్తింపులను వెల్లడి చేయడానికి CIA ను సాంకేతిక నైపుణ్యంతో అందించిన సంస్థ Quantfind, దాని సాంకేతికత క్రెడిట్ వ్యాపారానికి వర్తించే విధంగా, JDMorgan Chase తో క్రెడిట్ మూల్యాంకనం మరియు మార్కెటింగ్.