大数据是如何改变金融的呢

数据的大量增加和技术复杂性的不断增加继续改变着行业运营和竞争的方式。在过去的几年中，世界上90％的数据 是由每天创建2.5个数据字节的数据创建的 。这种快速增长和存储通常被称为大数据，为结构化和非结构化数据的收集，处理和分析创造了机会。

遵循大数据，组织使用数据和分析来获得有价值的洞察力，从而为更好的业务决策提供信息。采用大数据的行业包括金融服务，技术，营销和医疗保健，仅举几例。大数据的采用继续重新定义行业的竞争格局。据估计， 89％的企业认为没有分析策略的企业面临失去市场竞争优势的风险。

特别是金融服务已经广泛采用大数据分析，以通过一致的回报为更好的投资决策提供信息。与大数据相结合，算法交易使用大量历史数据和复杂的数学模型来最大化投资组合回报。持续采用大数据将不可避免地改变金融服务的格局。然而，除了显而易见的好处之外，大数据捕获大量数据的能力仍然存在重大挑战。（有关更多信息，请参阅： 大数据中的大玩法。）

大数据
是根本以大数据：音量，品种和速度。面对日益激烈的竞争，监管限制和客户需求，金融机构正在寻求利用技术来提高效率的新方法。根据行业的不同，公司可以使用大数据的某些方面来获得竞争优势。

速度是必须存储和分析数据的速度。在纽约证券交易所捕获1个TB的期间每天的信息。到2016年，估计有189亿个网络连接，地球上每人约有2.5个连接。金融机构可以通过专注于有效和快速地处理交易来使自己从竞争中脱颖而出。

大数据可以归类为非结构化数据或结构化数据。非结构化数据是无组织的信息，不属于预先确定的模型。这包括从社交媒体来源收集的数据，帮助机构收集有关客户需求的信息。结构化数据由组织在关系数据库和电子表格中管理的信息组成。因此，必须积极管理各种形式的数据，以便为更好的业务决策提供信息。

越来越多的市场数据对金融机构构成了巨大挑战。除了丰富的历史数据外，银行和资本市场还需要积极管理股票数据。同样，投资银行和资产管理公司使用大量数据做出合理的投资决策。保险和退休公司可以访问过去的政策和索赔信息，以进行主动风险管理。（更多信息，请参阅：Quants：华尔街的火箭科学家。）

算法交易
由于计算机功能的增长，算法交易已经成为大数据的代名词。自动化过程使计算机程序能够以人类交易者无法执行的速度和频率执行金融交易。在数学模型中，算法交易提供以最佳价格执行的交易和及时的交易放置，并减少由于行为因素导致的手动错误。

机构可以更有效地减少算法以合并大量数据，利用大量历史数据来回溯测试策略，从而创建风险较低的投资。这有助于用户识别要保留的有用数据以及丢弃的低价值数据。鉴于可以使用结构化和非结构化数据创建算法，将实时新闻，社交媒体和股票数据合并到一个算法引擎中可以产生更好的交易决策。与决策制定不同，决策制定可能受到不同信息来源，人类情感和偏见的影响，算法交易仅在财务模型和数据上执行。

机器人顾问在数字平台上使用投资算法和大量数据。投资是通过现代投资组合理论构建的，现代投资组合理论通常支持长期投资以维持一致的回报，并且需要与人力资源顾问进行最少的互动。（有关更多信息，请参阅： 算法交易基础知识：概念和示例。）

挑战
尽管金融服务行业越来越多地接受大数据，但该领域仍存在重大挑战。最重要的是，各种非结构化数据的收集支持对隐私的关注。可以通过社交媒体，电子邮件和健康记录收集有关个人决策的个人信息。

特别是在金融服务领域，大多数批评都归结为数据分析。庞大的数据量需要更高级的统计技术才能获得准确的结果。特别是，评论家高估了信噪比作为虚假相关的模式，纯粹偶然地表示统计上强大的结果。同样，基于经济理论的算法通常指向由于历史数据趋势而产生的长期投资机会。有效地产生支持短期投资策略的结果是预测模型中的固有挑战。

底线
大数据继续改变各行业的格局，特别是金融服务。许多金融机构正在采用大数据分析以保持竞争优势。通过结构和非结构化数据，复杂算法可以使用许多数据源执行交易。通过自动化可以最小化人类的情感和偏见 然而，大数据分析交易有其特定的一系列挑战迄今为止产生的统计结果尚未得到完全接受，因为该领域的相对新颖性。然而，随着金融服务趋向于大数据和自动化，统计技术的复杂性将提高准确性。