Big Data in der Finanzwelt

Lange vor Big Data wurde überprüft, ob Kunden die Bedingungen für einen weiteren Kredit erfüllen. Gute Analystinnen und Analysten zeichneten sich schon früher dadurch aus, dass sie verschiedene Informationen eines Unternehmens zu einem Gesamtbild formen konnten, auf deren Grundlage Empfehlungen hinsichtlich Aktienkauf und Unternehmensübernahme erfolgten, die wiederum ihren Kunden einen beträchtlichen Gewinn einbrachten. Big Data ermöglicht es der Finanzwelt heute, diese Informationen schneller und ohne grossen personellen Aufwand zur Verfügung zu haben. Der Anwendungsbereich ist sehr vielseitig. Um Ihnen einen Einblick in die Anwendungen geben zu können, werden Ihnen in diesem Artikel zwei Einsatzmöglichkeiten kurz vorgestellt.

Kreditvergabe

Big Data kann auch einen Einfluss darauf haben, ob jemand einen Kredit gewährt bekommt oder nicht. So werden aus einem Pool von Daten unterschiedlichste Indikatoren des möglichen Kreditnehmers ausgewertet. Aus Angaben zum Beruf, Einkommen,
Wohnort und bisherigem Zahlungsverhalten etc. können relativ exakte
Einschätzungen über die Kreditwürdigkeit getroffen werden (Kraus, 2013, S. 20).

Ganz auf Big Data verlässt sich das deutsche Startup-Unternehmen Kreditech. Es vergibt kurzfristige Minikredite auf Basis von 8000 verschiedenen Datenarten, die unter anderem die Analyse der Inhalte in den sozialen Medien, Blogs oder das Bewertungsprofil auf Ebay beinhalten. Die Kunden geben den Zugang auf die entsprechenden Seiten an Kreditech weiter. Je mehr Daten Kreditech zur Verfügung hat umso genauer ist ihre Prognose und umso eher die Wahrscheinlichkeit, dass die Kundin oder der Kunde den gewünschten Kredit erhält. Der Kontakt besteht ausschliesslich online und gemäss Angaben des Geschäftsführers wird der Kredit im Idealfall 15 Minuten nach Bewilligung überwiesen (Spiegel Online – Big Data Daten Bank).

Aktienhandel

Ein weiterer Bereich in der Big Data Methoden zur Anwendung kommen ist der Aktienhandel. Hier zählt vor allem die Geschwindigkeit. Im sogenannten Hochfrequenzhandel werden Aktien nur mehr von adaptiven Algorithmen gehandelt. Hier sind High-Speed-Server im Einsatz mit Glasfaserkabel-Verbindung zu den Börsenservern (Klausnitzer, 2013, S. 92). Klausnitzer (2013, S. 110) beschreibt diese Art des Handels basierend auf einer Studie der britischen Regierung aus dem Jahr 2011 wie folgt: Adaptive Algorithmen für den Börsenhandel sind automatisierte Handelssysteme, die aus den Erfahrungen der Interaktion mit anderen Systemen lernen und ihre Aktivitäten automatisch anpassen können. Bei dieser automatischen Optimierung überprüfen die Algorithmen selbst, welche Methoden gewählt werden. Auf diese Weise können neue Algorithmen für die Handelssysteme entstehen, ohne die Involvierung von Menschen. Die Algorithmen lernen somit aus der Fülle der Daten und entscheiden auf dieser Grundlage, welcher Kauf oder Verkauf von Aktien sich in dieser Sekunde gerade lohnt.

Big Data bietet der Finanzbranche viel Potenzial und Innovationsmöglichkeiten. Es ist anzunehmen, dass sich das klassische Kreditgeschäft vermehrt ins Internet verlagern wird und Startups wie Kreditech zu den Banken von Morgen werden.

(Autorin E. A. Maurer)

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