Использование больших данных в финансовом анализе

Актуальность исследования

В условиях стремительного роста объемов данных и технологической трансформации использование больших данных (Big Data) стало неотъемлемой частью многих областей бизнеса, включая финансовый сектор. В последние годы наблюдается тенденция к увеличению доступности и объема информации, что открывает новые возможности для улучшения процессов принятия финансовых решений. Большие данные позволяют не только ускорить анализ финансовых потоков, но и повысить точность прогнозов, выявлять скрытые закономерности и минимизировать риски. В условиях глобализации и высокой конкуренции компании и финансовые учреждения сталкиваются с необходимостью интеграции новейших аналитических методов для эффективного управления финансами. Это требует от специалистов умения работать с большими объемами данных и использования современных технологий для их обработки и анализа.

Таким образом, исследование в области использования больших данных в финансовом анализе является актуальным и важным для понимания того, как эти технологии могут повысить эффективность и точность финансовых операций, а также выявить потенциальные проблемы и риски, связанные с их внедрением.

Цель исследования

Целью данного исследования является анализ использования больших данных в финансовом анализе, выявление их влияния на эффективность финансовых решений, а также рассмотрение технологий и методов, которые позволяют интегрировать большие данные в процесс финансового анализа.

Материалы и методы исследования

Материалы исследования: научные публикации и статьи в области анализа больших данных, финансовых технологий и машинного обучения, практические кейс-стадии из реального применения технологий больших данных в банковской сфере и инвестиционных компаниях.

Методы исследования: анализ литературы, метод статистического анализа, модели машинного обучения и нейронные сети, кейс-стадии и практическое наблюдение, сравнительный анализ традиционных и новых методов анализа.

Результаты исследования

Большие данные (Big Data) представляют собой наборы информации, которые слишком велики или сложны для обработки с использованием традиционных методов обработки данных, таких как реляционные базы данных и стандартные аналитические инструменты.

Одним из первых научных определений больших данных предложил Джеффри Хинтон, который заявил, что «большие данные – это не просто большие объемы информации, а разнообразие информации, поступающей с разных источников и требующей инновационных подходов для анализа и извлечения знаний». В свою очередь, большинство современных определений подчеркивают именно объем, скорость и разнообразие данных как ключевые характеристики.

Согласно концепции 3V (Volume, Velocity, Variety), предложенной Виктором Майером-Шенбергером и Кеннетом Кукьером в 2012 году, большие данные характеризуются следующими особенностями:

1. Объем (Volume). Огромные объемы данных, которые невозможно эффективно обработать традиционными средствами хранения и обработки. Эти данные могут включать в себя как структурированные, так и неструктурированные данные, полученные из различных источников, таких как транзакции, интернет вещей, социальные сети и другие.
2. Скорость (Velocity). Быстрая генерация и обработка данных в реальном времени или в ускоренном режиме. Финансовые организации, например, требуют обработки данных с высокой скоростью для эффективного мониторинга рынков и управления рисками.
3. Разнообразие (Variety). Многообразие типов данных – от структурированных данных (например, транзакционные данные) до неструктурированных (например, текстовые данные, изображения, видео, данные о социальных сетях).

Однако в последнее время появляются новые концепции, расширяющие модель 3V. Например, некоторые исследователи выделяют дополнительные характеристики: Достоверность (Veracity), отражающую надежность и точность данных, и Ценность (Value), подчеркивающую важность правильной интерпретации и извлечения полезной информации из огромных объемов данных.

Большие данные поступают из множества источников, которые можно классифицировать следующим образом:

• Транзакционные данные. Финансовые учреждения генерируют большие объемы данных, связанных с финансовыми операциями клиентов, такими как переводы, покупки, платежи и т.д. Эти данные представляют собой структурированные наборы информации, которые могут быть эффективно обработаны с помощью реляционных баз данных.
• Данные социальных сетей. Социальные сети генерируют колоссальные объемы данных, включая посты, комментарии, лайки, репосты и прочее. Эти данные, будучи в основном неструктурированными, требуют применения технологий анализа текстов и обработки естественного языка.
• Данные с устройств интернета вещей (IoT). Датчики и устройства IoT создают непрерывный поток данных, который необходимо обрабатывать в реальном времени для мониторинга различных процессов, от финансовых операций до состояния оборудования.
• Мультимедийные данные. Видео и изображения, получаемые с различных устройств, могут быть использованы для анализа, например, для оценки состояния финансовых активов, оценки рисков на основе изображения или анализа видео в режиме реального времени.

На рисунке 1 показаны данные о том, сколько процентов от общего объема данных составляют транзакционные данные, данные IoT, данные социальных сетей и т.д.

Рис. 1. Распределение типов данных, используемых в финансовом анализе

Для эффективной обработки и анализа больших данных разрабатываются специализированные технологии и архитектуры (таблица 1).

Таблица 1

Характеристика технологий обработки больших данных

Трансформация финансового анализа с использованием больших данных включает в себя изменение подходов к сбору данных, их обработке, а также их применению для принятия более обоснованных и своевременных решений [4, с. 34].

Прежде чем технологии больших данных стали доступными, финансовый анализ ограничивался использованием относительно небольших объемов данных, которые можно было обрабатывать с помощью традиционных методов анализа, таких как реляционные базы данных и статистические модели. Однако с развитием технологий и увеличением доступных данных, финансовые аналитики теперь могут использовать более широкий спектр источников информации, включая данные из социальных сетей, транзакционные данные в реальном времени, а также данные с устройств интернета вещей. Это позволяет значительно улучшить точность прогнозов, уменьшить время реакции на изменения в рыночных условиях и повысить качество принятия решений.

Одним из значимых аспектов этой трансформации является возможность использования новых аналитических методов, таких как машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ), для обработки и анализа больших объемов данных. Эти методы обеспечивают более глубокие и точные прогнозы, что особенно важно в финансовом секторе, где даже небольшие ошибки могут привести к существенным потерям [2, с. 44].

Преимущества использования больших данных в финансовом анализе описаны в таблице 2.

Таблица 2

Преимущества использования больших данных в финансовом анализе

Несмотря на множество преимуществ, использование технологий больших данных в финансовом анализе сопряжено с рядом вызовов. Во-первых, качество данных является ключевым фактором успеха в анализе. Данные должны быть точными, актуальными и полными, иначе результаты анализа будут ошибочными, что может привести к неверным финансовым решениям. Финансовые учреждения должны постоянно работать над улучшением качества данных и их очисткой от шумов.

Во-вторых, правовые и этические аспекты использования больших данных становятся важным фактором. В условиях жестких регуляций, таких как GDPR в ЕС, финансовые учреждения должны соблюдать строгие правила в отношении конфиденциальности и безопасности данных клиентов. Важно соблюдать баланс между эффективностью использования данных и защитой личной информации.

Наконец, интеграция новых технологий с существующими информационными системами может быть сложной и затратной задачей. Множество старых систем и процессов могут не поддерживать обработку больших объемов данных, что требует значительных усилий для их модернизации.

На рисунке 2 показано, как с применением технологий больших данных точность прогнозов финансовых показателей значительно повышается по сравнению с традиционными методами.

Рис. 2. График изменения точности прогнозирования финансовых показателей с использованием традиционных методов и технологий больших данных

Использование технологий больших данных в финансовом анализе приносит как значительные преимущества, так и определенные риски и вызовы, которые необходимо учитывать для обеспечения эффективной и безопасной работы [1, с. 53].

Риски:

• Конфиденциальность и защита данных. Финансовые данные часто содержат чувствительную информацию о клиентах и транзакциях. Недостаточный уровень защиты может привести к утечке данных, нарушению конфиденциальности и юридическим последствиям.
• Ошибки в данных. При работе с большими объемами данных возможны ошибки в их сборе, обработке и анализе, что может привести к искажению результатов и принятии неверных решений.
• Киберугрозы и мошенничество. Использование больших данных привлекает внимание злоумышленников. Важно обеспечить безопасность данных и защиту от атак, таких как взлом систем или манипуляции с данными.
• Неполнота и разрозненность данных. В данных могут быть пробелы или несоответствия, особенно если они поступают из разных источников. Это может снизить точность и надежность анализа.

Вызовы:

1. Интеграция данных. Сложность заключается в интеграции данных из различных источников (финансовые отчеты, транзакции, социальные сети и другие), которые могут иметь разные форматы и структуры [3, с. 79].
2. Высокие затраты на инфраструктуру. Для эффективной обработки и хранения больших данных требуется мощная IT-инфраструктура, что может повлечь за собой значительные затраты на оборудование, программное обеспечение и ресурсы.
3. Необходимость квалифицированных кадров. Для работы с большими данными требуются специалисты, обладающие знаниями в области аналитики данных, машинного обучения и финансов, что может быть вызовом для многих организаций [5, с. 349].
4. Сложность в интерпретации результатов. Даже с применением самых современных технологий, интерпретация полученных результатов может быть сложной из-за их многозначности и недостаточной прозрачности моделей машинного обучения.

Понимание этих рисков и вызовов позволяет финансовым учреждениям принимать обоснованные меры по минимизации потенциальных угроз и обеспечению эффективного использования больших данных в финансовом анализе.

Использование больших данных в финансовом анализе продолжает активно развиваться, и в будущем эта тенденция будет только усиливаться. Ожидается, что новые технологии и подходы сделают процессы финансового анализа еще более точными, эффективными и инновационными.

1) Прогнозирование и автоматизация.

Будущее больших данных в финансовом анализе связано с развитием прогнозных моделей и автоматизации процессов. Машинное обучение и искусственный интеллект будут все больше использоваться для построения сложных моделей прогнозирования, что позволит автоматизировать принятие финансовых решений в реальном времени.

2) Визуализация данных.

С развитием технологий визуализации данных, таких как интерактивные дашборды и 3D-анализ, финансовые аналитики смогут на более глубоком уровне взаимодействовать с данными, что повысит точность анализа и упростит восприятие информации.

3) Интеграция с искусственным интеллектом и нейросетями.

Использование искусственного интеллекта и нейронных сетей станет стандартом для анализа больших данных. Эти технологии будут применяться для более сложных прогнозов, таких как оценка рыночных трендов, управление рисками и выявление аномалий в реальном времени.

4) Развитие технологий блокчейн.

Использование блокчейн-технологий для хранения и обеспечения безопасности финансовых данных откроет новые возможности для работы с данными, уменьшив риски манипуляций и утечек, а также повысив прозрачность финансовых операций.

5) Повышение доступности больших данных.

Ожидается, что с развитием облачных технологий и распределенных вычислений доступность больших данных для финансовых организаций будет возрастать, а малые и средние компании получат доступ к тем же аналитическим инструментам, что и крупные игроки на рынке.

6) Персонализация финансовых услуг.

Использование анализов больших данных в сочетании с персонализированными рекомендациями позволит улучшить потребительский опыт и повысит качество предоставляемых финансовых услуг, что будет способствовать росту лояльности клиентов и конкурентоспособности компаний.

Будущее больших данных в финансовом анализе заключается в улучшении точности прогнозов, повышении автоматизации, и усилении персонализации. Эти тенденции будут способствовать созданию более гибких и адаптивных финансовых рынков, а также улучшению взаимодействия с клиентами и управления рисками.

Выводы

Таким образом, использование больших данных в финансовом анализе открывает новые горизонты для улучшения точности прогнозирования, повышения скорости принятия решений и оптимизации финансовых операций. Методы машинного обучения и нейронные сети позволяют создать более совершенные модели анализа данных, которые обеспечивают более точную оценку рисков и возможностей на рынке. Однако, с ростом объема данных возникают и новые вызовы, такие как вопросы безопасности, конфиденциальности и интеграции различных источников данных. В будущем технологии больших данных будут продолжать эволюционировать, способствуя улучшению персонализации финансовых услуг и повышению конкурентоспособности организаций.