Nova kategorija kariere, podatkovna znanost, se je pojavila kot odgovor na rast velikih podatkov.
Prijave v okviru financiranja:
V financah, zlasti v panogi finančnih storitev , se v številnih aplikacijah uporabljajo veliki podatki, kot so:
- Nadzor in nadzor zaposlenih
- Napovedni modeli, kot so tisti, ki jih zavarovalski zavarovalci lahko uporabijo za določitev premij in posojilodajalcev, da sprejemajo posojila
- Razvijanje algoritmov za napovedovanje smeri finančnih trgov
- Nelikvidna sredstva, kot so nepremičnine
Avtomobilsko zavarovanje:
Že v osemdesetih letih se je ustanovitelj Progressive Insurance veselil tistega dne, ko so se lahko zbirali in analizirali trdni podatki o vozniških navadah posameznih zavarovancev. To bi povzročilo natančnejše merjenje tveganja in oceno tveganja ter s tem natančnejšo nastavitev premije. Do leta 2010 je bila na voljo potrebna tehnologija za zbiranje podatkov, zdaj pa se je več kot milijon kupcev strinjalo, da v svoje avtomobile namestijo črne škatle, na primer, kako hitro se vozijo in kako nenadno običajno zavirajo.
Potrošniški kredit:
LendUp dopolnjuje tradicionalne bonitetne ocene FICO z analizo socialnega omrežja, ki izhaja iz različnih drugih virov, da bi se lahko odločale o posojilih. Na primer, LendUp zanima, ali je potencialni posojilojemalec pogosto spremenil številko mobilnega telefona, kar lahko pomeni slabo tveganje.
Družba tudi verjame, da ljudje v stiku z njihovimi prijatelji na spletu ponujajo močne namige o svoji tveganosti kot posojilojemalcem. Tisti, ki kažejo najmočnejše in najbolj aktivne družbene povezave in vezi s skupnostjo, so najboljša tveganja. Zato so potencialni posojilojemalci naprošeni, da svoje računovodske izkaze na Facebooku dajo na voljo podjetju za analizo.
Kreditne kartice velikan CapitalOne, medtem, je postal velik igralec v devetdesetih letih, predvsem z uporabo naprednih podatkov zbiranja in analize tehnike za prepoznavanje možnosti za svoje kartice, krajo pohod na mnoge svoje bolj uveljavljenih tekmecev.
Kreditiranje malih podjetij:
Novi udeleženec Kabbage je podjetje, ki je tehnološko vodeno, z nizkimi števili zaposlenih, katerih napovedni modeli se zgledujejo po različnih virih, kot so družabni mediji, eBay in UPS, da bi ocenili kakovost odnosov med potencialnimi posojilojemalci in njihovimi strankami.
Zavarovanje pridelkov:
Podnebna korporacija jamči za zavarovanje pridelkov za kmete. Podjetje izvaja velike simulacije za napovedovanje dolgoročnih vremenskih vzorcev in nastavitev premij.
Hipotekarna posojila:
JPMorgan Chase uporablja analizo velikih podatkov za določitev sprejemljivih prodajnih cen za domove in poslovne objekte, ki so bili vrnjeni zaradi neplačanih hipotek.
Ideja je, po zaupnih virih, oceniti lokalne gospodarske razmere in trge nepremičnin, da bi predlagali razumne prodajne cene, preden hipotekarni krediti dejansko gredo v zamudo. Če so te predlagane prodajne cene natančno določene, je treba teoretično zmanjšati motnjo lokalnega trga premoženja od neplačila, ponovne prodaje in prodaje banke. Poleg tega je treba obdobje, v katerem je banka prisiljena posedovati premoženje pred prodajo, čim bolj zmanjšati.
Medtem je Quantfind, podjetje, ki je CIA dobavilo tehnično znanje, da bi odkrilo lažne identitete, ki so jih uporabljale domnevni teroristi, priznala, da se je pogovarjala z JPMorgan Chase o tem, kako lahko svojo tehnologijo uporablja za kreditne posle, na področjih, kot so ocenjevanje kreditov in trženje.
Viri: "Podatki odprejo vrata finančnim inovacijam" in "JPMorgan uporablja orodja za boj proti terorizmu za odkrivanje goljufij med delavci", Financial Times , 14. decembra 2012.