La tecnología financiera es una industria extremadamente ampliamente definida. Incorpora pagos, préstamos, mercados de capitales, gestión de activos, distribución, infraestructura y todos los servicios a su alrededor.
Hay tantos problemas interesantes que pueden abordarse con grandes conjuntos de datos y estadísticas. Esto es aún más cierto dada la digitalización en curso, y por lo tanto la creación de datos, dentro de la industria.
Ejemplos:
- Planificación de MS en Informática o Ciencia de Datos. También teniendo en cuenta que tomaré un préstamo, ¿qué país / colegio / universidad sugeriría?
- ¿En qué mercados e industrias destaca más R (lenguaje de programación)? ¿Es big data / data science?
- ¿Cómo sabemos qué estructura de datos es mejor para el problema simplemente observando cuidadosamente el problema?
- Cómo obtener un gran conjunto de datos para simular big data
- ¿Qué es la curva ROC?
- Finanzas personales. Imagine que puede agregar cada transacción a cada cliente de cada institución financiera que haya realizado. Esto es principalmente factible. Ahora, extraiga esa información en busca de sesgos de comportamiento y construya modelos de planificación financiera que se alimenten de los datos y cambien en tiempo real. Presente ideas a los consumidores y mejore sus resultados financieros como resultado al alterar el comportamiento autodestructivo. Ver Mint, Quovo, Yodlee y otros.
- Préstamo Utilizando franjas de redes sociales y otros datos agregados, encuentre formas innovadoras de comprender mejor si las contrapartes son confiables y si pagarán la deuda. ¿Hay algún comportamiento específico que pueda descubrir cuál es la variable clave? Aplicar a personas, empresas y robots. Vea todas las compañías de préstamos en línea en los últimos 5 años.
- Seguro. Las compañías de seguros están en el negocio de evaluar el riesgo y difundir ese riesgo en una población que puede soportarlo. ¿Qué tipo de datos se pueden descubrir ahora que grabamos todos nuestros discursos y videos (casi)? ¿Qué sucede si el reconocimiento de imágenes puede ver una rama de árbol sobre su automóvil antes de que se caiga? ¿Qué pasa si su auto sin conductor es anomoloso del resto de la flota?
- Gestión de inversiones. A algunas personas siempre les gustará elegir inversiones. Así que ayúdelos utilizando el aprendizaje automático y la ciencia de datos en datos fundamentales y estadísticos no solo para las acciones, sino también para los mercados de derivados y de renta fija más complejos. Evite la próxima crisis creando modelos que se ajusten en tiempo real a miles de millones de cuentas.
- Pagos Los pagos y el fraude están conectados en la cadera. Comprenda cómo crear puertas en evolución para el comportamiento financiero ilegal mediante creativos tamices inteligentes masivos para los datos de pagos en tiempo real.
- Servicio . Todas las compañías de servicios financieros inevitablemente se digitalizarán e interactuarán con los clientes en línea utilizando inteligencia artificial. Comprenda qué quieren los clientes al examinar lo que dicen, cómo y a quién. Construye el futuro de la conversación financiera. Ver Kasisto
Todos estos ejemplos están en progreso por empresarios. Muchos más vendrán.
