АНАЛИТИКА БОЛЬШИХ ДАННЫХ В ФИНАНСОВОМ СЕКТОРЕ
Keywords:
Big Data, финансовый сектор, цифровая аналитика, риск- менеджмент, машинное обучение, финансовые технологии, прогнозирование, кибербезопасность, цифровая трансформация, банковские инновации.Abstract
Современный финансовый сектор переживает глубокую трансформацию под воздействием передовых цифровых технологий, среди которых методы аналитики больших данных занимают ключевое место. Использование Big Data позволяет финансовым институтам существенно повысить качество прогнозирования рыночных тенденций, оптимизировать управление рисками, обеспечить персонализацию банковских и инвестиционных продуктов и повысить устойчивость операционных процессов. В условиях возрастающей волатильности финансовых рынков и усложнения клиентского поведения аналитические модели, основанные на машинном обучении, предоставляют возможность выявлять скрытые зависимости, ускорять обработку транзакций и усиливать защиту от киберугроз. Исследование раскрывает роль Big Data как стратегического ресурса, формирующего новую архитектуру финансовых услуг, описывает наиболее актуальные направления применения данных технологий и анализирует их влияние на эффективность, прозрачность и конкурентоспособность финансовых организаций. Сделан вывод, что цифровая аналитика становится критическим фактором устойчивого развития финансовой системы и катализатором инноваций в банковской, страховой и инвестиционной сферах.
Downloads
References
1. Chen M., Mao S., Liu Y. Big Data: A Survey // Mobile Networks and Applications. 2014. Vol. 19, No. 2. P. 171–209.
2. Manyika J., Chui M., Brown B., Bughin J., Dobbs R., Roxburgh C., Hung Byers A. Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity. McKinsey Global Institute Report. 2016. Available at: https://www.mckinsey.com/
3. OECD. Digital Disruption in Banking and its Impact on Competition. OECD Report. 2020. Available at: https://www.oecd.org/
4. World Bank. Financial Inclusion in the Digital Age: Big Data Analytics and Credit Scoring. World Bank Report. 2021. Available at: https://www.worldbank.org/
5. Kshetri N. Big Data in Financial Services: Opportunities and Challenges // Journal of Big Data. 2017. Vol. 4, No. 1. P. 1–20.
6. Vijai C., Deepa V. Machine Learning Techniques in Financial Fraud Detection // International Journal of Advanced Research in Computer Science. 2020. Vol. 11, No. 5. P. 25–33.
7. Brynjolfsson E., McAfee A. The Economics of Artificial Intelligence: An Agenda. University of Chicago Press. 2019. 350 p.
8. ENISA. Big Data Analytics for Cybersecurity: Threat Landscape Report. European Union Agency for Cybersecurity. 2022. Available at:
9. Davenport T., Kim J. Customer Analytics in the Era of Big Data. Harvard Business Review Press. 2018. 240 p.
10. European Data Protection Board. Guidelines on Data Protection in Financial Services. 2022. Available at: https://edpb.europa.eu/
Downloads
Published
Issue
Section
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
License Terms of our Journal
