Data science

ข้อมูลทางเลือกตรงกับ Fintech: ทวีต รูปภาพลานจอดรถ และการลบออกทางอาญา

ในตลาดที่มีการแข่งขันสูงขึ้น บริษัทฟินเทคจะปรับตัวเพื่อปรับปรุงการตัดสินใจอย่างไร? ในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การประกันภัย ตลาดทุน สกุลเงินดิจิทัล ความมั่งคั่ง และการจัดการสินทรัพย์ ข้อมูลทางเลือกได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นแหล่งข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า เช่นเดียวกับใบไม้ที่หักสำหรับนักล่าหรือการเปลี่ยนทิศทางลมเป็นกะลาสี ข้อมูลทางเลือกที่ดูเหมือนจะไม่เกี่ยวข้องกันในตอนนี้ กำลังให้เศษเล็กเศษน้อยที่ทำหน้าที่เป็นเบาะแสต่อผู้ที่อยู่ในฟินเทค ข้อมูลใด ๆ ที่ใช้ในการประเมินและตัดสินใจเกี่ยวกับบริษัทหรือการลงทุนที่อยู่นอกแหล่งดั้งเดิม เช่น งบการเงิน ข่าวประชาสัมพันธ์ การยื่นคำร้องต่อคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์ (SEC) ฯลฯ จะถือเป็นข้อมูลทางเลือก ข้อมูลทางเลือกและ Cryptocurrency ราคา Cryptocurrency มีความอ่อนไหวต่อการเก็งกำไร ซึ่งเป็นปัจจัยที่คุณไม่คาดว่าจะพบในบันทึกทางการเงินใดๆ นักลงทุนจะได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสกุลเงินดิจิทัลอย่าง bitcoin ได้อย่างไร? ที่รากของมัน Bitcoin ดึงดูดคนสามกลุ่ม ผู้ที่ชื่นชอบเทคโนโลยี/โปรแกรมเมอร์คอมพิวเตอร์ที่สนใจในการขุด crypto หรือเทคโนโลยีบล็อคเชน นักเก็งกำไรใช้มันเป็นร้านค้าที่มีมูลค่าและหวังว่าจะขายได้ในราคาที่สูงขึ้น และอาชญากรที่ดำเนินกิจกรรมที่ผิดกฎหมายและใช้ bitcoin เป็นวิธีการทำธุรกรรมที่ไม่เปิดเผยตัว ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมของโปรไฟล์ผู้ใช้เหล่านี้คือ bread crumbs ที่สร้างข้อมูลเชิงลึกที่ใช้ในการทำนายการเปลี่ยนแปลงของราคา bitcoin หนึ่งในแหล่งข้อมูลเหล่านั้น ซึ่งอิงตามพฤติกรรมออนไลน์ของผู้คนคือ Google Trends; เครื่องมือฟรีที่ช่วยให้ผู้คนติดตามข้อความค้นหายอดนิยมทั่วโลก การศึกษา 2015 โดย Aaron Yelowitz และ Mathew Wilson ใช้ข้อมูล Google Trends เพื่อสร้างความสัมพันธ์ระหว่างการค้นหาใน Google (ที่ไม่เกี่ยวข้องโดยตรงกับ bitcoin) กับความสนใจ bitcoin การศึกษาติดตามคำค้นหาที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมที่ผิดกฎหมายและการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ และพบว่าความสนใจในกิจกรรมที่ผิดกฎหมายและการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ (นักขุด bitcoin) บน Google เพิ่มความสนใจใน bitcoin นอกจากนี้ การศึกษาก่อนหน้านี้โดยนักวิจัย Ladislav Kristoufek แสดงให้เห็นความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างการค้นหา bitcoin และราคาที่การแลกเปลี่ยน ดังนั้นการศึกษาทั้งสองร่วมกันแสดงให้เห็นว่าหากมีการติดตามข้อมูลทางเลือกจากโปรไฟล์ผู้ใช้ bitcoin ทั้งสามที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ พวกเขาจะหาวิธีคาดการณ์ราคาสกุลเงินดิจิทัล ตัวอย่างในชีวิตจริงของปรากฏการณ์นี้ในที่ทำงานคือ 22 % การลดลงของราคา bitcoin ใน 2013 หลังจากที่ FBI ได้คลี่คลายตลาดอาชญากรออนไลน์ที่เรียกว่า Silk Road; ที่แลกเปลี่ยนผลิตภัณฑ์รวมถึงปืนและความปีติยินดีเป็น bitcoin การใช้บัญชีธนาคารที่เชื่อมโยงกับธุรกรรม bitcoin ทำให้ FBI สามารถทำงานย้อนหลังและจับกุมเจ้าของบัญชีบางคนได้ ดังนั้นจึงขัดขวางปัจจัยการไม่เปิดเผยตัวตนที่ดึงดูดอาชญากรมายังสกุลเงินดิจิทัลและส่งผลกระทบต่อราคาของมัน Twitter Sentiments โซเชียลมีเดียโดยเฉพาะ Twitter ได้แสดงให้เห็นความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งกับราคาสกุลเงินดิจิตอล Analytics Hub ของ Nasdaq ซึ่งให้ข้อมูลที่นักลงทุนหลายพันคนใช้ กำลังสำรวจชุดข้อมูล cryptocurrency ที่รวมความรู้สึกของโซเชียลมีเดียและกระแสเงินทุนจากการแลกเปลี่ยน crypto การศึกษา 900 โดย Ciaran McAteer จากมหาวิทยาลัยดับลินพบว่ามีความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างอัตราแลกเปลี่ยน bitcoin และความรู้สึกใน Twitter การวิเคราะห์นี้ประเมินปริมาณทวีตที่เชื่อมโยงกับหัวเรื่องตลอดจนการรีทวีต มันถูกค้นพบว่าความคิดเห็นที่แสดงบน Twitter เกี่ยวกับ bitcoin ส่งผลกระทบต่อราคาและสิ่งนี้ปรากฏหลังจาก 000 ชั่วโมง เป็นปฏิกิริยาลูกโซ่ที่ความรู้สึกของ Twitter ส่งผลกระทบต่อนักลงทุนซึ่งส่งผลต่อราคา การใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องและรายงาน Twitter ทำให้สามารถรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงราคาและดำเนินการได้ตั้งแต่เนิ่นๆ ข้อมูลทางเลือกและตลาดทุน ตลาดทุนและข้อมูลอยู่ในเรือลำเดียวกันเสมอ ข้อมูลตลาด ธุรกรรมธนาคาร ฯลฯ ถูกนำมาใช้เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึก อย่างไรก็ตาม เมื่อพูดถึงข้อมูลทางเลือก ภาคนี้ก็ไม่ทำให้ผิดหวัง เคยได้ยิน Foursquare ไหม? แอพที่ให้คุณแชร์เมื่อคุณอยู่ที่ร้านอาหารที่คุณชื่นชอบโดยเช็คอินออนไลน์ บริษัทจะไม่เปิดเผยข้อมูลนี้และให้บริการแก่บริษัทอื่นๆ ที่สามารถค้นหาคุณค่าในข้อมูลได้ พลังของข้อมูลประเภทนี้เห็นได้ชัดใน 2016 โดยใช้ข้อมูลจากการจราจรใน 1 900 Chipotle จัดเก็บที่ผู้ใช้ได้เช็คอิน Foursquare คาดการณ์ว่า Chipotle's 2019 ยอดขายในไตรมาสแรกจะลดลงเกือบ 24%; ซึ่งได้รับการยืนยันเมื่อ Chipotle รายงาน 000.7% Q1 ของยอดขายลดลง แหล่งข้อมูลทางเลือกอื่นสำหรับการลงทุนในตลาดทุนคือภาพถ่ายดาวเทียม รูปภาพของที่จอดรถซูเปอร์มาร์เก็ตถ่ายทุกวันโดยดาวเทียม จำนวนรถที่จอดอยู่บนภาพเหล่านั้นจะได้รับการวิเคราะห์เพื่อหาค่าประมาณการสำหรับผู้ซื้อ นักลงทุนสามารถเคลื่อนไหวได้ก่อนที่บันทึกทางการเงินจะมีโอกาสแสดงการเปลี่ยนแปลง ตัวอย่างนี้: Orbital Insights ซึ่งเป็นบริษัทในสาขานี้ ระบุการเข้าชมที่ Walmart ลดลงทุกไตรมาส 5.4% ก่อนที่บริษัท 2019 จะเรียกผลประกอบการไตรมาสที่ 2 ช่วงข้อมูลดาวเทียมที่ใช้ ได้แก่ การจราจรในอสังหาริมทรัพย์ การเคลื่อนย้ายของเรือที่ระบุการจัดส่งสินค้าโภคภัณฑ์ และกะการผลิต การจัดการสินทรัพย์และความมั่งคั่ง 2019 เพียงอย่างเดียว กองทุนป้องกันความเสี่ยงคาดว่าจะใช้เงินมากกว่า 1 พันล้านดอลลาร์ในข้อมูลทางเลือก และใกล้ถึงสองเท่าของจำนวนเงิน 2016 ตามที่บริษัทข่าวกรองเว็บ YipitData- Alterntivedata.org ข้อมูลทางเลือกบางส่วนนี้รวมถึงข้อมูลเชิงพื้นที่ที่แสดงความใกล้เคียงของคู่แข่ง ธุรกรรมบัตรเครดิต ข้อมูลห่วงโซ่อุปทานและโลจิสติกส์ ซึ่งทั้งหมดนี้สามารถนำมาใช้เพื่อประเมินโอกาสการลงทุนใหม่และที่มีอยู่ ทัศนคติต่อข้อมูลทางเลือกเป็นบวกในหมู่ผู้จัดการสินทรัพย์ จากการสำรวจโดย IHS Markit ผู้ให้บริการข้อมูลธุรกิจ พบว่า 71 % ของผู้จัดการสินทรัพย์เชื่อว่าตนได้เปรียบเหนือคู่แข่งเนื่องจากการไม่ – ข้อมูลดั้งเดิม การศึกษา 2019 ยังแสดงให้เห็นว่าค่าใช้จ่ายข้อมูลทางเลือกต่อปีของสถาบันอยู่ที่ประมาณ $900,000. ต่อจากนั้น ความสนใจนี้ได้ไหลลงมาสู่อุตสาหกรรมอื่นๆ เช่น การประกันภัยที่บริษัทต่างๆ ขายข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนเพื่อหาแหล่งรายได้เพิ่มเติม นี่คือวิธีการทำงาน : Say บริษัท ประกันภัย A ได้ออกกรมธรรม์ 100 ในวันเดียว หากข้อมูลเหล่านี้เผยแพร่ให้กับเจ้าของรถรายใหม่ ข้อมูลดังกล่าวจะเป็นประโยชน์ต่อนักลงทุนที่กำลังประเมินทางเลือกการลงทุนในอุตสาหกรรมยานยนต์ เช่นเดียวกับการประกันภัยอสังหาริมทรัพย์ซึ่งหากผู้ซื้อทำประกันสำหรับบ้านหลังใหม่ ข้อมูลที่มีจำนวนและลักษณะของกรมธรรม์ แม้จะปกปิดชื่อไว้ก็ตาม สามารถเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับอุปสงค์ของบ้านและของที่ซื้อสำหรับบ้านเหล่านั้นได้ Quandl บริษัทที่โบรกเกอร์ทำข้อตกลงดังกล่าวได้สิ้นสุดลงแล้ว 71,000 ผู้ที่ใช้ข้อมูลทางเลือกตามเว็บไซต์ ประกันภัย นอกเหนือจากการขายข้อมูลให้กับอุตสาหกรรมอื่นแล้ว ภาคการประกันภัยยังยอมรับการปฏิวัติด้วยการรวมข้อมูลทางเลือกเข้ากับกระบวนการในแต่ละวัน กรณีการใช้งานดังกล่าวเกี่ยวข้องกับเทเลเมติกส์ ซึ่งรวมเทคโนโลยีโทรคมนาคม วิศวกรรมไฟฟ้า และวิทยาการคอมพิวเตอร์เข้าด้วยกันเพื่ออำนวยความสะดวกในการสื่อสารและการควบคุมอุปกรณ์ จากนั้นจึงรวมเอาสิ่งนี้เข้ากับการประกันภัย ตัวอย่างเช่น เพื่อกำหนดอัตราเบี้ยประกันรถยนต์ Aviva ของสหราชอาณาจักรมีแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ที่ตรวจสอบทักษะของผู้ขับขี่ เช่น การเบรก การเข้าโค้ง และการเร่งความเร็ว และเช่นเดียวกับในวิดีโอเกม ผู้ขับขี่จะได้รับคะแนนที่ทำให้ได้ราคาพรีเมียมที่ดีกว่า นอกจากนี้ ในกรณีที่เกิดอุบัติเหตุ ผู้ขับขี่สามารถเลือกกล้องแดชบอร์ดที่เชื่อมต่อกับแอพที่ทำหน้าที่เป็นพยาน ในอีกด้านหนึ่ง สหรัฐฯ กำลังประสบกับการยอมรับการประกันอุทกภัยภาคเอกชนที่เพิ่มมากขึ้น ซึ่งแยกจากโครงการประกันอุทกภัยแห่งชาติ (NFIP) ที่รัฐบาลจัดหาให้ การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้เกิดความท้าทายในการวัดความเสี่ยงจากน้ำท่วมอย่างเหมาะสม เนื่องจาก NFIP ไม่ได้เปิดเผยข้อมูลการเรียกร้องน้ำท่วมต่อสาธารณะจนถึงเดือนสิงหาคม 2019 ข้อมูลที่ผู้ประกันตนสามารถใช้ในแบบจำลองได้ ข้อมูลทางเลือก เช่น โพสต์ในโซเชียลมีเดียที่เกี่ยวข้องกับน้ำท่วม ความชื้นในดินและดิน ระดับความเค็มของมหาสมุทร ซึ่งตรวจพบโดยกล้องโทรทรรศน์วิทยุในอวกาศที่รับรู้การปล่อยคลื่นไมโครเวฟจากโลกและใช้ในการทำนายน้ำท่วมได้เข้ามามีบทบาท ข้อมูลทางเลือกได้แสดงให้เห็นศักยภาพมากมายสำหรับอุตสาหกรรมฟินเทค เนื่องจากความสามารถของปัญญาประดิษฐ์และข้อมูลขนาดใหญ่มีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง จึงควรเปิดพื้นที่การใช้งานเพิ่มเติม

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button