Типы данных в финансах
Использование типов данных в финансах в цифровой экономике — это основа для анализа рынков, управления рисками и борьбы с мошенничеством.
Структурированные данные
- Примеры: банковские транзакции, кредитные истории, балансы счетов, данные клиентов (возраст, доход). - Использование: - Скоринг: оценка кредитоспособности (FICO, ML-модели). - Обнаружение мошенничества: аномалии в транзакциях (необычные суммы, гео). - Портфельный анализ: доходность активов, диверсификация. - Инструменты: SQL, R, SAS, Excel.
Неструктурированные данные
- Примеры: финансовые новости, отчеты компаний, посты в соцсетях, звонки в колл-центр. - Использование: - NLP: анализ настроений (бычьи/медвежьи рынки), извлечение событий (IPO, банкротства). - Прогноз рынков: влияние заголовков на акции. - Чат-боты: автоматизация поддержки клиентов. - Инструменты: Python (NLTK, BERT), Vader Sentiment.
Полуструктурированные данные
- Примеры: XML/JSON с API бирж, SWIFT-сообщения, логи операций. - Использование: - Мониторинг транзакций: отслеживание цепочек платежей. - Аудит: проверка compliance (AML, KYC). - Интеграция данных: unification разноформатных источников. - Инструменты: Apache Spark, Elasticsearch.
Данные реального времени
- Примеры: котировки акций, курсы валют, стримы торговых платформ, данные терминалов. - Использование: - Алгоритмическая торговля: покупка/продажа на основе микротрендов. - Управление рисками: реакция на волатильность "здесь и сейчас". - Фрод-детекция: блокировка подозрительных операций в моменте. - Инструменты: Kafka, Storm, Bloomberg Terminal.
Исторические данные
- Примеры: архивы цен акций, кредитные дефолты, макроэкономические показатели (ВВП, инфляция). - Использование: - Backtesting: проверка торговых стратегий на прошлом. - Прогнозы: моделирование кризисов, процентных ставок (ARIMA, LSTM). - Stress-тесты: устойчивость банков к шокам. - Инструменты: MATLAB, Pandas, TensorFlow.
Пример
Клиент переводит крупную сумму в офшор (структурированные) → новости сообщают о санкциях (неструктурированные) → логи показывают частые мелкие транзакции перед этим (полуструктурированные) → в реальном времени система блокирует счет (стримы) → история операций подтверждает подозрения (архивы). Итог: предотвращение отмывания.
