Инновационные технологии в анализе информации о клиентуре банка. Возможности и практика Big Data

Авторы

Климовских Н. В.
Кубанский государственный аграрный университет имени И. Т. Трубилина, Российская Федерация
Сокол А. В.
Кубанский государственный аграрный университет имени И. Т. Трубилина, Российская Федерация

УДК

336.71

Аннотация

На смену традиционной банковской аналитики информации о клиентах приходят инновационные технологии, построенные на современной концепции Big Data. В статье приводится сравнение традиционной и инновационной банковской аналитики, выделены существенные признаки и методы построения технологий Big Data, приведены примеры из отечественной практики их применения. Сделан вывод о сглаживании негативных последствий от развития инновационных технологий Big Data.

Ключевые слова

инновация, технология, банк, Big Data, банковский продукт, клиент, данные

Информация об авторах

Н. В. Климовских

кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры экономической теории Кубанского государственного аграрного университета имени И. Т. Трубилина

E-mail: Nadin180676@yandex.ru

А. В. Сокол

студент учетно-финансового факультета Кубанского государственного аграрного университета имени И. Т. Трубилина

E-mail: sokol-alex-so-cool@mail.ru

Список литературы

  1. Беркана А. Что такое Big data: собрали всё самое важное о больших данных. 16 мая 2017. URL: http://rb.ru/howto/chto-takoe-big-data.
  2. Бьен Н. Исчезающее V’s в Big Data: Жизнестойкость и Ценность. // URL: https://www.wired.com/insights/2013/05/the-missing-vs-in-big-data-viability-and-value/
  3. Гасти Т., Тибширани Р., Фридман Дж. Элементы статистического обучения: поиск данных, вторжение и предсказания. 2-е изд., Springer, 2017.
  4. Герон А. Практическое машинное обучение при помощи Scikit-Learn и TensorFlow: концепты, инструменты и техники построения организационных систем. O’Reilly, 2017.
  5. Грин Р. «48 законов власти». Закон № 11. «Старайся, чтобы люди зависели от тебя». URL: https://48power.bib.bz/zakon-11-staraysya-chtoby-lyudi-zaviseli-ot-tebya
  6. Данраджани С. Искусственный интеллект и Аналитика: Прогрессивные бизнес решения. Wiley, 2018.
  7. Конотопов П.Ю., Курносов Ю.В. Аналитика: методология, технология и организация информационно-аналитической работы. М., 2004.
  8. Лэни Д. 3D-менеджмент данных: контроль объема данных, скорости и вариативности. Технический отчет. META Group. 2001. URL: https://blogs.gartner.com/doug-laney/files/2012/01/ad949–3D-Data-Management-Controlling-Data-Volume-Velocity-and-Variety.pdf
  9. Смит М. Дж. де, Гудчайлд М. Ф., Лонгли П.А. Геопространственный анализ: Полный сборник законов, техник и программных механизмов. 2-е издание. Winchelsea, 2007.
  10. МакНалти Е. Понимая Big Data: 7 V’s. Май 22. 2014. // URL: https://dataconomy.com/2014/05/seven-vs-big-data/
  11. Манъика Дж. [и др.] Большие данные: Следующий рубеж инноваций, соревнований и продуктивности. McKinsey Global Institute. 2011
  12. Митчелл Т. Изучение машин. McGraw-Hill Science/Engineering/Math.
  13. Нуссбаумер Кнафлик К. Повествование через данные: Визуальный справочник по данным для бизнес профессионалов. Wiley, 2018.
  14. О’Нилл К., Шутт Р. Изучение науки о данных. Разговор лицом к лицу с передовой линии. O’Reilly. 2014.
  15. Праймесбергер К. Yahoo, Большие данные. Светлое будущее бизнес организаций. 2011. URL: https://www.eweek.com/storage/hadoop-yahoo-big-data-brighten-bi-future
  16. Сиддики Н. Кредитный риск протоколов результата: Развитие и применение организационных кредитных протоколов. New Jersey. 2006.
  17. Специальное исследование. Большие данные в финансовой отрасли: обзор и оценка перспектив развития мирового и российского рынков. IDC. 2015. URL: file:///C:/Users/Пользователь/Downloads/idc-26012016.pdf
  18. Тсиптсис К., Корианопулос А. Технологии поиска данных в системе управления взаимоотношений между клиентами: внутренняя сегментация покупателя. 2009.
  19. Фельдман С. Минута в интернете 2019 г. URL: https://www.statista.com/chart/17518/internet-use-one-minute/
  20. Gil Press. Data Scientists: The Definition of Sexy. 2012. URL: https://www.forbes.com/sites/gilpress/2012/09/27/data-scientists-the-definition-of-sexy/#13c277d35f96
  21. The Four V´s of Big Data. IBM. 2011. URL: https://www.ibmbigdatahub.com/sites/default/files/infographic_file/4-Vs-of-big-data.jpg
  22. Alan Morrison etc. Big Data: how to extract information from them; Technological forecast // Quarterly magazine. Russian edition. 2010. № 3. PricewaterhouseCoopers.

Статистика загрузок

##plugins.themes.etip.displayStats.noStats##

Боковая панель

PDF JATS XML

Информация о статье

Выпуск

2020 · № 1 (57)

Рубрика

Банковское дело

История публикации

Дата публикации 12.03.2020

Как цитировать

[1]
Климовских Н.В., Сокол А.В. Инновационные технологии в анализе информации о клиентуре банка. Возможности и практика Big Data // Экономика: теория и практика. 2020. № 1 (57). С. 89–96. URL: https://etip.kubsu.ru/article/view/526

Лицензия

Copyright (c) 2020 Климовских Н. В., Сокол А. В. (Автор)

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.