Цифры не врут. Как работа с данными изменила мир инвестиций
По мере того, как в мире увеличивается количество информации, бизнес из разных отраслей все активнее обращается к технологиям работы с BigData. По результатам исследования K2 Cloud и Arenadata, 30% российских компаний намерены увеличить бюджеты на проекты, связанные с BigData. Среди них в том числе и представители финтех‑отрасли. И в частности, работа с данными становится востребована в инвестиционной сфере. Подробнее о том, как BigData создает новую реальность для инвесторов.
Большие данные в мире больших денег
В финансовой отрасли одними из первых к большим данным обратились банки, которые активно проходят через цифровую трансформацию. Большие массивы данных позволяют им анализировать цифровой след транзакций клиента, платежных записей, кредитной истории и взаимодействий, чтобы формировать поведенческую аналитику и предлагать персонализированные услуги. Также работа с данными помогла повысить защиту клиентов от мошенничества, которое может оборачиваться огромными убытками для всех сторон, повысить точность скоринга.
Банковский сегмент — не единственный обратившийся к работе с данными. Инвестиционные компании и частные инвесторы тоже уделяют внимание BigData. Анализ — одно из основных звеньев успешных инвестиций, важнейшее условие минимизации рисков. Поэтому работа с данными всегда играла большую роль для отрасли. Современные технологии изменили подход к этому процессу.
В традиционном подходе, например, на фондовом рынке для оценки компаний инвесторы изучают финансовую отчетность, прогнозируемую будущую прибыль, проводят сопоставимый анализ компаний — чтобы понять стабильность и перспективность ценных бумаг. Развитие технологий и больших данных дает большие массивы информации, которые, вдобавок, обновляются в режиме реального времени — а не появляются раз в квартал, как стандартные отчеты. Большие данные помогают точнее прогнозировать будущие доходы и потери задолго до выпуска официальных отчетов.
Машинное обучение и нейронные сети могут находить в больших объемах данных скрытые взаимосвязи, недоступные при традиционном анализе. Например, алгоритмы могут определить, что рост количества вакансий определенного профиля в компании часто предшествует запуску перспективных проектов и последующему росту акций.
На этом технологическом поле один из известных глобальных примеров — платформа Aladdin от BlackRock, крупной инвестиционной компании. Платформа предназначена для институциональных инвесторов, включая управляющих активами, пенсионные фонды, страховые компании и корпоративных казначеев. Она собирает огромные объемы данных и проводит сложную аналитику рисков, предлагает инструменты для управления портфолио, торговли и операций.
Работа с данными происходит не только в разрезе фондовых рынков. Она играет не меньшую роль и, например, при инвестировании в реальные активы — драгметалл, предметы искусства, недвижимость. Везде необходим тщательный анализ как самого актива, так и рынков: и со стороны частного инвестора, и со стороны инвестиционной компании.
Например, при подборе недвижимости как актива в портфель нужно оценивать не только динамику рынка и конкретную локацию, но и историю объекта, а порой и историю застройщика (если это строящийся объект), юридическую чистоту и многое другое. С помощью технологий Big Data можно строить предиктивные модели стоимости и ликвидности актива на годы вперед.
Важно отметить, что работа с данными в сегменте инвестиций подразумевает не только внедрение data‑driven подхода и инструментов для него в бизнес‑процессы компании — фонда, брокера. На рынке (преимущественно, зарубежном) появляются пользовательские сервисы, которые базируются на аналитике данных: например, Stock Rover. Эта платформа учитывает подробный анализ портфеля инвестора, предустановленные скрининги, пользовательские инструменты проверки и расширенные финансовые показатели.
Работа с большими массивами данных сформировала новый принцип принятия бизнес‑решений — data‑driven подход. Он означает, что компания качественно собирает, хранит, обрабатывает и использует информацию. Переход к data‑driven подходу позволяет компаниям принимать решения, на которые в меньшей степени влияют или совсем не влияют личные предпочтения. Например, руководитель в инвестиционном фонде при подборе активов в портфель оценивает их исключительно по собранным данным о ситуации на рынке, состоянии объекта (компании, объекта недвижимости и т.д.), потенциальных рисков в отрасли.
Рассылка: как вести бизнес в России
Пять полезных писем пришлем сразу после подписки. В них — бизнес‑идеи, готовые промпты для нейросетей, советы, как выбрать налоговый режим и получать пассивный доход
Что дает сегодня работа с данными
Важным аспектом цифровой трансформации инвестиционной отрасли стало повышение прозрачности рынков. Технологические инструменты позволяют инвесторам получать более полную информацию об объектах инвестирования. Это означает, что и компания, и ее клиенты могут принимать более взвешенные решения, сталкиваться с меньшим числом рисков.
Бизнесу в сфере инвестиций сегодня важно активно работать с данными в первую очередь для того, чтобы быстрее найти контакт с потенциальным клиентом, сформировать с ним более доверительную связь. Как это работает?
Во‑первых, массовый инвестор сегодня стал осторожнее — в силу экономической нестабильности. Даже в премиальном сегменте он не готов рисковать излишне, хотя здесь клиенты менее подвержены кризисам. Подход к инвестициям — независимо от направления — становится более осознанным. Чаще в фокусе сохранение портфеля и стремление умеренно увеличить капитал, а не идти в рискованные стратегии ради большей потенциальной доходности.
Соответственно, инвестор внимательнее подходит к выбору активов и предложений от брокеров, к своей стратегии. Если инвестиционная компания работает с большими данными, она может лучше просчитывать риски, тщательнее оценивать активы — и, соответственно, вызывать больше доверия у клиентов. Это особенно важно в сегменте премиальной недвижимости, где объем инвестиций измеряется миллионами и даже миллиардами рублей.
Во‑вторых, работа с большими массивами данных помогает формировать более точные, подходящие предложения для потенциальных и действующих клиентов инвестиционных компаний, брокеров. О важности персонального подхода к клиенту сегодня говорят во многих отраслях, и финансовая — не исключение. Здесь CJM (клиентский путь) сложный и длинный, в нем много этапов и точек соприкосновения, инвестор долго взвешивает варианты, обдумывает, медленно делает выбор, что усложняет задачи для отдела маркетинга.
В Kalinka Ecosystem data‑driven стратегия помогла вывести бизнес на новый уровень. Цикл владения недвижимостью сократился, стало необходимо формировать постоянный контакт с клиентом — ведь вскоре может произойти повторная сделка. Для этого потребовалось оцифровать все бизнес‑процессы, устранить слабые места в клиентском сервисе и внедрить data‑driven подход для подбора объектов под клиента. Этим теперь занимаются алгоритмы, которые перерабатывают данные. Они за несколько секунд анализируют рынок, отбирают предложения и оставляют наиболее релевантные.
Особенности работы с данными
Компаниям, которые хотят эффективно использовать большие данные в своих бизнес‑процессах, в работе с клиентами, в пользовательских сервисах, стратегиях, стоит учитывать несколько моментов.
Интеграция различных источников данных. Чем больше источников будет, тем более полную картину удастся составить. Сегодня развивается тенденция на партнерство компаний для получения большего количества данных: так бизнес объединяется и с партнерами, и с конкурентами. В 2022 году Platforma и HFLabs разработали технологию безопасного соединения данных двух разных игроков рынка. Участниками пилотного проекта стали ВТБ и Ростелеком. В перспективе созданное решение может стать базой для платформы‑банка данных.
Акцент на качество, а не только на количество. Работа с данными будет эффективна, только когда бизнес собирает и анализирует качественную информацию. Важно не просто накапливать терабайты данных, но и обеспечивать их достоверность и релевантность. Убедитесь, что используете достоверные источники информации.
Инвестиции в аналитические компетенции. Технологии — лишь инструмент, которым должны управлять квалифицированные специалисты, понимающие как техническую, так и финансовую сторону вопроса. Поэтому если компания решает внедрять data‑driven подход, работать с большими данными, ей необходимо закладывать ресурсы на поиск и наим или обучение соответствующих сотрудников.
Особое внимание к кибербезопасности. Данные, особенно персональные, — привлекательная мишень для злоумышленников. Утечки данных влекут за собой убытки для бизнеса, удар по его репутации, снижение доверия клиентов. Вероятность столкнуться с проблемами очень высокая: как показывает исследования InfoWatch, количество скомпрометированных персональных данных в 2024 году выросло на 30% и достигло 1,5 млрд записей. А число инцидентов увеличилось с 569 до 592.
Утечки данных могут быть связаны как с человеческим фактором — невнимательные или недобросовестные сотрудники, так и с действиями злоумышленников. Последние сейчас наращивают активность: количество кибератак на российский бизнес в 2024 году увеличилось в 2,5 раза — до 130 тыс. инцидентов. Поэтому компаниям, которые работают с данными, важно вкладывать ресурсы в информационную безопасность — и в инфраструктуру, и в специалистов, и в обучение сотрудников ИТ‑гигиене.
Сегодня финансовым и инвестиционным компаниям необходимы технологии Big Data. Они помогают управлять информацией, прогнозировать изменения и принимать решения, сформировать индивидуальный подход к клиентам, создавать персональные предложения, что повышает лояльность клиентов.
Однако работа с большими объемами информации несет риски. Компаниям необходимо тщательно защищать данные клиентов и соблюдать законы о конфиденциальности. И не забывать о балансе между автоматизацией и человеческой экспертизой. Даже самые совершенные алгоритмы не могут полностью заменить опыт и интуицию профессионалов, особенно при оценке нестандартных ситуаций, при работе с клиентами в премиальном сегменте, где огромную роль играет персональный человеческий подход.
