guuvestВестник университетаVestnik Universiteta1816-42772686-8415State University of Management10.26425/1816-4277-2024-7-181-189guuvest-5423Research ArticleФИНАНСЫ И БАНКОВСКОЕ ДЕЛОFINANCE AND BANKINGОсобенности использования больших данных в финансовом сектореFeatures of the use of big data in the financial sectorhttps://orcid.org/0009-0001-7340-3527ЧерненковФ. О.ChernenkovF. O.

Черненков Федор Олегович, Аспирант; старший аналитик

г. Москва

Fyodor O. Chernenkov, Postgraduate Student; Senior Analyst

Moscow

Atlz77777@yandex.ruМосковский финансово-промышленный университет «Синергия»; Общество с ограниченной ответственностью «Философия.ИТ»РоссияMoscow University for Industry and Finance “Synergy”; Limited Liability Company “IT.Philosophy”Russian Federation20243108202407181189Copyright © Черненков Ф.О., 20242024Черненков Ф.О.Chernenkov F.O.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.guu.ru/jour/article/view/5423

Цель статьи заключается в  теоретическом осмыслении сущности больших данных, в  выявлении преимуществ и  рисков их  использования финансовыми организациями. В   статье представлены результаты систематизации знаний о   сути и   особенностях больших данных. Выявлено, что они позволяют делать более качественные аналитические исследования, создавать модели для прогнозирования экономических тенденций и   рыночных изменений, изучать рыночную динамику, анализировать медицинские данные для улучшения диагностики и   выбора методов лечения, предсказывать отказ или поломку оборудования в  производстве за   счет оценки данных с  датчиков, разрабатывать социальные и   экономические программы на   государственном уровне, выявлять мошенничество и  коррупцию в  финансовом секторе и  пр. Обоснована актуальность стремительного развития технологии больших данных и   целесообразность ее   использования в  этой области. В   результате анализа научной литературы представлено авторское определение технологии в   финансовом секторе, новизна которого заключается в   учете особенностей и  преимуществ применения больших данных именно финансовыми организациями. Изучение современной практики их  использования в   этих учреждениях позволило выявить основные сильные стороны, а  также недостатки исследуемой технологии.

The purpose of  the article is   to theoretically comprehend the essence of   big data, identify the advantages and risks of   its use by   financial organisations. The article presents the results of   systematisation of   knowledge about the nature and features of  the big data. It  has been revealed that the technology makes it   possible to  do better analytical research, create models for forecasting economic trends and market changes, study market dynamics, analyse medical data to  improve diagnosis and choice of   treatment methods, predict failure or  breakdown of   equipment in  production by   assessing data from sensors, develop social and economic programmes at   the state level, identify fraud and corruption in   the financial sector, etc. The relevance of   the rapid development of  the big data technology and the expediency of   its use in   this sphere is   substantiated. As a   result of   the analysis of   scientific literature, the author’s definition of   the technology in  the financial sector is   presented. Its novelty lies in  considering the features and advantages of   applying the big data by   financial organisations. The study of   the modern practice of   their usage in   these institutions has revealed the main strengths and disadvantages of   the technology in   question.

большие данныемашинное обучениеискусственный интеллектфинансовый секторфинансовые организациипреимущества больших данныхнедостатки больших данныхbig datamachine learningartificial intelligencefinancial sectorfinancial organisationsadvantages of big datadisadvantages of big dataReferencesОморов Р.О. Интеллектуальная собственность и искусственный интеллект. E-Management. 2020;1(3):43–49. https://doi.org/10.26425/2658-3445-2020-1-43-49Omorov R.O. Intellectual property and artificial intelligence. E-Management. 2020;1(3):43–49. (In Russian). https://doi.org/10.26425/2658-3445-2020-1-43-49Терещук В.О., Цыпин А.П. Влияние Big Data на финансовый сектор России. Экономические науки. 2023;8(225):137–142. https://doi.org/10.14451/1.225.137Tereshchuk V.O., Tsypin A.P. The impact of Big Data on the financial sector of Russia. Economic Sciences. 2023;8(225):137–142. (In Russian). https://doi.org/10.14451/1.225.137Белов С.Д., Зрелова Д.П., Кореньков В.В. Большие данные и цифровая экономика. Системный анализ в науке и образовании. 2020;2:187–197. https://doi.org/10.37005/2071-9612-2020-2-187-197Belov S.D., Zrelova D.P., Korenkov V.V. Big data and digital economy. System analysis in science and education. 2020;2:187–197. (In Russian). https://doi.org/10.37005/2071-9612-2020-2-187-197De Mauro A., Greco M., Grimaldi M. What is big data? A consensual definition and a review of key research topics. In: The 4th international conference on integrated information: Proceedings, Madrid, September 5–8, 2014. New York: AIP Publishing; 2015. Pp. 97–104. http://dx.doi.org/10.13140/2.1.2341.5048De Mauro A., Greco M., Grimaldi M. What is big data? A consensual definition and a review of key research topics. In: The 4th international conference on integrated information: Proceedings, Madrid, September 5–8, 2014. New York: AIP Publishing; 2015. Pp. 97–104. http://dx.doi.org/10.13140/2.1.2341.5048Shen T. Research on economic development strategy based on big data. E3S Web of Conferences. 2021;235. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202123503080Shen T. Research on economic development strategy based on big data. E3S Web of Conferences. 2021;235. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202123503080Строев В.В., Тихонов А.И. Применение технологий Data Mining для поиска соответствий закономерностей развития в больших массивах веб-данных на основе инструментов анализа Big Data. E-Management. 2022;4(5):4–11. https://doi.org/10.26425/2658-3445-2022-5-4-4-11Stroev V.V., Tikhonov A.I. Application of data mining technologies to find correspondences of development patterns in large arrays of web data based on Big Data analysis tools. E-Management. 2022;4(5):4–11. (In Russian). https://doi.org/10.26425/2658-3445-2022-5-4-4-11Варламова Ю.А. Анализ использования технологий больших данных в российских регионах. Вестник экономики, права и социологии. 2023;4:22–28.Varlamova Yu.A. Analysis of the use of big data technologies in Russian regions. The Review of Economy, the Law and Sociology. 2023;4:22–28. (In Russian).Фролова В.Б. Большие данные и особенности их применения в финансовом менеджменте. Вестник Московского университета МВД России. 2019;6:304–309. https://doi.org/10.24411/2073-0454-2019-10361Frolova V.B. Big data and especially their application in financial management. Vestnik of Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia. 2019;6:304–309. (In Russian). https://doi.org/10.24411/2073-0454-2019-10361Козлова Н.П. Использование технологий big data в финансовой отрасли. Экономические системы. 2020;4(13):32–38.Kozlova N.P. Use of big data technologies in the financial industry. Economic Systems. 2020;4(13):32–38. (In Russian).Мартыненко Н.Н., Котова E.О. Аналитика и прогнозы внедрения «облачных» технологий и Big Data в деятельности банков в условиях нестабильной экономики. Финансовые рынки и банки. 2022;5:113–120.Martynenko N.N., Kotova E.O. Analytics and forecasts of implementation of “cloud” technologies and Big Data in banking in the context of unstable economy. Financial markets and banks. 2022;5:113–120. (In Russian).Ниязбекова Ш.У., Иванова О.С. Развитие FinTech и Big Data в финансовой сфере: особенности, проблемы, возможности. Вестник Московского университета имени С.Ю. Витте. Серия 1. Экономика и управление. 2020;1(32):30–36.Niyazbekova Sh.U., Ivanova O.S. Development of FinTech and Big Data in the financial sphere: features, problems, opportunities. Bulletin of the Moscow University named S.U. Vitte. Series 1. Economics and Management. 2020;1(32):30–36. (In Russian).Gao J. Importance of introducing big data into financial management. Journal of Science, Technology and Society. 2023;1:7–12. http://dx.doi.org/10.57237/j.jsts.2023.01.002Gao J. Importance of introducing big data into financial management. Journal of Science, Technology and Society. 2023;1:7–12. http://dx.doi.org/10.57237/j.jsts.2023.01.002AlJalal S., AlMubarak M., Nasseif G. Assessing opportunities and challenges of fintech: a Bahrain’s view of fintech. In: Artificial intelligence and transforming digital marketing. Cham: Springer; 2023. Pp. 537–553.AlJalal S., AlMubarak M., Nasseif G. Assessing opportunities and challenges of fintech: a Bahrain’s view of fintech. In: Artificial intelligence and transforming digital marketing. Cham: Springer; 2023. Pp. 537–553.Logesh T., Devi B.S. Fintech trends and challenges. Emperor International Journal of Finance and Management Research. 2023;9(9):114–119.Logesh T., Devi B.S. Fintech trends and challenges. Emperor International Journal of Finance and Management Research. 2023;9(9):114–119.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.