Il grande mercato delle tecnologie dei dati e dei servizi dovrebbe raggiungere i 48 dollari. 6 miliardi entro il 2019, secondo la società di ricerca IDC. Grazie all'integrazione intelligente di set di dati diversi, le aziende del settore forniscono dati preziosi per aiutare i clienti a migliorare gli sforzi di marketing e fornire un valore maggiore ai loro clienti. L'acquisizione da parte di Envestnet, di 590 milioni di dollari, di Yodlee, il secondo più grande accordo di tecnologia finanziaria dello scorso anno, sottolinea l'infiltrazione continua dei grandi dati nei servizi finanziari.

Ecco come i grandi dati stanno giocando un ruolo cruciale nella vita lavorativa dei consulenti finanziari e alcune strategie su come sfruttarlo. (999).

Big Data 101 I grandi dati sono un termine probabilmente coniato da un ricercatore e ora gettato da giornalisti e analisti. Mentre grandi quantità di dati sono stati memorizzati per decenni, l'uso di questo concetto si riferisce alla nuova tecnologia mineraria che estrae il valore tangibile da grandi set di dati. Il concetto statistico della legge di grandi numeri suggerisce che i dati sono in grado di trarre conclusioni sempre più precise nel tempo quando si tratta di misurare cose come il comportamento dei clienti.

Ad esempio, Yodlee aggrega i dati dei clienti da migliaia di istituti finanziari per fornire un quadro completo alle imprese che vogliono sfruttarlo. Un consulente finanziario può utilizzare la tecnologia per determinare il profilo di rischio di un cliente guardando se ha aumentato o diminuito la sua esposizione sul mercato durante una recessione. D'altra parte, un'applicazione di bilancio può esaminare i saldi ei tassi di interesse delle carte di credito per determinare un ottimale piano di rimborso del debito.

Secondo IDC, la banca rappresenta la più grande opportunità di dati dopo la produzione discreta a $ 1. 8 miliardi nel 2014, mentre i servizi di investimento sono stati il ​​segmento crescente più veloce con un tasso di crescita annuo composto del 26%. Queste dinamiche suggeriscono che i grandi dati potrebbero svolgere un ruolo sempre più importante nella vita dei consulenti finanziari, con quelli che non abbracciano tali tecnologie a rischio di perdere un vantaggio competitivo.

Sfruttamento di grandi dati

I consulenti finanziari possono iniziare a sfruttare grandi dati guardando i propri dati prima di acquistare dati di terze parti. Ad esempio, i consulenti possono verificare quali clienti hanno account che stanno diminuendo in valore e raggiungere loro, e possono premiare i clienti che contribuiscono regolarmente a conti pensionistici e aderenti ai budget. Queste intuizioni sono libere e possono avere un enorme impatto sulle relazioni con i clienti se vengono regolarmente applicate.

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Quando si tratta di espandere un grande accesso ai dati, i consulenti finanziari possono guardare verso entrambi gli strumenti di aggregazione di account come Yodlee e gli strumenti di marketing, come per esempio:

Come umana e robot migliorerà la consulenza finanziaria. InsideSales.Yodlee fornisce approfondimenti sulla situazione finanziaria di un cliente in più istituti finanziari, mentre InsideSales può informare i consulenti del momento ottimale per chiamare o inviare messaggi potenziali via e-mail per garantire la lettura dei loro materiali di marketing. Entrambi gli strumenti possono contribuire a costruire una pratica del consulente finanziario nel tempo. Concorrenza sui dati I consulenti finanziari possono anche affrontare una maggiore concorrenza da parte di grandi fornitori di dati che automatizzano le intuizioni per i clienti individuali e aziendali.

L'aumento dei robo-consultori ha creato una minaccia molto reale per i singoli consulenti finanziari, in particolare quelli destinati alle generazioni più giovani. Collegando con i conti finanziari di terze parti, il retireGuide di robo-advisor Betterment fornisce una panoramica statistica di quanto si possa aspettare di guadagnare quando si ritirano e fornisce una stima di quanto risparmiare. Il costo più basso attraverso l'automazione potrebbe rendere difficili questi servizi a competere con il tempo.

Nel settore dell'impresa, HelloWallet, acquisito da Morningstar Inc. (MORN

MORNMorningstar Inc87 23 + 0. 14%

Creato con Highstock 4. 2. 6

) - aiuta i datori di lavoro a consigliare i loro lavoratori sui modi per massimizzare i loro salari, benefici e altre risorse attraverso l'analisi di grandi set di dati di clienti simili. La raccolta dei dati in corso consente di ottimizzare i modelli predittivi per fornire consulenza e comunicazioni più utili ai propri clienti nel tempo, il che può renderlo un avversario sempre più formidabile per i consulenti nello spazio. ) Potenti Headwinds I grandi effetti dei mosaici dei dati hanno sollevato problemi su potenziali rischi per la privacy dei consumatori, in quanto le combinazioni (per le relative letture, vedere: Advisors: dei dati possono generare intuizioni troppo sensibili. Ad esempio, la combinazione di due set di dati potrebbe rendere evidente chi è un individuo quando i dati sono progettati per essere anonimi. I punti dati possono anche essere imprecisi in alcuni casi, che possono diventare un problema quando le aziende stanno assumendo dipingendo un quadro accurato. Quando si tratta di algoritmi predittivi, c'è anche tende ad essere un'amplificazione di pregiudizi che inerentemente esistono all'interno dei dati. Ad esempio, le analisi utilizzate per prendere una decisione di credito non dovrebbero discriminare sulla base della razza, ma la corsa potrebbe essere dedotta sulla base dei dati raccolti da varie fonti; l'individuo ricercato, quindi, potrebbe essere rifiutato per un prestito. Queste dinamiche potrebbero mettere le aziende a rischio legale in alcuni casi se non vengono utilizzate correttamente.

La linea di fondo

I grandi dati hanno dominato l'industria dei servizi finanziari nel corso degli ultimi due anni, con l'aumento di servizi automatizzati come Mint e SigFig. I consulenti finanziari possono stare al di sopra della curva abbracciando la tecnologia in anticipo e inserendola nel flusso di lavoro quotidiano per migliorare le loro relazioni con i redditi e con i clienti. (Per la lettura relativa, vedere:

Tecnologia popolare per RIA

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