Studienarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich BWL - Investition und Finanzierung, Note: 1, 4, , Sprache: Deutsch, Abstract: Das Ziel dieser Hausarbeit ist die Untersuchung der Rolle von Big Data und Predictive Analytics im Finanzsektor. Zuerst wird das Ziel verfolgt, die Grundlagen von Big Data und Predictive Analytics zu verstehen. Mitunter soll ein Verstä ndnis fü r die Konzepte, Technologien und Prozesse geschaffen werden. Dann soll eine Analyse der Bedeutung dieser Technologien im Finanzsektor angefü hrt werden. Diese soll zeigen, wie Big Data und Predictive Analytics im Finanzsektor eingesetzt werden, um geschä ftliche und operationale Herausforderungen zu bewä ltigen. Zur Darstellung werden praxisnahe Anwendungsfä lle vorgestellt. Anhand dieser Anwendungsfä lle, wie Risikomanagement, Betrugsfä lle und Marktprognosen werden Chancen und Risiken dieser Technologien verdeutlicht. Auf dieser Grundlage wird eine Diskussion der Chancen und Risiken erö ffnet. Diese soll die positiven Auswirkungen und die Herausforderungen gegenü berstellen. Letztendlich werden die Zukunftsperspektiven skizziert und Handlungsfelder fü r Unternehmen, Kunden und Regulierungsbehö rden identifiziert.
Die Hausarbeit gliedert sich in fü nf Kapitel. Zunä chst werden die Grundlagen von Big Data und Predictive Analytics sowie aktuelle Entwicklungen im Finanzbereich definiert und erlä utert. Anschließ end wird auf spezifische Anwendungsbeispiele im Finanzsektor eingegangen. Als erstes wird die Betrugserkennung und -prä vention erlä utert, danach das Risikomanagement, die personalisierte Kundenberatung und Verä nderungen auf dem Markt. In der Abschlussdiskussion werden die gewonnenen Erkenntnisse fü r drei verschiedene Stakeholder, der Unternehmen, der Kunden und der Regulierungsbehö rden resü miert. Danach werden Implikationen fü r die Finanzbranche und zukü nftige Entwicklungen und Forschungsrichtungen aufgezeigt. Die Hausarbeit wird durch eine systematische Literaturrecherche erarbeitet und erstellt.
