2026-06-10T08:26:46Z https://journal.ibispb.ru/index.php/SciNotesIBI/en/oai
oai:events.ibispb.ru:article/89 2026-04-06T12:30:02Z SciNotesIBI:ST
SciNotesIBISciNotesIBIУченые записки Международного банковского институтаProceedings of the International Banking InstituteProceedings of the International Banking InstituteУченые записки Международного банковского институтаМеждународный банковский институтRUhttps://www.ibispb.ru/2413-334589NQJITFСтатьиBig Data в прогнозной аналитике банковBig Data in predictive analytics of banksКЛЮЧНИКОВ О.И.KLIUCHNIKOVOleg Igorevich

PhD, associate professor

Department of Banking and innovative financial technologies, Autonomous non-profit organization of higher education «International banking Institute named after Anatoliy Sobchak»

60 Nevsky Ave., 191011, Saint Petersburg, Russia

Tel.: +79219549889

к.э.н, доцент

Кафедра банковского бизнеса и инновационных финансовых технологий, Автономная некоммерческая организация высшего образования «Международный банковский институт имени Анатолия Собчака»

191011, Невский пр., 60, Санкт-Петербург, Россия

Тел.: +79219549889

Автономная некоммерческая организация высшего образования «Международный банковский институт имени Анатолия Собчака»2021190320211 (35)214360Received: 642026Copyright (c) 2021 Scientific Notes of the International Banking Institute2021Scientific Notes of the International Banking Institute<a rel="license" href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/"><img alt="Лицензия Creative Commons" src="//i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0/88x31.png" /></a><p>Это произведение доступно по <a rel="license" href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/">лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная</a>.</p>

В статье рассматриваются перспективы, связанные с внедрением в банковское дело больших данных. В концептуальном и хозяйственном плана феномен «большие данные» изменил структуру банковской отрасли, привел к появлению новых свойств и раздвинул границы банков. Любой информации, включая цифры, слова, графики, таблицы, можно доверять только после тщательного ее изучения. Большие данные можно представить как серию подходов, инструментов и методов для обработки структурированных и неструктурированных данных большого объема в их разнообразии для получения результатов, которые необходимы для принятия решений. Большие данные являются альтернативой традиционным базам данных, на основе которых принимались решения. Технология больших данных играет важную роль в развитии банковского дела. Информация стала ценным активом, своего рода новой нефтью, которая движет информационным обществом точно так же, как традиционная нефть была основным ресурсом в эпоху индустриального развития. Технологии больших данных жизненно важны для управления активами, оценки рисков, удержания и расширения клиентской базы.

The article discusses the prospects associated with the implementation of big data in banking. Conceptually, the phenomenon of «big data» has changed the structure of the banking industry, led to the emergence of new properties, and pushed the boundaries of banks. Any information, including numbers, words, graphs, tables, can be trusted only after careful study. Big data can be thought of as a series of approaches, tools, and techniques for processing large-scale structured and unstructured data in all its varieties in order to obtain the results necessary for decision-making. Big data is an alternative to traditional databases for decisionmaking. Big data technology plays an important role in the development of banking. Information has become a valuable asset, a kind of new oil that drives the information society, just as traditional oil was the main resource in the era of industrial development. Big data technologies are vital for asset management, risk assessment, and customer retention and expansion.

Ключевые словаБольшие данныеинтеллектуальный анализ данныхбанковское делопрогнозное моделированиеKeywordsBig datadata miningbankingpredictive modellingThis research received no external funding.Настоящее исследование не получило внешнего финансирования.issue-coverproduction-ready-file-urlArner D.W., Barberis J.P., Buckley R.P. The Emergence of Regtech 2.0: From Know Your Customer to Know Your Data // Journal of Financial Transformation 79. Vol. 44, 2016. P. 120.Arner D.W., Barberis J.P. , Buckley R.P. The Emergence of Regtech 2.0: From Know Your Customer to Know Your Data // Journal of Financial Transformation 79. Vol. 44, 2016. P. 120.Gal M.S., Rubinfeld D.L. (2016) The Hidden Costs of Free Goods: Implications for Antitrust Enforcement. Antitrust Law Journal. Available at: http://awards.concurrences.com/IMG/pdf/galrubinfeld_final2.pdf (accessed: 16.08.2020).Gal M.S., Rubinfeld D.L. (2016) The Hidden Costs of Free Goods: Implications for Antitrust Enforcement. Antitrust Law Journal. Available at: http://awards.concurrences.com/IMG/pdf/galrubinfeld_final2.pdf (accessed: 16.08.2020).Goldstein I., Jiang W., Karolyi G.A. To Fin Tech and Beyond // SSRN. February 2019. P. 121. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3328172.Goldstein I., Jiang W., Karolyi G.A. To Fin Tech and Beyond // SSRN. February 2019. P. 121. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3328172.Stasinakis Charalampos, Sermpinis, Georgios Big Data, Artificial Intelligence and Machine Learning: A Transformative Symbiosis in Favour of Financial Technology (July 29, 2020). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3663062.Stasinakis Charalampos, Sermpinis, Georgios Big Data, Artificial Intelligence and Machine Learning: A Transformative Symbiosis in Favour of Financial Technology (July 29, 2020). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3663062.Israel R., Kelly B.T., Moskowitz T.J. Can Machines ‘Learn’ Finance? // SSRN. January 10. 2020. P. 121. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3624052.Israel R., Kelly B.T., Moskowitz T.J. Can Machines ‘Learn’ Finance? // SSRN. January 10. 2020. P. 121. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3624052.Aggarwal N, Eidenmüller Y, Enriques L, Payne J , van Zwieten K (eds) Autonomous Systems and the Law (Beck 2019), Available at SSRN. November 1, 2018: https://ssrn.com/abstract=3309244.Aggarwal N, Eidenmüller Y, Enriques L, Payne J , van Zwieten K (eds) Autonomous Systems and the Law (Beck 2019), Available at SSRN. November 1, 2018: https://ssrn.com/abstract=3309244.Klioutchnikov I. K., Kliuchnikov O. I. and Molchanova O. A. Alliance of Commerce and Financial Intermediation with Social Networks: Problems and Prospects // Journal of Internet and e-Business Studies, Vol. 2020 (2020), Article ID 704163.Klioutchnikov I. K., Kliuchnikov O. I. and Molchanova O. A. Alliance of Commerce and Financial Intermediation with Social Networks: Problems and Prospects // Journal of Internet and e-Business Studies, Vol. 2020 (2020), Article ID 704163.Sigova M.V., Zatevakhina A.V., Klioutchnikov I.K., Klioutchnikov O.I. Approaches to evaluating the function of prediction of decentralized applications // Proceedings - 2018 International Conference on Artificial Intelligence: Applications and Innovations, IC-AIAI 2018, 2019. С. 611.Sigova M.V., Zatevakhina A.V., Klioutchnikov I.K., Klioutchnikov O.I. Approaches to evaluating the function of prediction of decentralized applications // Proceedings − 2018 International Conference on Artificial Intelligence: Applications and Innovations, IC-AIAI 2018, 2019. С. 611.Mulla J., Van Vliet B., A Query Language for Big Data in Finance. Algorithmic Finance, Forthcoming. SSRN. November 3, 2015. https://ssrn.com/abstract=2685769.Mulla J., Van Vliet B., A Query Language for Big Data in Finance. Algorithmic Finance, Forthcoming. SSRN. November 3, 2015. https://ssrn.com/abstract=2685769.Brooks C., Hoepner A., McMillan D., Vivian A., Simen C. Financial Data Science: The Birth of a New Financial Research Paradigm Complementing Econometrics? (August 2, 2019). The European Journal of Finance, Forthcoming, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3580729.Brooks C., Hoepner A., McMillan D., Vivian A., Simen C. Financial Data Science: The Birth of a New Financial Research Paradigm Complementing Econometrics? (August 2, 2019). The European Journal of Finance, Forthcoming, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3580729.Федоренко С.Н. Big Data и методологические возможности ресурса Google Trends для политологического исследования // Журнал политических исследований. 2018. С. 4855.; Володенков С.В. Total Data как феномен формирования политической постреальности //Вестник Омского университета. Серия «Исторические науки». – 2017. – № 3 (15). – С. 409–415.Fedorenko S. N. Big Data and methodological possibilities of the Google Trends resource for political science research // Journal of Political Studies. 2018. pp. 4855; Volodenkov S. V. Total Data as a phenomenon of the formation of political postreality // Bulletin of the Omsk University. A series of «Historical science». – 2017. – № 3 (15). – Pp. 409415.Ключников И.К., Молчанова О.А., Ключников О.И. Big Data (Большие данные) в финансах: теория и практика // Финансы и Бизнес, № 4, 2017. С. 104116.Klioutchnikov I. K., Molchanova O. A., Kliuchnikov O. I. Big Data (Big data) in finance: theory and practice // Finance and Business, No. 4, 2017. pp. 104116.Balto D. and Lane M. (2016) Monopolizing Water in a Tsunami: Finding Sensible Antitrust Rules for Big Data. Available at: http://ssrn.com/abstract=2753249 (accessed: 04.10. 2020).Balto D. and Lane M. (2016) Monopolizing Water in a Tsunami: Finding Sensible Antitrust Rules for Big Data. Available at: http://ssrn.com/abstract=2753249 (accessed: 04.10. 2020).De Mauro A., Greco М., Grimaldi М. (2016) Formal Definition of Big Data Based on its Essential Features. Library Review, vol. 65, no 3, pp. 122–135.De Mauro A., Greco М., Grimaldi М. (2016) Formal Definition of Big Data Based on its Essential Features. Library Review, vol. 65, no 3, pp. 122–135.QSS. (2021) Big Data and Analytics in Banking and Finance Industry // Medium, February 8, 2021. Available at: https://medium.com/qss-smart-it/your-go-to-guide-to-big-data-analytics-in-banking-936f3df4f45 (accessed: 03.23. 2021).QSS. (2021) Big Data and Analytics in Banking and Finance Industry // Medium, February 8, 2021. Available at: https://medium.com/qss-smart-it/your-go-to-guide-to-big-data-analytics-in-banking-936f3df4f45 (accessed: 03.23. 2021).Stucke M., Ezrachi А. (2016) Virtual Competition. Cambridge (Mass.): Harvard University Press, 368 p.Stucke M., Ezrachi А. (2016) Virtual Competition. Cambridge (Mass.): Harvard University Press, 368 p.Sokol D., Comerford R. (2016) Does Antitrust Have a Role to Play in Regulating Big Data? Cambridge Handbook of Antitrust, Intellectual Property and High Tech. N.Y.: Cambridge University Press. Available at: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2723693 (accessed: 06.10.2020).Sokol D., Comerford R. (2016) Does Antitrust Have a Role to Play in Regulating Big Data? Cambridge Handbook of Antitrust, Intellectual Property and High Tech. N.Y.: Cambridge University Press. Available at: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2723693 (accessed: 06.10.2020).