أهم سبع حالات لاستخدام علم البيانات في الصناعة المالية [2022]

التمويل هو أحد أكثر القطاعات أهمية في العالم. كانت الإدارة المالية تتطلب الكثير من الجهد والوقت ، ولكن ليس بعد الآن. باستخدام علم البيانات ، يمكن الآن للمرء تحليل التمويل بسرعة واتخاذ قرار أفضل لإدارة الشؤون المالية.

الآن يتم استخدام Data Science في الصناعة المالية للسبب نفسه. علم البيانات هو مجال يستخدم في العديد من المجالات المالية مثل التداول الخوارزمي ، واكتشاف الاحتيال ، وإدارة العملاء ، وتحليلات المخاطر وغيرها الكثير. اقرأ المزيد عن تطبيقات علوم البيانات.

تطبيقات علوم البيانات في الصناعة المالية

هناك العديد من تطبيقات علم البيانات في مجال التمويل. دعونا نناقش هذه أدناه.

1. تحليلات المخاطر

كل شركة لديها بعض المخاطر أثناء ممارسة الأعمال التجارية ، وأصبح من الضروري تحليل المخاطر قبل اتخاذ أي قرار. أصبح تحليل التهديد أمرًا بالغ الأهمية بالنسبة للشركات الكبيرة لاتخاذ قراراتها الإستراتيجية وهو يسمى تحليلات المخاطر. بالنسبة لذكاء الأعمال وعلوم البيانات في المالية ، أصبحت تحليلات المخاطر مجالات حيوية.

يمكن للشركة زيادة أمان ومصداقية الشركة باستخدام تحليلات المخاطر لعلوم البيانات. البيانات هي جوهر إدارة المخاطر وتحليل المخاطر لأنها تقيس خطورة الضرر وتضربه مع تكرار الخسارة. تعد معرفة حل المشكلات والإحصاءات والرياضيات أمرًا ضروريًا في مجال إدارة المخاطر لأي محترف.

تتكون البيانات الأولية بشكل رئيسي من بيانات غير منظمة لا يمكن إدراجها في جدول بيانات Excel قياسي أو قاعدة بيانات. يلعب علم البيانات دورًا مهمًا في هذا باستخدام أطر عملهم لتحليل البيانات.

تواجه الشركة أنواعًا مختلفة من المخاطر التي يمكن أن تنشأ من السوق ، والائتمانات ، والمنافسين ، وما إلى ذلك. الخطوة الأولى في إدارة المخاطر هي تحديد التهديد. بعد ذلك ، يعد رصد المخاطر وتحديد أولوياتها أمرًا ضروريًا.

يمكن للشركة استخدام البيانات المتاحة على نطاق واسع مثل المعاملات المالية ومعلومات العملاء التي يمكن من خلالها إنشاء نموذج تسجيل وتحسين التكلفة. هذا جانب أساسي لتحليل المخاطر وإدارتها والذي يستخدم للتحقق من الجدارة الائتمانية للعميل. توظف العديد من الشركات الآن علماء بيانات لتحليل الجدارة الائتمانية للعملاء باستخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل المعاملات التي يقوم بها العملاء.

2. تحليلات في الوقت الحقيقي

في الفترة السابقة ، تمت معالجة البيانات وتحليلها على دفعات مما يعني واحدة تلو الأخرى وليس في الوقت الفعلي. كان لها عيب كبير لكون البيانات قديمة بحلول الوقت الذي تمت معالجتها فيه وتحليلها. لن تكون القرارات المتخذة بشأن البيانات التاريخية مفيدة أو دقيقة للغاية.

بدأت العديد من الصناعات المختلفة في مواجهة مشكلة لأنها تتطلب بيانات في الوقت الفعلي لاكتساب رؤى حول الظروف الحالية. ومع ذلك ، أصبح من الممكن الآن الوصول إلى البيانات بأقل تأخير بسبب تطوير خطوط البيانات الديناميكية والتقدم التكنولوجي.

أصبح علم البيانات الآن جزءًا مهمًا للغاية من المؤسسات المالية والمالية لتتبع جميع السمات المالية ونتائج الائتمان والمعاملات دون أي مشكلة في زمن الوصول. اقرأ عن مساهمة علوم البيانات في الصناعة المصرفية.

3. تحليلات المستهلك

العديد من المؤسسات المالية لديها تخصيص المستهلك كعملية رئيسية لها. بمساعدة علماء البيانات ، يمكن للشركات اكتساب نظرة ثاقبة لسلوك المستهلكين في الوقت الفعلي بمساعدة التحليلات في الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات عمل استراتيجية أفضل. يتم استخدام Data Science في العديد من المؤسسات المالية مثل شركات التأمين لفهم المستهلك لتقليل الخسائر من خلال القضاء على العملاء دون الصفر ، وزيادة البيع المتبادل وقياس القيمة الدائمة للعميل.

4. إدارة بيانات العملاء

البيانات هي كل شيء ، والمؤسسة المالية بحاجة إلى بيانات العملاء لمعالجة المعلومات وتحليلها. لقد حدث ثورة في أداء المؤسسات المالية تمامًا بعد إدخال البيانات الضخمة في عالم علم البيانات. ساهمت أعداد كبيرة من المعاملات ووسائل التواصل الاجتماعي كثيرًا في تنوع وحجم البيانات.

يوجد نوعان أساسيان من البيانات المتاحة ، وهما البيانات المهيكلة والبيانات غير المنظمة. من السهل التعامل مع البيانات المهيكلة ومعالجتها وتحليلها لأنها موجودة بالفعل في تنسيق معين. ولكن في حالة البيانات غير المهيكلة ، فليس من السلس مثل البيانات المنظمة معالجتها وتحليلها. تُستخدم العديد من أدوات علوم البيانات العليا لمعالجة البيانات غير المهيكلة والتعامل معها.

أحد أهم جوانب البيانات الضخمة هو ذكاء الأعمال الذي يتم استخراجه باستخدام التعلم الآلي لاكتساب نظرة ثاقبة حول العملاء وسلوكهم. يمكن إنشاء رؤى ذات مغزى من البيانات باستخدام أدوات متنوعة مثل تحليلات النص واستخراج البيانات ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) وغيرها الكثير. يتم إجراء تحليل شامل لبيانات العملاء باستخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل التغيرات والاتجاهات في السوق المالية والقيم.

5. خدمات شخصية

الخدمات الشخصية هي طريقة رائعة للمؤسسة المالية لبناء علاقة جيدة مع عملائها وزيادة مبيعاتهم من خلال تقديم ما يهتمون به. يتم إنشاء الرؤى وتحليل معلومات العملاء المتعلقة بالتفاعل من قبل المؤسسات المالية من خلال توظيف العديد من الأنواع من الأدوات والتقنيات. يعد البرنامج القائم على معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام مفيدًا للمؤسسات المالية في الوقت الحاضر لتحسين التواصل مع المستهلكين.

يتم اكتساب رؤى قابلة للتنفيذ ، ويتم فهم احتياجات العملاء من المعلومات المقدمة من العملاء إلى المؤسسة المالية ، مما يؤدي إلى زيادة ربحهم. تُستخدم هذه الأفكار أيضًا لتقديم خدمات أفضل ، ويتم تحسين استراتيجيات الأعمال وفقًا لكل عميل.

6. كشف الاحتيال المالي

الاحتيال هو أحد الاهتمامات الرئيسية للمؤسسات المالية. مع تزايد عدد المعاملات ، فإنه يزيد أيضًا من فرص الاحتيال. ولكن الآن ، يمكن للمؤسسات المالية تتبع عمليات الاحتيال والاحتيال بطريقة أفضل باستخدام الأدوات التحليلية لتحليل البيانات الضخمة.

سيظل الاحتيال على بطاقة الائتمان على رأس قائمة عمليات الاحتيال المالية. كان هناك تحسن في الكشف عن هذه الأنواع من الاحتيال بسبب تطوير الخوارزميات. أصبح اكتشاف العيوب أسهل بكثير الآن وبدقة أعلى. يتم تقليل الخسائر الناتجة عن عمليات الاحتيال على الفور من خلال تنبيه الكشف الذي تتلقاه الشركات في الوقت الفعلي حول الحالات الشاذة في عمليات الشراء المالية.

يتم تحديد الأنماط غير المعتادة في بيانات التداول باستخدام أدوات التعلم الآلي المختلفة. يتم تنبيه المؤسسات المالية ، ويتم أخذ الحالات الشاذة لمزيد من التحقيق. هناك العديد من أنواع الاحتيال الأخرى التي يتم اكتشافها أيضًا من خلال فهم نمط البيانات التي تبدو مشبوهة والعديد من شركات التأمين تستخدم عدة خوارزميات التجميع لفصل البيانات وفهم نمط مجموعة المعلومات.

7. التداول الخوارزمي

أحد الأجزاء الأساسية للمؤسسات المالية هو التداول الخوارزمي الذي يستخدم لحساب الصيغ الرياضية المعقدة بسرعة البرق مما يساعد في وضع استراتيجيات تداول جديدة من قبل المؤسسات المالية. أحدثت البيانات الضخمة ثورة في علم البيانات وتداول الخوارزميات بطريقة أكبر بكثير مما أدى إلى تغيير كامل في أداء الصناعة.

يتم دفق كمية هائلة من البيانات التي تتم معالجتها من خلال التداول الخوارزمي ، ويتم إنتاج نموذج بيانات يصف المعلومات حول تدفقات البيانات. من خلال فهم مجموعات البيانات الضخمة بطريقة أفضل ، يمكن للمؤسسات المالية إجراء تنبؤات أفضل للسوق في المستقبل ، وهذا هو الهدف من المحرك التحليلي.

لننتهي

أصبح علم البيانات مهمًا جدًا في الصناعة المالية ، والذي يستخدم في الغالب لتحسين إدارة المخاطر وتحليل المخاطر. يؤدي التحليل الأفضل إلى قرارات أفضل تؤدي إلى زيادة أرباح المؤسسات المالية.

تقوم الشركات أيضًا بتحليل الاتجاهات في البيانات من خلال أدوات ذكاء الأعمال. تحسنت الدقة في اكتشاف الانحرافات والاحتيال باستخدام علوم البيانات. وقد ساعد ذلك في تقليل المخاطر والاحتيال وتقليل الخسائر والحفاظ على سمعة المؤسسة المالية.

إذا كنت مهتمًا بتعلم علوم البيانات لتكون في مقدمة التطورات التكنولوجية السريعة ، فراجع برنامج upGrad & IIIT-B التنفيذي في علوم البيانات واكتسب مهارات المستقبل.