Top 7 Data Science Use Cases in der Finanzbranche [2022]

Finanzen ist einer der kritischsten Sektoren der Welt. Finanzmanagement erforderte früher viel Aufwand und Zeit, heute nicht mehr. Mithilfe von Data Science kann man jetzt Finanzen schnell analysieren und eine bessere Entscheidung für das Finanzmanagement treffen.

Jetzt wird Data Science aus demselben Grund in der Finanzbranche eingesetzt. Data Science ist ein Bereich, der für viele Finanzbereiche wie algorithmischer Handel, Betrugserkennung, Kundenmanagement, Risikoanalyse und viele mehr verwendet wird. Lesen Sie mehr über Data Science-Anwendungen.

Data Science-Anwendungen in der Finanzbranche

Es gibt viele Anwendungen von Data Science im Finanzbereich. Lassen Sie uns diese unten besprechen.

1. Risikoanalyse

Jedes Unternehmen ist bei seiner Geschäftstätigkeit einem gewissen Risiko ausgesetzt, und es ist unerlässlich geworden, das Risiko zu analysieren, bevor eine Entscheidung getroffen wird. Die Analyse der Bedrohung ist für große Unternehmen zu einem entscheidenden Faktor für ihre strategische Entscheidungsfindung geworden und wird als Risikoanalyse bezeichnet. Für Business Intelligence und Data Science im Finanzwesen ist Risk Analytics zu einem wichtigen Bereich geworden.

Ein Unternehmen kann die Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit des Unternehmens mithilfe von Risikoanalysen der Datenwissenschaft erhöhen. Daten sind der Kern des Risikomanagements und der Risikoanalyse, da sie die Schwere des Schadens messen und mit der Schadenshäufigkeit multiplizieren. Das Wissen über Problemlösung, Statistik und Mathematik ist im Bereich des Risikomanagements für jeden Fachmann unerlässlich.

Rohdaten bestehen hauptsächlich aus unstrukturierten Daten, die nicht in eine Standard-Excel-Tabelle oder eine Datenbank eingefügt werden können. Data Science spielt dabei eine wichtige Rolle, indem sie ihre Frameworks zur Analyse der Daten verwenden.

Ein Unternehmen ist verschiedenen Arten von Risiken ausgesetzt, die vom Markt, von Krediten, Wettbewerbern usw. stammen können. Der erste Schritt zum Risikomanagement besteht darin, die Bedrohung zu identifizieren. Danach ist die Überwachung und Priorisierung des Risikos unerlässlich.

Ein Unternehmen kann massiv verfügbare Daten wie Finanztransaktionen und Kundeninformationen nutzen, mit denen es ein Scoring-Modell erstellen und die Kosten optimieren kann. Dies ist ein wesentlicher Aspekt der Risikoanalyse und -steuerung, mit der die Kreditwürdigkeit eines Kunden überprüft wird. Viele Unternehmen beschäftigen inzwischen Datenwissenschaftler, um die Kreditwürdigkeit von Kunden mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen zu analysieren, um die von Kunden getätigten Transaktionen zu analysieren.

2. Echtzeitanalyse

In der früheren Zeit wurden Daten stapelweise verarbeitet und analysiert, was bedeutet, dass sie einzeln und nicht in Echtzeit verarbeitet wurden. Es hatte den großen Nachteil, dass die Daten zum Zeitpunkt der Verarbeitung und Analyse alt waren. Die Entscheidungen, die anhand historischer Daten getroffen werden, sind nicht sehr hilfreich oder genau.

Viele verschiedene Branchen hatten ein Problem, weil sie Echtzeitdaten benötigen, um Erkenntnisse über die aktuellen Umstände zu gewinnen. Aufgrund der Entwicklung dynamischer Datenpipelines und technologischer Fortschritte ist es jetzt jedoch möglich, mit minimaler Verzögerung auf die Daten zuzugreifen.

Data Science ist mittlerweile zu einem sehr wichtigen Bestandteil von Finanz- und Finanzinstituten geworden, um alle finanziellen Attribute, Kreditwürdigkeiten und Transaktionen ohne Latenzprobleme zu verfolgen. Lesen Sie mehr über den Beitrag von Data Science zur Bankenbranche.

3. Verbraucheranalyse

Viele Finanzinstitute haben die Verbraucherpersonalisierung als ihre Hauptaufgabe. Mithilfe von Data Scientists können Unternehmen mithilfe von Echtzeitanalysen Einblicke in das Verhalten von Verbrauchern in Echtzeit gewinnen, um bessere strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen. Data Science wird in vielen Finanzinstituten wie Versicherungsunternehmen eingesetzt, um den Verbraucher zu verstehen, Verluste zu reduzieren, indem Kunden unter Null eliminiert werden, Cross-Sale zu steigern und den Lebenszeitwert eines Kunden zu messen.

4. Kundendatenverwaltung

Daten sind alles, und das Finanzinstitut benötigt Kundendaten zur Verarbeitung und Analyse der Informationen. Die Funktionsweise von Finanzinstituten hat sich nach der Einführung von Big Data in der Welt der Datenwissenschaft vollständig revolutioniert. Zahlreiche Transaktionen und soziale Medien haben viel zur Vielfalt und Menge der Daten beigetragen.

Es sind hauptsächlich zwei Arten von Daten verfügbar, nämlich strukturierte Daten und unstrukturierte Daten. Es ist mühelos, die strukturierten Daten zu handhaben, zu verarbeiten und zu analysieren, da sie bereits in einem bestimmten Format vorliegen. Aber im Fall von unstrukturierten Daten ist es nicht so einfach, sie zu verarbeiten und zu analysieren wie strukturierte Daten. Verschiedene Top-Data-Science-Tools werden verwendet, um unstrukturierte Daten zu verarbeiten und zu handhaben.

Einer der wichtigsten Aspekte von Big Data ist Business Intelligence, die mithilfe von maschinellem Lernen gewonnen wird, um Einblicke in die Kunden und ihr Verhalten zu gewinnen. Mit verschiedenen Tools wie Textanalyse, Data Mining, Natural Language Processing (NLP) und vielen mehr können aussagekräftige Erkenntnisse aus Daten generiert werden. Eine gründliche Analyse der Kundendaten wird mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens durchgeführt, um die Veränderungen und Trends auf dem Finanzmarkt und die Werte zu analysieren.

5. Personalisierte Dienste

Personalisierte Dienstleistungen sind eine großartige Möglichkeit für das Finanzinstitut, eine gute Beziehung zu seinen Kunden aufzubauen und ihren Umsatz zu steigern, indem sie ihnen das anbieten, woran sie interessiert sind. Durch den Einsatz vieler Arten werden Erkenntnisse generiert und die Kundeninformationen im Zusammenhang mit der Interaktion von Finanzinstituten analysiert von Werkzeugen und Techniken. Software, die auf natürlicher Sprachverarbeitung und Spracherkennung basiert, ist heutzutage für Finanzinstitute praktisch, um mit den Verbrauchern besser kommunizieren zu können.

Aus den Informationen, die Kunden dem Finanzinstitut zur Verfügung stellen, werden umsetzbare Erkenntnisse gewonnen, und die Bedürfnisse der Kunden werden verstanden, was zu einem höheren Gewinn für sie führt. Diese Erkenntnisse werden auch verwendet, um bessere Dienstleistungen anzubieten, und Geschäftsstrategien werden für jeden Kunden optimiert.

6. Aufdeckung von Finanzbetrug

Eine der Hauptsorgen für Finanzinstitute ist Betrug. Da die Anzahl der Transaktionen zunimmt, erhöht sich auch die Wahrscheinlichkeit von Betrug. Aber jetzt können Finanzinstitute Betrügereien und Betrügereien besser verfolgen, indem sie die Analysetools zur Analyse der Big Data verwenden.

Kreditkartenbetrug wird weiterhin ganz oben auf der Liste der Finanzbetrügereien stehen. Die Erkennung dieser Betrugsarten hat sich durch die Entwicklung von Algorithmen verbessert. Die Erkennung von Anomalien ist jetzt mit höherer Genauigkeit viel einfacher. Die Verluste aus den Betrügereien werden durch die Erkennungswarnung, die die Unternehmen in Echtzeit über die Anomalien bei den Finanzkäufen erhalten, umgehend minimiert.

Ungewöhnliche Muster in Handelsdaten werden mithilfe verschiedener Tools für maschinelles Lernen identifiziert. Finanzinstitute werden gewarnt und die Anomalien werden zur weiteren Untersuchung herangezogen. Es gibt auch viele andere Arten von Betrug, die erkannt werden, indem das Muster der Daten verstanden wird, die verdächtig erscheinen, und viele Versicherungsunternehmen verwenden mehrere Clustering-Algorithmen, um die Daten zu trennen und das Clustermuster von Informationen zu verstehen.

7. Algorithmischer Handel

Einer der wesentlichen Bestandteile von Finanzinstituten ist der algorithmische Handel, mit dem komplexe mathematische Formeln blitzschnell berechnet werden, was bei der Entwicklung neuer Handelsstrategien durch Finanzinstitute hilft. Big Data hat die Datenwissenschaft und den algorithmischen Handel in viel größerem Umfang revolutioniert, was zu einer vollständigen Veränderung der Funktionsweise der Branche geführt hat.

Es werden riesige Datenmengen gestreamt, die durch algorithmischen Handel verarbeitet werden, und es wird ein Datenmodell erstellt, das die Informationen über die Datenströme beschreibt. Durch das bessere Verständnis massiver Datensätze können Finanzinstitute bessere Vorhersagen für den zukünftigen Markt treffen, und das ist das Ziel der analytischen Engine.

Lassen Sie uns aufziehen

Data Science ist in der Finanzbranche sehr wichtig geworden, die hauptsächlich für besseres Risikomanagement und Risikoanalyse verwendet wird. Bessere Analysen führen zu besseren Entscheidungen, die zu einer Gewinnsteigerung für Finanzinstitute führen.

Unternehmen analysieren die Datentrends auch mithilfe von Business-Intelligence-Tools. Die Genauigkeit bei der Erkennung von Anomalien und Betrug hat sich durch den Einsatz von Data Science verbessert. Dies hat dazu beigetragen, Risiken und Betrug zu reduzieren, Verluste zu minimieren und den Ruf des Finanzinstituts zu retten.

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