金融業界におけるデータサイエンスのユースケーストップ7[2022]

金融は世界で最も重要なセクターの1つです。 財務管理には、以前は多くの労力と時間が必要でしたが、それ以上は必要ありませんでした。 データサイエンスを使用すると、財務をすばやく分析し、財務を管理するためのより適切な決定を下すことができます。

現在、データサイエンスは、同じ理由で金融業界で使用されています。 データサイエンスは、アルゴリズム取引、不正検出、顧客管理、リスク分析など、多くの金融分野で使用されている分野です。 データサイエンスアプリケーションの詳細をご覧ください。

金融業界におけるデータサイエンスアプリケーション

金融の分野では、データサイエンスの多くのアプリケーションがあります。 これらについて以下で説明しましょう。

1.リスク分析

すべての企業はビジネスを行う上である程度のリスクを抱えており、決定を下す前にリスクを分析することが不可欠になっています。 脅威の分析は、大企業の戦略的意思決定にとって非常に重要になり、リスク分析と呼ばれています。 財務におけるビジネスインテリジェンスとデータサイエンスにとって、リスク分析は重要な分野になっています。

企業は、データサイエンスのリスク分析を使用して、企業のセキュリティと信頼性を高めることができます。 データは、損傷の重大性を測定し、それを損失の頻度で乗算するため、リスク管理とリスク分析の中核です。 問題解決、統計、数学の知識は、あらゆる専門家のリスク管理の分野で不可欠です。

生データは主に、標準のExcelスプレッドシートやデータベースに挿入できない非構造化データで構成されています。 データサイエンスは、データを分析するためのフレームワークを使用して、これにおいて重要な役割を果たします。

企業は、市場、クレジット、競合他社などに起因するさまざまな種類のリスクに直面しています。リスクを管理する最初のステップは、脅威を特定することです。 その後、リスクの監視と優先順位付けが不可欠です。

企業は、金融取引や顧客情報などの大量に利用可能なデータを使用して、スコアリングモデルを作成し、コストを最適化することができます。 これは、顧客の信用度を検証するために使用されるリスク分析と管理の重要な側面です。 現在、多くの企業がデータサイエンティストを採用して、機械学習アルゴリズムを使用して顧客の信用度を分析し、顧客が行ったトランザクションを分析しています。

2.リアルタイム分析

以前の期間では、データはバッチで処理および分析されていました。これは、リアルタイムではなく1つずつ意味します。 データが処理および分析されるまでにデータが古くなるという大きな欠点がありました。 履歴データに対して行われた決定は、あまり役に立たず、正確でもありません。

多くのさまざまな業界が、現在の状況に関する洞察を得るためにリアルタイムのデータを必要とするため、問題を抱え始めました。 ただし、動的データパイプラインの開発と技術の進歩により、最小限の遅延でデータにアクセスできるようになりました。

データサイエンスは現在、遅延の問題なしにすべての財務属性、クレジットスコア、およびトランザクションを追跡するために、金融および金融機関の非常に重要な部分になっています。 銀行業界へのデータサイエンスの貢献について読んでください。

3.消費者分析

多くの金融機関は、主要な業務として消費者のパーソナライズを行っています。 データサイエンティストの助けを借りて、企業はリアルタイム分析の助けを借りてリアルタイムで消費者の行動についての洞察を得ることができ、より良い戦略的なビジネス上の意思決定を行うことができます。 データサイエンスは、保険会社などの多くの金融機関で使用されており、消費者を理解して、ゼロ未満の顧客を排除することで損失を減らし、クロスセールを増やし、顧客の生涯価値を測定しています。

4.顧客データ管理

データがすべてであり、金融​​機関は情報を処理および分析するために顧客データを必要としています。 データサイエンスの世界にビッグデータが導入された後、金融機関の機能は完全に革命を起こしました。 多数のトランザクションとソーシャルメディアが、データの多様性と量に大きく貢献しています。

利用可能なデータには、主に構造化データと非構造化データの2種類があります。 構造化データはすでに特定の形式になっているため、処理、処理、分析するのは簡単です。 しかし、非構造化データの場合、処理と分析は構造化データほどスムーズではありません。 非構造化データの処理と処理には、さまざまなトップデータサイエンスツールが使用されています。

ビッグデータの最も重要な側面の1つは、機械学習を使用して抽出され、顧客とその行動に関する洞察を得ることによって抽出されるビジネスインテリジェンスです。 データからの有意義な洞察は、テキスト分析、データマイニング、自然言語処理（NLP）などのさまざまなツールを使用して生成できます。 機械学習アルゴリズムを使用して顧客のデータを徹底的に分析し、金融市場と価値の変化と傾向を分析します。

5.パーソナライズされたサービス

パーソナライズされたサービスは、金融機関が顧客との良好な関係を構築し、顧客が興味を持っているものを提供することで売り上げを伸ばすための優れた方法です。さまざまな種類の金融機関の相互作用に関連する顧客情報を生成および分析します。ツールとテクニックの。 自然言語処理と音声認識ベースのソフトウェアは、今日の金融機関にとって、消費者とのより良いコミュニケーションのために便利です。

実用的な洞察が得られ、顧客から金融機関に提供された情報から顧客のニーズが理解され、より高い利益につながります。 これらの洞察は、より良いサービスを提供するためにも使用され、ビジネス戦略は各顧客に応じて最適化されます。

6.金融詐欺の検出

金融機関の主な懸念事項の1つは詐欺です。 取引数が増えるにつれ、詐欺の可能性も高まります。 しかし現在、金融機関は、分析ツールを使用してビッグデータを分析することにより、詐欺や詐欺をより適切に追跡できるようになっています。

クレジットカード詐欺は、金融詐欺のリストのトップに残ります。 アルゴリズムの開発により、これらのタイプの不正の検出が改善されました。 異常検出がはるかに簡単になり、精度が向上しました。 詐欺による損失は、金融購入の異常について企業がリアルタイムで受信する検出アラートによって即座に最小限に抑えられます。

取引データの異常なパターンは、さまざまな機械学習ツールを使用して識別されます。 金融機関に警告が発せられ、異常はさらに調査されます。 疑わしいと思われるデータのパターンを理解することによって検出される詐欺には他にも多くの種類があり、多くの保険会社はデータを分離して情報のクラスターパターンを理解するためにいくつかのクラスタリングアルゴリズムを使用しています。

7.アルゴリズム取引

金融機関の重要な部分の1つは、金融機関による新しい取引戦略の考案に役立つ複雑な数式を超高速で計算するために使用されるアルゴリズム取引です。 ビッグデータは、データサイエンスとアルゴリズム取引にはるかに大きな変革をもたらし、業界の機能に完全な変化をもたらしました。

アルゴリズム取引によって処理される大量のデータがストリーミングされ、データストリームに関する情報を記述するデータモデルが生成されます。 大規模なデータセットをより適切に理解することにより、金融機関は将来の市場についてより適切な予測を行うことができます。これが分析エンジンの目的です。

巻き上げましょう

データサイエンスは、主にリスク管理とリスク分析の向上に使用される金融業界で非常に重要になっています。 より良い分析はより良い意思決定につながり、金融機関の利益の増加につながります。

企業はまた、ビジネスインテリジェンスツールを介してデータの傾向を分析します。 データサイエンスを使用することで、異常や不正の検出の精度が向上しました。 これにより、リスクと詐欺を減らし、損失を最小限に抑え、金融機関の評判を下げることができました。

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