Los 7 principales casos de uso de ciencia de datos en la industria financiera [2022]

Las finanzas son uno de los sectores más críticos del mundo. La gestión financiera solía requerir mucho esfuerzo y tiempo, pero ya no. Usando Data Science, ahora uno puede analizar rápidamente las finanzas y tomar una mejor decisión para administrar las finanzas.

Ahora la ciencia de datos se está utilizando en la industria financiera por la misma razón. La ciencia de datos es un campo que se utiliza para muchas áreas financieras, como el comercio algorítmico, la detección de fraudes, la gestión de clientes, el análisis de riesgos y muchas más. Obtenga más información sobre las aplicaciones de ciencia de datos.

Aplicaciones de ciencia de datos en la industria financiera

Hay muchas aplicaciones de la ciencia de datos en el campo de las finanzas. Vamos a discutir estos a continuación.

1. Análisis de riesgos

Toda empresa tiene algún riesgo al hacer negocios, y se ha vuelto esencial analizar el riesgo antes de tomar cualquier decisión. Analizar la amenaza se ha vuelto crucial para las grandes empresas para su toma de decisiones estratégicas y se llama Risk Analytics. Para la inteligencia empresarial y la ciencia de datos en finanzas, el análisis de riesgos se ha convertido en áreas vitales.

Una empresa puede aumentar la seguridad y la confiabilidad de la empresa mediante el análisis de riesgos de la ciencia de datos. Los datos son el núcleo de la gestión de riesgos y el análisis de riesgos porque miden la gravedad del daño y la multiplican por la frecuencia de la pérdida. Los conocimientos de resolución de problemas, estadística y matemáticas son fundamentales en el campo de la Gestión de Riesgos para cualquier profesional.

Los datos sin procesar consisten principalmente en datos no estructurados que no se pueden insertar en una hoja de cálculo de Excel estándar o en una base de datos. La ciencia de datos juega un papel importante en esto utilizando sus marcos para analizar los datos.

Una empresa enfrenta varios tipos de riesgos que pueden provenir del mercado, créditos, competidores, etc. El primer paso para administrar el riesgo es identificar la amenaza. Después de eso, el seguimiento y la priorización del riesgo es fundamental.

Una empresa puede utilizar datos disponibles de forma masiva, como transacciones financieras e información de clientes, con los que puede crear un modelo de puntuación y optimizar el coste. Este es un aspecto esencial del análisis y gestión de riesgos que se utiliza para verificar la solvencia de un cliente. Muchas empresas ahora emplean científicos de datos para analizar la solvencia de los clientes utilizando algoritmos de aprendizaje automático para analizar las transacciones realizadas por los clientes.

2. Análisis en tiempo real

En el período anterior, los datos se procesaban y analizaban por lotes, lo que significa uno por uno y no en tiempo real. Tenía la gran desventaja de que los datos eran antiguos cuando se procesaban y analizaban. Las decisiones que se tomen sobre datos históricos no serán muy útiles ni precisas.

Muchas industrias comenzaron a tener problemas porque requieren datos en tiempo real para obtener información sobre las circunstancias actuales. Sin embargo, ahora es posible acceder a los datos con un retraso mínimo gracias al desarrollo de canales de datos dinámicos y los avances tecnológicos.

La ciencia de datos ahora se ha convertido en una parte muy importante de las instituciones financieras y financieras para realizar un seguimiento de todos los atributos financieros, puntajes de crédito y transacciones sin ningún problema de latencia. Lea sobre la contribución de Data Science a la industria bancaria.

3. Análisis del consumidor

Muchas instituciones financieras tienen la personalización del consumidor como su principal operación. Con la ayuda de los científicos de datos, las empresas pueden obtener información sobre el comportamiento de los consumidores en tiempo real con la ayuda de análisis en tiempo real para tomar mejores decisiones comerciales estratégicas. La ciencia de datos se está utilizando en muchas instituciones financieras, como las compañías de seguros, para comprender al consumidor y reducir las pérdidas mediante la eliminación de clientes bajo cero, para aumentar la venta cruzada y para medir el valor de por vida de un cliente.

4. Gestión de datos de clientes

Los datos lo son todo, y la institución financiera necesita los datos de los clientes para procesar y analizar la información. El funcionamiento de las entidades financieras se ha revolucionado por completo tras la introducción del big data en el mundo de la ciencia de datos. Un gran número de transacciones y las redes sociales han contribuido mucho a la variedad y el volumen de datos.

Hay principalmente dos tipos de datos disponibles, que son datos estructurados y datos no estructurados. Es fácil manejar, procesar y analizar los datos estructurados, ya que ya están en un formato específico. Pero en el caso de los datos no estructurados, no es tan fácil procesarlos y analizarlos como los datos estructurados. Varias de las mejores herramientas de ciencia de datos se utilizan para procesar y manejar datos no estructurados.

Uno de los aspectos más importantes de Big Data es Business Intelligence, que se extrae mediante el uso de aprendizaje automático para obtener información sobre los clientes y su comportamiento. Se pueden generar conocimientos significativos a partir de datos utilizando varias herramientas, como análisis de texto, minería de datos, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y muchas más. Se realiza un análisis exhaustivo de los datos de los clientes utilizando algoritmos de aprendizaje automático para analizar los cambios y tendencias en el mercado financiero y los valores.

5. Servicios personalizados

Los servicios personalizados son una excelente manera para que la institución financiera construya una buena relación con sus clientes y aumente sus ventas ofreciéndoles lo que les interesa. Las instituciones financieras generan y analizan la información del cliente relacionada con la interacción empleando muchos tipos de herramientas y técnicas. El software basado en procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de voz es útil para las instituciones financieras hoy en día para una mejor comunicación con los consumidores.

Se obtienen conocimientos prácticos y se entienden las necesidades de los clientes a partir de la información proporcionada por los clientes a la institución financiera, lo que genera mayores ganancias para ellos. Esos conocimientos también se utilizan para brindar mejores servicios y las estrategias comerciales se optimizan de acuerdo con cada cliente.

6. Detección de fraude financiero

Una de las principales preocupaciones de las instituciones financieras es el fraude. A medida que aumenta el número de transacciones, también aumentan las posibilidades de fraude. Pero ahora, las instituciones financieras pueden realizar un mejor seguimiento de las estafas y los fraudes mediante el uso de herramientas analíticas para analizar los grandes datos.

El fraude con tarjetas de crédito permanecerá en la parte superior de la lista de estafas financieras. Ha habido una mejora en la detección de este tipo de fraudes gracias al desarrollo de algoritmos. La detección de anomalías es mucho más fácil ahora con mayor precisión. Las pérdidas por las estafas se minimizan puntualmente por la alerta de detección que reciben en tiempo real las empresas sobre las anomalías en las compras financieras.

Los patrones inusuales en los datos comerciales se identifican utilizando varias herramientas de aprendizaje automático. Se alerta a las instituciones financieras y se toman las anomalías para una mayor investigación. También hay muchos otros tipos de fraude que se detectan al comprender el patrón de los datos que parecen sospechosos y muchas compañías de seguros están utilizando varios algoritmos de agrupación para segregar los datos y comprender el patrón de agrupación de información.

7. Comercio algorítmico

Una de las partes esenciales de las instituciones financieras es el comercio algorítmico, que se utiliza para calcular fórmulas matemáticas complejas a la velocidad del rayo, lo que ayuda a diseñar nuevas estrategias comerciales por parte de las instituciones financieras. Big Data ha revolucionado por completo la ciencia de datos y el comercio algorítmico de una manera mucho más grande que ha llevado a un cambio completo en el funcionamiento de la industria.

Se transmite una gran cantidad de datos que se procesan a través del comercio algorítmico y se produce un modelo de datos que describe la información sobre los flujos de datos. Al comprender mejor los conjuntos de datos masivos, las instituciones financieras pueden hacer mejores predicciones para el mercado futuro, y ese es el objetivo del motor analítico.

vamos a terminar

La ciencia de datos se ha vuelto muy importante en la industria financiera, que se utiliza principalmente para una mejor gestión y análisis de riesgos. Un mejor análisis conduce a mejores decisiones que conducen a un aumento de las ganancias para las instituciones financieras.

Las empresas también analizan las tendencias en los datos a través de herramientas de inteligencia comercial. La precisión en la detección de anomalías y fraudes ha mejorado con el uso de Data Science. Esto ha ayudado a reducir los riesgos y las estafas, minimizando las pérdidas y salvando la reputación de la institución financiera.

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