Top 7 des cas d'utilisation de la science des données dans le secteur financier [2022]

La finance est l'un des secteurs les plus critiques au monde. La gestion financière demandait beaucoup d'efforts et de temps, mais plus maintenant. Grâce à la science des données, on peut désormais analyser rapidement les finances et prendre une meilleure décision pour gérer les finances.

Aujourd'hui, la science des données est utilisée dans le secteur financier pour la même raison. La science des données est un domaine utilisé dans de nombreux domaines financiers tels que le trading algorithmique, la détection des fraudes, la gestion des clients, l'analyse des risques et bien d'autres. En savoir plus sur les applications en science des données.

Applications de la science des données dans l'industrie financière

Il existe de nombreuses applications de la science des données dans le domaine de la finance. Discutons-en ci-dessous.

1. Analyse des risques

Chaque entreprise a un certain risque dans ses activités, et il est devenu essentiel d'analyser le risque avant de prendre une décision. L'analyse de la menace est devenue cruciale pour les grandes entreprises pour leur prise de décision stratégique et s'appelle Risk Analytics. Pour l'informatique décisionnelle et la science des données en finance, l'analyse des risques est devenue un domaine vital.

Une entreprise peut accroître la sécurité et la fiabilité de l'entreprise en utilisant l'analyse des risques de la science des données. Les données sont au cœur de la gestion des risques et de l'analyse des risques car elles mesurent la gravité des dommages et la multiplient par la fréquence des pertes. La connaissance de la résolution de problèmes, des statistiques et des mathématiques est essentielle dans le domaine de la gestion des risques pour tout professionnel.

Les données brutes consistent principalement en des données non structurées qui ne peuvent pas être insérées dans une feuille de calcul Excel standard ou une base de données. La science des données joue un rôle important à cet égard en utilisant leurs cadres pour analyser les données.

Une entreprise est confrontée à différents types de risques qui peuvent provenir du marché, des crédits, des concurrents, etc. La première étape de la gestion du risque consiste à identifier la menace. Après cela, surveiller et hiérarchiser le risque est essentiel.

Une entreprise peut utiliser des données massivement disponibles telles que les transactions financières et les informations sur les clients à l'aide desquelles elle peut créer un modèle de notation et optimiser les coûts. Il s'agit d'un aspect essentiel de l'analyse et de la gestion des risques qui sert à vérifier la solvabilité d'un client. De nombreuses entreprises emploient désormais des scientifiques des données pour analyser la solvabilité des clients en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les transactions effectuées par les clients.

2. Analyse en temps réel

Auparavant, les données étaient traitées et analysées par lots, c'est-à-dire une par une et non en temps réel. Il présentait un énorme inconvénient, à savoir que les données étaient anciennes au moment où elles étaient traitées et analysées. Les décisions prises sur les données historiques ne seront pas très utiles ou précises.

De nombreuses industries diverses ont commencé à avoir un problème car elles ont besoin de données en temps réel pour obtenir des informations sur les circonstances actuelles. Cependant, il est désormais possible d'accéder aux données avec un minimum de retard grâce au développement de pipelines de données dynamiques et aux progrès technologiques.

La science des données est désormais devenue un élément crucial de la finance et des institutions financières pour suivre tous les attributs financiers, les cotes de crédit et les transactions sans aucun problème de latence. Découvrez la contribution de la science des données au secteur bancaire.

3. Analyse des consommateurs

De nombreuses institutions financières ont la personnalisation du consommateur comme principale opération. Avec l'aide de scientifiques des données, les entreprises peuvent mieux comprendre le comportement des consommateurs en temps réel à l'aide d'analyses en temps réel pour prendre de meilleures décisions commerciales stratégiques. La science des données est utilisée dans de nombreuses institutions financières telles que les compagnies d'assurance pour comprendre le consommateur afin de réduire les pertes en éliminant les clients en dessous de zéro, d'augmenter les ventes croisées et de mesurer la valeur à vie d'un client.

4. Gestion des données client

Les données sont primordiales et l'institution financière a besoin des données des clients pour traiter et analyser les informations. Le fonctionnement des institutions financières a complètement révolutionné après l'introduction du big data dans le monde de la science des données. Un grand nombre de transactions et de médias sociaux ont beaucoup contribué à la variété et au volume de données.

Il existe principalement deux types de données disponibles, qui sont les données structurées et les données non structurées. Il est facile de manipuler, traiter et analyser les données structurées car elles sont déjà dans un format spécifique. Mais dans le cas des données non structurées, il n'est pas aussi simple que les données structurées de les traiter et de les analyser. Divers outils de science des données de pointe sont utilisés pour traiter et gérer les données non structurées.

L'un des aspects les plus importants du Big Data est la Business Intelligence, qui est extraite à l'aide de l'apprentissage automatique pour mieux comprendre les clients et leur comportement. Des informations significatives à partir des données peuvent être générées à l'aide de divers outils tels que l'analyse de texte, l'exploration de données, le traitement du langage naturel (TLN) et bien d'autres. Une analyse approfondie est menée sur les données des clients à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les changements et les tendances du marché financier et des valeurs.

5. Services personnalisés

Les services personnalisés sont un excellent moyen pour l'institution financière d'établir une bonne relation avec ses clients et d'augmenter leurs ventes en leur offrant ce qui les intéresse. Des informations sont générées et analysées les informations client liées à l'interaction par les institutions financières en employant de nombreux types d'outils et de techniques. Les logiciels basés sur le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale sont aujourd'hui pratiques pour les institutions financières pour une meilleure communication avec les consommateurs.

Des informations exploitables sont obtenues et les besoins des clients sont compris à partir des informations fournies par les clients à l'institution financière, ce qui leur permet d'augmenter leurs bénéfices. Ces informations sont également utilisées pour fournir de meilleurs services et les stratégies commerciales sont optimisées en fonction de chaque client.

6. Détection de la fraude financière

L'une des principales préoccupations des institutions financières est la fraude. Comme le nombre de transactions augmente, cela augmente également les risques de fraude. Mais maintenant, les institutions financières peuvent mieux suivre les escroqueries et les fraudes en utilisant les outils d'analyse pour analyser les mégadonnées.

La fraude à la carte de crédit restera en tête de liste des escroqueries financières. La détection de ces types de fraudes s'est améliorée grâce au développement d'algorithmes. La détection des anomalies est beaucoup plus facile maintenant avec une plus grande précision. Les pertes dues aux escroqueries sont rapidement minimisées par l'alerte de détection reçue en temps réel par les entreprises sur les anomalies dans les achats financiers.

Les modèles inhabituels dans les données de trading sont identifiés à l'aide de divers outils d'apprentissage automatique. Les institutions financières sont alertées et les anomalies sont prises pour une enquête plus approfondie. Il existe également de nombreux autres types de fraude qui sont détectés en comprenant le schéma des données qui semble suspect et de nombreuses compagnies d'assurance utilisent plusieurs algorithmes de regroupement pour séparer les données et comprendre le schéma de regroupement des informations.

7. Trading algorithmique

L'une des parties essentielles des institutions financières est le trading algorithmique qui est utilisé pour calculer des formules mathématiques complexes à une vitesse fulgurante, ce qui aide à concevoir de nouvelles stratégies de trading par les institutions financières. Le Big Data a complètement révolutionné la science des données et le trading algorithmique de manière beaucoup plus importante, ce qui a conduit à un changement complet du fonctionnement de l'industrie.

Une quantité massive de données sont diffusées en continu qui sont traitées par le biais d'échanges algorithmiques, et un modèle de données est produit qui décrit les informations sur les flux de données. Grâce à une meilleure compréhension des ensembles de données massifs, les institutions financières peuvent faire de meilleures prévisions pour le marché futur, et c'est l'objectif du moteur d'analyse.

Finissons-en

La science des données est devenue très importante dans le secteur financier, qui est principalement utilisé pour une meilleure gestion des risques et une meilleure analyse des risques. Une meilleure analyse conduit à de meilleures décisions qui conduisent à une augmentation des bénéfices pour les institutions financières.

Les entreprises analysent également les tendances des données grâce à des outils de business intelligence. La précision dans la détection des anomalies et des fraudes s'est améliorée avec l'utilisation de la Data Science. Cela a contribué à réduire les risques et les arnaques, à minimiser les pertes et à préserver la réputation de l'institution financière.

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