7 Kasus Penggunaan Ilmu Data Teratas di Industri Keuangan [2022]

Keuangan adalah salah satu sektor paling kritis di dunia. Manajemen keuangan dulu membutuhkan banyak usaha dan waktu, tetapi sekarang tidak lagi. Dengan menggunakan Ilmu Data, kini seseorang dapat dengan cepat menganalisis keuangan dan membuat keputusan yang lebih baik untuk mengelola keuangan.

Sekarang Ilmu Data digunakan di Industri Keuangan untuk alasan yang sama. Ilmu Data adalah bidang yang digunakan untuk banyak bidang keuangan seperti perdagangan algoritmik, deteksi penipuan, manajemen pelanggan, analisis risiko, dan banyak lagi. Baca lebih lanjut tentang aplikasi Ilmu Data.

Aplikasi Ilmu Data di Industri Keuangan

Ada banyak aplikasi ilmu data di bidang keuangan. Mari kita bahas di bawah ini.

1. Analisis Risiko

Setiap perusahaan memiliki beberapa risiko saat melakukan bisnis, dan menjadi penting untuk menganalisis risiko sebelum mengambil keputusan apa pun. Menganalisis ancaman telah menjadi sangat penting bagi perusahaan besar untuk pengambilan keputusan strategis mereka dan disebut Analisis Risiko. Untuk intelijen Bisnis dan ilmu data di bidang Keuangan, Analisis Risiko telah menjadi area vital.

Sebuah perusahaan dapat meningkatkan keamanan dan kepercayaan perusahaan menggunakan analisis risiko ilmu data. Data adalah inti dari Manajemen Risiko dan Analisis Risiko karena mengukur tingkat kerusakan dan mengalikannya dengan frekuensi kerugian. Pengetahuan tentang pemecahan masalah, statistik dan matematika sangat penting di bidang Manajemen Risiko untuk setiap profesional.

Data Mentah sebagian besar terdiri dari data tidak terstruktur yang tidak dapat dimasukkan ke dalam spreadsheet excel standar atau database. Ilmu data memainkan peran penting dalam hal ini menggunakan kerangka kerja mereka untuk menganalisis data.

Sebuah perusahaan menghadapi berbagai macam risiko yang dapat berasal dari pasar, kredit, pesaing, dll. Langkah pertama dalam mengelola risiko adalah mengidentifikasi ancaman. Setelah itu, pemantauan dan prioritas risiko menjadi penting.

Sebuah perusahaan dapat menggunakan data yang tersedia secara besar-besaran seperti transaksi keuangan dan informasi pelanggan yang dapat digunakan untuk membuat model penilaian dan mengoptimalkan biaya. Ini adalah aspek penting dari analisis dan manajemen risiko yang digunakan untuk memverifikasi kelayakan kredit pelanggan. Banyak perusahaan sekarang mempekerjakan ilmuwan data untuk menganalisis kelayakan kredit pelanggan menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk menganalisis transaksi yang dilakukan oleh pelanggan.

2. Analisis Waktu Nyata

Pada periode sebelumnya, data diolah dan dianalisis secara batch yang artinya satu per satu dan tidak real-time. Itu memiliki kelemahan besar dari data yang sudah tua pada saat itu diproses dan dianalisis. Keputusan yang diambil berdasarkan data historis tidak akan sangat membantu atau akurat.

Banyak berbagai industri mulai mengalami masalah karena mereka membutuhkan data real-time untuk mendapatkan wawasan tentang keadaan saat ini. Namun, sekarang dimungkinkan untuk mengakses data dengan penundaan minimum karena perkembangan jalur data dinamis dan kemajuan teknologi.

Ilmu Data kini telah menjadi bagian yang sangat penting dari Lembaga Keuangan dan Keuangan untuk melacak semua atribut keuangan, skor kredit, dan transaksi tanpa masalah latensi. Baca tentang kontribusi Ilmu Data untuk industri perbankan.

3. Analisis Konsumen

Banyak lembaga keuangan memiliki personalisasi konsumen sebagai operasi utama mereka. Dengan bantuan ilmuwan data, perusahaan dapat memperoleh wawasan tentang perilaku konsumen secara real-time dengan bantuan analitik real-time untuk membuat keputusan bisnis strategis yang lebih baik. Ilmu Data sedang digunakan di banyak lembaga keuangan seperti perusahaan asuransi untuk memahami konsumen untuk mengurangi kerugian dengan menghilangkan pelanggan di bawah nol, untuk meningkatkan penjualan silang dan untuk mengukur nilai seumur hidup pelanggan.

4. Manajemen Data Pelanggan

Data adalah segalanya, dan lembaga keuangan membutuhkan data pelanggan untuk memproses dan menganalisis informasi. Fungsi lembaga keuangan telah sepenuhnya merevolusi setelah pengenalan data besar di dunia ilmu data. Banyaknya transaksi dan media sosial telah banyak memberikan kontribusi terhadap keragaman dan volume data.

Ada dua jenis data yang tersedia, yaitu Data Terstruktur dan Data Tidak Terstruktur. Sangat mudah untuk menangani, memproses, dan menganalisis data terstruktur karena sudah dalam format tertentu. Namun dalam kasus Data Tidak Terstruktur, tidak semulus data terstruktur untuk memproses dan menganalisisnya. Berbagai alat ilmu data teratas digunakan untuk memproses dan menangani data tidak terstruktur.

Salah satu aspek terpenting dari Big Data adalah Business Intelligence yang diekstraksi dengan menggunakan pembelajaran mesin untuk mendapatkan wawasan tentang pelanggan dan perilaku mereka. Wawasan yang bermakna dari data dapat dihasilkan dengan menggunakan berbagai alat seperti analisis teks, penambangan data, Natural Language Processing (NLP) dan banyak lagi. Analisis menyeluruh dilakukan pada data pelanggan menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk menganalisis perubahan dan tren di pasar dan nilai keuangan.

5. Layanan yang Dipersonalisasi

Layanan yang dipersonalisasi adalah cara yang bagus bagi lembaga keuangan untuk membangun hubungan yang baik dengan pelanggannya dan meningkatkan penjualan mereka dengan menawarkan apa yang mereka minati. Wawasan dihasilkan dan dianalisis informasi pelanggan yang terkait dengan interaksi lembaga keuangan dengan menggunakan berbagai jenis dari alat dan teknik. Pemrosesan bahasa alami dan perangkat lunak berbasis pengenalan suara berguna untuk lembaga keuangan saat ini untuk komunikasi yang lebih baik dengan konsumen.

Wawasan yang dapat ditindaklanjuti diperoleh, dan kebutuhan pelanggan dipahami dari informasi yang diberikan oleh pelanggan kepada lembaga keuangan, yang mengarah pada keuntungan yang lebih tinggi bagi mereka. Wawasan tersebut juga digunakan untuk memberikan layanan yang lebih baik, dan strategi bisnis dioptimalkan sesuai dengan masing-masing pelanggan.

6. Deteksi Penipuan Keuangan

Salah satu perhatian utama bagi lembaga keuangan adalah penipuan. Karena jumlah transaksi meningkat, itu juga meningkatkan kemungkinan penipuan. Tapi sekarang, lembaga keuangan dapat melacak penipuan dan penipuan dengan cara yang lebih baik dengan menggunakan alat analisis untuk menganalisis data besar.

Penipuan kartu kredit akan tetap berada di urutan teratas daftar penipuan keuangan. Telah ada peningkatan dalam pendeteksian jenis penipuan ini karena perkembangan algoritma. Deteksi anomali jauh lebih mudah sekarang dengan akurasi yang lebih tinggi. Kerugian dari penipuan segera diminimalkan dengan peringatan deteksi yang diterima secara real-time oleh perusahaan tentang anomali dalam pembelian finansial.

Pola yang tidak biasa dalam data perdagangan diidentifikasi menggunakan berbagai alat pembelajaran mesin. Lembaga keuangan disiagakan, dan anomali diambil untuk penyelidikan lebih lanjut. Ada banyak jenis penipuan lain juga yang dideteksi dengan memahami pola data yang tampaknya mencurigakan dan banyak perusahaan asuransi menggunakan beberapa algoritma pengelompokan untuk memisahkan data dan memahami pola pengelompokan informasi.

7. Perdagangan Algoritma

Salah satu bagian penting dari lembaga keuangan adalah Algorithmic Trading yang digunakan untuk menghitung rumus matematika yang kompleks dengan kecepatan kilat yang membantu dalam merancang strategi perdagangan baru oleh lembaga keuangan. Big Data telah sepenuhnya merevolusi Ilmu Data dan Perdagangan Algoritmik dengan cara yang jauh lebih besar yang telah menyebabkan perubahan total dalam fungsi industri.

Sejumlah besar data dialirkan yang diproses melalui perdagangan algoritmik, dan model data diproduksi yang menggambarkan informasi tentang aliran data. Dengan memahami kumpulan data besar dengan cara yang lebih baik, lembaga keuangan dapat membuat prediksi yang lebih baik untuk pasar masa depan, dan itulah tujuan dari mesin analitik.

Mari Bersantai

Ilmu Data telah menjadi sangat penting dalam Industri Keuangan, yang sebagian besar digunakan untuk Manajemen Risiko dan Analisis Risiko yang Lebih Baik. Analisis yang lebih baik mengarah pada keputusan yang lebih baik yang mengarah pada peningkatan keuntungan bagi lembaga keuangan.

Perusahaan juga menganalisis tren data melalui alat intelijen bisnis. Akurasi dalam mendeteksi anomali dan penipuan telah meningkat dengan penggunaan Ilmu Data. Ini telah membantu mengurangi risiko & penipuan, meminimalkan kerugian dan menyelamatkan reputasi lembaga keuangan.

Jika Anda ingin tahu tentang belajar ilmu data untuk menjadi yang terdepan dalam kemajuan teknologi yang bergerak cepat, lihat Program PG Eksekutif upGrad & IIIT-B dalam Ilmu Data dan tingkatkan diri Anda untuk masa depan.