I 7 casi d'uso della scienza dei dati principali nel settore finanziario [2022]

La finanza è uno dei settori più critici al mondo. La gestione delle finanze richiedeva molto tempo e fatica, ma ora non più. Utilizzando Data Science, ora è possibile analizzare rapidamente la finanza e prendere una decisione migliore per gestire la finanza.

Ora Data Science viene utilizzato nel settore finanziario per lo stesso motivo. La scienza dei dati è un campo utilizzato per molte aree finanziarie come il trading algoritmico, il rilevamento delle frodi, la gestione dei clienti, l'analisi del rischio e molti altri. Ulteriori informazioni sulle applicazioni di Data Science.

Applicazioni della scienza dei dati nel settore finanziario

Ci sono molte applicazioni della scienza dei dati nel campo della finanza. Discutiamo di questi di seguito.

1. Analisi del rischio

Ogni azienda ha dei rischi mentre fa affari ed è diventato essenziale analizzare il rischio prima di prendere qualsiasi decisione. L'analisi della minaccia è diventata fondamentale per le grandi aziende per il loro processo decisionale strategico e si chiama Risk Analytics. Per la business intelligence e la scienza dei dati in finanza, l'analisi del rischio è diventata un'area vitale.

Un'azienda può aumentare la sicurezza e l'affidabilità dell'azienda utilizzando l'analisi dei rischi della scienza dei dati. I dati sono il fulcro della gestione del rischio e dell'analisi del rischio perché misurano la gravità del danno e la moltiplicano per la frequenza della perdita. La conoscenza di problem solving, statistica e matematica è essenziale nel campo del Risk Management per qualsiasi professionista.

I dati grezzi consistono principalmente in dati non strutturati che non possono essere inseriti in un foglio di calcolo Excel standard o in un database. La scienza dei dati gioca un ruolo significativo in questo utilizzando i loro framework per analizzare i dati.

Un'azienda deve affrontare vari tipi di rischio che possono provenire dal mercato, crediti, concorrenti, ecc. Il primo passo nella gestione del rischio è identificare la minaccia. Dopodiché, il monitoraggio e la definizione delle priorità del rischio è essenziale.

Un'azienda può utilizzare dati ampiamente disponibili come transazioni finanziarie e informazioni sui clienti, utilizzando i quali può creare un modello di punteggio e ottimizzare i costi. Questo è un aspetto essenziale dell'analisi e della gestione del rischio che viene utilizzato per verificare il merito creditizio di un cliente. Molte aziende ora impiegano data scientist per analizzare l'affidabilità creditizia dei clienti utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per analizzare le transazioni effettuate dai clienti.

2. Analisi in tempo reale

Nel periodo precedente, i dati venivano elaborati e analizzati in batch, ovvero uno per uno e non in tempo reale. Aveva l'enorme svantaggio di dati obsoleti nel momento in cui venivano elaborati e analizzati. Le decisioni prese sui dati storici non saranno molto utili o accurate.

Molti settori diversi hanno iniziato ad avere un problema perché richiedono dati in tempo reale per ottenere informazioni dettagliate sulle circostanze attuali. Tuttavia, ora è possibile accedere ai dati con un ritardo minimo grazie allo sviluppo di pipeline di dati dinamici e ai progressi tecnologici.

La scienza dei dati è ora diventata una parte molto importante delle istituzioni finanziarie e finanziarie per tenere traccia di tutti gli attributi finanziari, i punteggi di credito e le transazioni senza alcun problema di latenza. Leggi il contributo di Data Science al settore bancario.

3. Analisi dei consumatori

Molte istituzioni finanziarie hanno la personalizzazione del consumatore come operazione principale. Con l'aiuto dei data scientist, le aziende possono ottenere informazioni dettagliate sul comportamento dei consumatori in tempo reale con l'aiuto dell'analisi in tempo reale per prendere decisioni aziendali strategiche migliori. La scienza dei dati viene utilizzata in molte istituzioni finanziarie come le compagnie assicurative per comprendere il consumatore per ridurre le perdite eliminando i clienti sotto zero, per aumentare le vendite incrociate e per misurare il valore della vita di un cliente.

4. Gestione dei dati dei clienti

I dati sono tutto e l'istituto finanziario ha bisogno dei dati dei clienti per elaborare e analizzare le informazioni. Il funzionamento delle istituzioni finanziarie si è completamente rivoluzionato dopo l'introduzione dei big data nel mondo della scienza dei dati. Un gran numero di transazioni e social media ha contribuito molto alla varietà e al volume dei dati.

Sono disponibili principalmente due tipi di dati, che sono i dati strutturati e i dati non strutturati. È facile gestire, elaborare e analizzare i dati strutturati poiché sono già in un formato specifico. Ma nel caso dei dati non strutturati, elaborarli e analizzarli non è agevole come i dati strutturati. Per elaborare e gestire i dati non strutturati vengono utilizzati vari strumenti di data science all'avanguardia.

Uno degli aspetti più importanti dei Big Data è la Business Intelligence che viene estratta utilizzando l'apprendimento automatico per ottenere informazioni dettagliate sui clienti e sul loro comportamento. Informazioni significative dai dati possono essere generate utilizzando vari strumenti come analisi del testo, data mining, Natural Language Processing (NLP) e molti altri. Un'analisi approfondita viene condotta sui dati dei clienti utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per analizzare i cambiamenti e le tendenze del mercato finanziario e dei valori.

5. Servizi personalizzati

I servizi personalizzati sono un ottimo modo per l'istituto finanziario di costruire un buon rapporto con i propri clienti e aumentare le vendite offrendo loro ciò a cui sono interessati. Vengono generati approfondimenti e analizzati le informazioni sui clienti relative all'interazione degli istituti finanziari utilizzando molti tipi di strumenti e tecniche. Al giorno d'oggi, l'elaborazione del linguaggio naturale e il software basato sul riconoscimento vocale sono utili per le istituzioni finanziarie per una migliore comunicazione con i consumatori.

Si ottengono approfondimenti attuabili e le esigenze dei clienti vengono comprese dalle informazioni fornite dai clienti all'istituto finanziario, il che porta loro a maggiori profitti. Tali informazioni vengono utilizzate anche per fornire servizi migliori e le strategie aziendali sono ottimizzate in base a ciascun cliente.

6. Rilevamento di frodi finanziarie

Una delle maggiori preoccupazioni per le istituzioni finanziarie è una frode. Poiché il numero di transazioni aumenta, aumentano anche le possibilità di frode. Ma ora le istituzioni finanziarie possono tenere traccia di truffe e frodi in un modo migliore utilizzando gli strumenti analitici per analizzare i big data.

Le frodi con carta di credito rimarranno in cima alla lista delle truffe finanziarie. C'è stato un miglioramento nel rilevamento di questi tipi di frode grazie allo sviluppo di algoritmi. Il rilevamento delle anomalie è ora molto più semplice con una maggiore precisione. Le perdite derivanti dalle truffe vengono tempestivamente minimizzate dall'avviso di rilevamento ricevuto in tempo reale dalle aziende circa le anomalie negli acquisti finanziari.

I modelli insoliti nei dati di trading vengono identificati utilizzando vari strumenti di apprendimento automatico. Le istituzioni finanziarie vengono allertate e le anomalie vengono prese per ulteriori indagini. Esistono anche molti altri tipi di frode che vengono rilevati comprendendo il modello dei dati che sembra essere sospetto e molte compagnie assicurative utilizzano diversi algoritmi di clustering per separare i dati e comprendere il modello di cluster di informazioni.

7. Trading algoritmico

Una delle parti essenziali delle istituzioni finanziarie è il trading algoritmico che viene utilizzato per calcolare formule matematiche complesse alla velocità della luce che aiuta a ideare nuove strategie di trading da parte delle istituzioni finanziarie. I Big Data hanno completamente rivoluzionato la scienza dei dati e il trading algoritmico in un modo molto più ampio che ha portato a un cambiamento completo nel funzionamento del settore.

Viene trasmessa un'enorme quantità di dati che vengono elaborati attraverso il trading algoritmico e viene prodotto un modello di dati che descrive le informazioni sui flussi di dati. Attraverso una migliore comprensione di enormi set di dati, le istituzioni finanziarie possono fare previsioni migliori per il mercato futuro, e questo è l'obiettivo del motore analitico.

Andiamo a finire

La scienza dei dati è diventata molto importante nel settore finanziario, utilizzato principalmente per una migliore gestione del rischio e analisi del rischio. Una migliore analisi porta a decisioni migliori che portano a un aumento dei profitti per le istituzioni finanziarie.

Le aziende analizzano anche le tendenze dei dati attraverso strumenti di business intelligence. La precisione nel rilevamento di anomalie e frodi è migliorata con l'uso di Data Science. Ciò ha contribuito a ridurre i rischi e le truffe, riducendo al minimo le perdite e salvando la reputazione dell'istituto finanziario.

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