금융 산업의 상위 7가지 데이터 과학 사용 사례 [2022]

금융은 세계에서 가장 중요한 분야 중 하나입니다. 재무 관리에는 많은 노력과 시간이 필요했지만 이제는 그렇지 않습니다. 이제 데이터 과학을 사용하여 재무를 빠르게 분석하고 재무 관리에 대한 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

이제 금융산업에서도 같은 이유로 Data Science가 활용되고 있습니다. 데이터 과학은 알고리즘 거래, 사기 탐지, 고객 관리, 위험 분석 등과 같은 많은 금융 분야에서 사용되는 분야입니다. 데이터 과학 애플리케이션에 대해 자세히 알아보십시오.

금융 산업의 데이터 과학 응용

금융 분야에서 데이터 과학의 많은 응용 프로그램이 있습니다. 아래에서 이에 대해 논의해 보겠습니다.

1. 위험 분석

모든 회사는 사업을 하는 동안 어느 정도의 위험을 안고 있으며, 결정을 내리기 전에 위험을 분석하는 것이 필수적이 되었습니다. 위협 분석은 전략적 의사 결정에 있어 대기업에서 매우 중요하며 이를 위험 분석이라고 합니다. 재무의 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 과학에서 위험 분석은 중요한 영역이 되었습니다.

회사는 데이터 과학의 위험 분석을 사용하여 회사의 보안과 신뢰성을 높일 수 있습니다. 데이터는 피해의 심각성을 측정하고 손실 빈도를 곱하기 때문에 위험 관리 및 위험 분석의 핵심입니다. 문제 해결, 통계 및 수학에 대한 지식은 모든 전문가에게 위험 관리 분야에서 필수적입니다.

원시 데이터는 주로 표준 Excel 스프레드시트나 데이터베이스에 삽입할 수 없는 비정형 데이터로 구성됩니다. 데이터 과학은 프레임워크를 사용하여 데이터를 분석하는 데 중요한 역할을 합니다.

회사는 시장, 신용, 경쟁자 등으로부터 발생할 수 있는 다양한 종류의 위험에 직면해 있습니다. 위험 관리의 첫 번째 단계는 위협을 식별하는 것입니다. 그 후에는 위험을 모니터링하고 우선 순위를 지정하는 것이 필수적입니다.

회사는 금융 거래 및 고객 정보와 같은 대량으로 사용 가능한 데이터를 사용하여 스코어링 모델을 생성하고 비용을 최적화할 수 있습니다. 이는 고객의 신용도를 확인하는 데 사용되는 위험 분석 및 관리의 필수적인 측면입니다. 현재 많은 기업에서 데이터 과학자를 고용하여 고객이 수행한 거래를 분석하기 위해 기계 학습 알고리즘을 사용하여 고객의 신용도를 분석하고 있습니다.

2. 실시간 분석

초기에는 데이터가 실시간이 아닌 하나씩 일괄 처리 및 분석되었습니다. 데이터가 처리되고 분석될 즈음에는 오래된 데이터라는 큰 단점이 있었습니다. 과거 데이터에 대한 결정은 그다지 도움이 되지 않거나 정확하지 않습니다.

많은 다양한 산업에서 현재 상황에 대한 통찰력을 얻기 위해 실시간 데이터가 필요하기 때문에 문제가 발생하기 시작했습니다. 그러나 이제 동적 데이터 파이프라인의 개발과 기술의 발전으로 인해 최소 지연으로 데이터에 액세스할 수 있습니다.

데이터 과학은 이제 지연 문제 없이 모든 재무 속성, 신용 점수 및 거래를 추적하기 위해 금융 및 금융 기관에서 매우 중요한 부분이 되었습니다. 은행 산업에 대한 데이터 과학의 기여에 대해 읽어보십시오.

3. 소비자 분석

많은 금융 기관은 소비자 개인화를 주요 업무로 삼고 있습니다. 데이터 과학자의 도움으로 기업은 실시간 분석을 통해 소비자 행동에 대한 통찰력을 실시간으로 얻어 더 나은 전략적 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 사이언스는 보험 회사와 같은 많은 금융 기관에서 소비자를 이해하여 0 미만의 고객을 제거하여 손실을 줄이고 교차 판매를 늘리며 고객의 평생 가치를 측정하는 데 사용됩니다.

4. 고객 데이터 관리

데이터가 전부이며 금융 기관은 정보를 처리하고 분석하기 위해 고객 데이터가 필요합니다. 데이터 과학의 세계에 빅 데이터가 도입된 후 금융 기관의 기능은 완전히 혁신되었습니다. 수많은 거래와 소셜 미디어가 데이터의 다양성과 양에 많은 기여를 했습니다.

사용 가능한 데이터 유형은 크게 정형 데이터와 비정형 데이터의 두 가지가 있습니다. 이미 특정 형식으로 되어 있는 구조화된 데이터를 처리, 처리 및 분석하는 것은 어렵지 않습니다. 그러나 비정형 데이터의 경우 이를 처리하고 분석하는 것이 정형 데이터만큼 매끄럽지 않습니다. 다양한 최고의 데이터 과학 도구는 비정형 데이터를 처리하고 처리하는 데 사용됩니다.

빅 데이터의 가장 중요한 측면 중 하나는 고객과 그들의 행동에 대한 통찰력을 얻기 위해 머신 러닝을 사용하여 추출하는 비즈니스 인텔리전스입니다. 텍스트 분석, 데이터 마이닝, 자연어 처리(NLP) 등과 같은 다양한 도구를 사용하여 데이터에서 의미 있는 통찰력을 생성할 수 있습니다. 고객의 데이터를 머신러닝 알고리즘으로 철저히 분석하여 금융시장과 가치의 변화와 트렌드를 분석합니다.

5. 개인화 서비스

개인화 서비스는 금융 기관이 고객과 좋은 관계를 구축하고 고객이 관심 있는 것을 제공하여 매출을 높일 수 있는 좋은 방법입니다. 금융 기관의 다양한 상호 작용과 관련된 고객 정보를 다양한 방식으로 활용하여 Insights를 생성하고 분석합니다. 도구와 기술의. 자연어 처리 및 음성 인식 기반 소프트웨어는 오늘날 금융 기관에서 소비자와 더 나은 의사 소통을 위해 편리합니다.

실행 가능한 통찰력을 얻고 고객이 금융 기관에 제공한 정보에서 고객의 요구 사항을 이해하여 더 높은 수익을 얻습니다. 이러한 인사이트는 더 나은 서비스를 제공하는 데에도 사용되며, 각 고객에 따라 비즈니스 전략이 최적화됩니다.

6. 금융 사기 탐지

금융 기관의 주요 관심사 중 하나는 사기입니다. 거래가 증가함에 따라 사기의 가능성도 증가하고 있습니다. 그러나 이제 금융 기관은 빅 데이터를 분석하는 분석 도구를 사용하여 사기와 사기를 더 잘 추적할 수 있습니다.

신용 카드 사기는 금융 사기 목록의 맨 위에 남을 것입니다. 알고리즘의 개발로 인해 이러한 유형의 사기 탐지가 개선되었습니다. 이제 더 높은 정확도로 이상 감지가 훨씬 쉬워졌습니다. 금융 구매의 이상 징후에 대해 기업에서 실시간으로 수신한 탐지 경보로 사기로 인한 손실을 신속하게 최소화합니다.

거래 데이터의 비정상적인 패턴은 다양한 기계 학습 도구를 사용하여 식별됩니다. 금융 기관에 경고를 보내고 추가 조사를 위해 이상 징후를 취합니다. 의심스러운 것으로 보이는 데이터의 패턴을 이해하여 감지하는 다른 유형의 사기도 많이 있으며 많은 보험 회사는 여러 클러스터링 알고리즘을 사용하여 데이터를 분리하고 정보의 클러스터 패턴을 이해하고 있습니다.

7. 알고리즘 거래

금융 기관의 필수 부분 중 하나는 금융 기관의 새로운 거래 전략을 고안하는 데 도움이 되는 번개 같은 속도로 복잡한 수학 공식을 계산하는 데 사용되는 알고리즘 거래입니다. 빅 데이터는 데이터 과학 및 알고리즘 거래를 훨씬 더 큰 방식으로 완전히 혁신하여 업계 기능의 완전한 변화를 가져왔습니다.

알고리즘 거래를 통해 처리되는 방대한 양의 데이터가 스트리밍되고 데이터 스트림에 대한 정보를 설명하는 데이터 모델이 생성됩니다. 대규모 데이터 세트를 더 나은 방식으로 이해함으로써 금융 기관은 미래 시장에 대해 더 나은 예측을 할 수 있으며 이것이 분석 엔진의 목표입니다.

바람을 피우자

데이터 과학은 더 나은 위험 관리 및 위험 분석에 주로 사용되는 금융 산업에서 매우 중요해졌습니다. 더 나은 분석은 더 나은 결정으로 이어져 금융 기관의 이익을 증가시킵니다.

기업은 또한 비즈니스 인텔리전스 도구를 통해 데이터의 추세를 분석합니다. 데이터 과학을 사용하여 이상 징후 및 사기 탐지의 정확도가 향상되었습니다. 이는 위험 및 사기를 줄이고 손실을 최소화하며 금융 기관의 명성을 유지하는 데 도움이 되었습니다.

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