7 najważniejszych przypadków użycia nauki o danych w branży finansowej [2022]

Finanse to jeden z najbardziej krytycznych sektorów na świecie. Kiedyś zarządzanie finansami wymagało wiele wysiłku i czasu, ale już nie. Korzystając z Data Science, można teraz szybko analizować finanse i podejmować lepsze decyzje dotyczące zarządzania finansami.

Teraz Data Science jest wykorzystywana w branży finansowej z tego samego powodu. Data Science to dziedzina wykorzystywana w wielu obszarach finansów, takich jak handel algorytmiczny, wykrywanie oszustw, zarządzanie klientami, analiza ryzyka i wiele innych. Przeczytaj więcej o aplikacjach Data Science.

Zastosowania analizy danych w branży finansowej

Istnieje wiele zastosowań data science w dziedzinie finansów. Omówmy je poniżej.

1. Analiza ryzyka

Każda firma niesie ze sobą pewne ryzyko podczas prowadzenia działalności, a analiza ryzyka przed podjęciem jakiejkolwiek decyzji stała się niezbędna. Analiza zagrożenia stała się kluczowa dla dużych firm w podejmowaniu strategicznych decyzji i nosi nazwę Risk Analytics. Dla analizy biznesowej i nauki o danych w finansach analiza ryzyka stała się kluczowymi obszarami.

Firma może zwiększyć bezpieczeństwo i wiarygodność firmy, korzystając z analizy ryzyka w data science. Dane stanowią rdzeń Zarządzania Ryzykiem i Analizy Ryzyka, ponieważ mierzą wagę szkody i mnożą ją przez częstotliwość strat. Znajomość rozwiązywania problemów, statystyki i matematyki jest niezbędna w dziedzinie zarządzania ryzykiem dla każdego profesjonalisty.

Surowe dane składają się głównie z nieustrukturyzowanych danych, których nie można wstawić do standardowego arkusza kalkulacyjnego programu Excel lub bazy danych. Nauka o danych odgrywa w tym znaczącą rolę, wykorzystując swoje struktury do analizy danych.

Firma boryka się z różnymi rodzajami ryzyka, które mogą pochodzić z rynku, kredytów, konkurencji itp. Pierwszym krokiem w zarządzaniu ryzykiem jest identyfikacja zagrożenia. Następnie niezbędne jest monitorowanie i ustalanie priorytetów ryzyka.

Firma może wykorzystać masowo dostępne dane, takie jak transakcje finansowe i informacje o klientach, za pomocą których może stworzyć model scoringowy i zoptymalizować koszty. Jest to niezbędny aspekt analizy i zarządzania ryzykiem, który służy do weryfikacji zdolności kredytowej klienta. Wiele firm zatrudnia obecnie naukowców zajmujących się danymi, aby analizować zdolność kredytową klientów za pomocą algorytmów uczenia maszynowego do analizy transakcji dokonywanych przez klientów.

2. Analiza w czasie rzeczywistym

We wcześniejszym okresie dane były przetwarzane i analizowane partiami, czyli pojedynczo, a nie w czasie rzeczywistym. Miał ogromną wadę polegającą na tym, że dane były stare do czasu ich przetworzenia i analizy. Decyzje podjęte na danych historycznych nie będą zbyt pomocne ani dokładne.

Wiele różnych branż zaczęło mieć problem, ponieważ wymagają danych w czasie rzeczywistym, aby uzyskać wgląd w obecne okoliczności. Jednak teraz możliwy jest dostęp do danych z minimalnym opóźnieniem dzięki rozwojowi dynamicznych potoków danych i postępowi technologicznemu.

Data Science stała się teraz bardzo istotną częścią finansów i instytucji finansowych, umożliwiającą śledzenie wszystkich atrybutów finansowych, ocen kredytowych i transakcji bez żadnych problemów z opóźnieniami. Przeczytaj o wkładzie Data Science w sektor bankowy.

3. Analiza konsumencka

W wielu instytucjach finansowych personalizacja konsumencka jest główną działalnością. Z pomocą analityków danych firmy mogą uzyskać wgląd w zachowania konsumentów w czasie rzeczywistym za pomocą analityki w czasie rzeczywistym, aby podejmować lepsze strategiczne decyzje biznesowe. Data Science jest wykorzystywana w wielu instytucjach finansowych, takich jak firmy ubezpieczeniowe, aby zrozumieć konsumenta, zmniejszyć straty poprzez eliminację klientów poniżej zera, zwiększyć sprzedaż krzyżową i zmierzyć życiową wartość klienta.

4. Zarządzanie danymi klienta

Dane to wszystko, a instytucja finansowa potrzebuje danych klientów do przetwarzania i analizowania informacji. Funkcjonowanie instytucji finansowych całkowicie zrewolucjonizowało po wprowadzeniu big data do świata data science. Duża liczba transakcji i mediów społecznościowych w dużym stopniu przyczyniła się do różnorodności i ilości danych.

Dostępne są głównie dwa rodzaje danych, którymi są dane strukturalne i dane nieustrukturyzowane. Obchodzenie się, przetwarzanie i analizowanie uporządkowanych danych jest łatwe, ponieważ są one już w określonym formacie. Ale w przypadku danych nieustrukturyzowanych przetwarzanie i analizowanie danych nie jest tak płynne, jak dane strukturalne. Do przetwarzania i obsługi danych nieustrukturyzowanych wykorzystywane są różne najlepsze narzędzia do nauki o danych.

Jednym z najważniejszych aspektów Big Data jest Business Intelligence, który jest wydobywany za pomocą uczenia maszynowego w celu uzyskania wglądu w klientów i ich zachowania. Znaczące spostrzeżenia z danych można generować za pomocą różnych narzędzi, takich jak analiza tekstu, eksploracja danych, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i wiele innych. Przeprowadzana jest dokładna analiza danych klientów z wykorzystaniem algorytmów uczenia maszynowego w celu analizy zmian i trendów na rynku finansowym oraz wartości.

5. Usługi spersonalizowane

Spersonalizowane usługi to świetny sposób dla instytucji finansowej na budowanie dobrych relacji ze swoimi klientami i zwiększanie ich sprzedaży poprzez oferowanie im tego, co ich interesuje. Spostrzeżenia są generowane i analizowane na temat informacji o klientach związanych z interakcją przez instytucje finansowe poprzez zatrudnianie wielu rodzajów narzędzi i technik. Oprogramowanie oparte na przetwarzaniu języka naturalnego i rozpoznawaniu mowy jest obecnie przydatne instytucjom finansowym w celu lepszej komunikacji z konsumentami.

Pozyskiwane są praktyczne spostrzeżenia, a potrzeby klientów są rozumiane na podstawie informacji dostarczanych przez klientów instytucji finansowej, co prowadzi do wyższych zysków dla nich. Te spostrzeżenia są również wykorzystywane do świadczenia lepszych usług, a strategie biznesowe są optymalizowane pod kątem każdego klienta.

6. Wykrywanie oszustw finansowych

Jednym z głównych problemów instytucji finansowych jest oszustwo. Wraz ze wzrostem liczby transakcji zwiększa się również prawdopodobieństwo oszustwa. Ale teraz instytucje finansowe mogą lepiej śledzić oszustwa i oszustwa, korzystając z narzędzi analitycznych do analizy dużych zbiorów danych.

Oszustwa związane z kartami kredytowymi pozostaną na szczycie listy oszustw finansowych. Dzięki opracowaniu algorytmów nastąpiła poprawa w wykrywaniu tego rodzaju oszustw. Wykrywanie anomalii jest teraz znacznie łatwiejsze dzięki większej dokładności. Straty wynikające z oszustw są szybko minimalizowane dzięki otrzymywanemu przez firmy w czasie rzeczywistym alertowi o wykryciu anomalii w zakupach finansowych.

Nietypowe wzorce w danych handlowych są identyfikowane za pomocą różnych narzędzi uczenia maszynowego. Instytucje finansowe zostają zaalarmowane, a anomalie są poddawane dalszemu badaniu. Istnieje również wiele innych rodzajów oszustw, które są wykrywane poprzez zrozumienie wzorca danych, które wydają się być podejrzane, a wiele firm ubezpieczeniowych używa kilku algorytmów grupowania w celu segregacji danych i zrozumienia wzorca klastrowego informacji.

7. Handel algorytmiczny

Jedną z podstawowych części instytucji finansowych jest handel algorytmiczny, który służy do błyskawicznego obliczania złożonych formuł matematycznych, co pomaga w opracowywaniu nowych strategii handlowych przez instytucje finansowe. Big Data całkowicie zrewolucjonizowało Data Science i Algorithmic Trading na znacznie większy sposób, co doprowadziło do całkowitej zmiany w funkcjonowaniu branży.

Przesyłane są ogromne ilości danych, które są przetwarzane przez handel algorytmiczny i tworzony jest model danych, który opisuje informacje o strumieniach danych. Dzięki lepszemu zrozumieniu ogromnych zbiorów danych instytucje finansowe mogą dokonywać lepszych prognoz dla przyszłego rynku i taki jest cel silnika analitycznego.

Nakręćmy się

Data Science stała się bardzo ważna w branży finansowej, która jest wykorzystywana głównie do lepszego zarządzania ryzykiem i analizy ryzyka. Lepsza analiza prowadzi do lepszych decyzji, które prowadzą do wzrostu zysku dla instytucji finansowych.

Firmy analizują również trendy w danych za pomocą narzędzi Business Intelligence. Dokładność wykrywania anomalii i oszustw poprawiła się dzięki wykorzystaniu Data Science. Pomogło to zmniejszyć ryzyko i oszustwa, minimalizując straty i ratując reputację instytucji finansowej.

Jeśli jesteś ciekawy, jak uczyć się nauki o danych, aby być na czele szybkiego postępu technologicznego, sprawdź program Executive PG w dziedzinie nauki o danych i podnoś swoje umiejętności na przyszłość.