Os 7 principais casos de uso de ciência de dados no setor financeiro [2022]

As finanças são um dos setores mais críticos do mundo. A gestão financeira costumava exigir muito esforço e tempo, mas não mais. Usando Data Science, agora é possível analisar rapidamente as finanças e tomar uma decisão melhor para gerenciar as finanças.

Agora, a Data Science está sendo usada no setor financeiro pelo mesmo motivo. Data Science é um campo que é usado para muitas áreas financeiras, como negociação algorítmica, detecção de fraude, gerenciamento de clientes, análise de risco e muito mais. Leia mais sobre aplicativos de ciência de dados.

Aplicações de ciência de dados no setor financeiro

Existem muitas aplicações da ciência de dados no campo das finanças. Vamos discutir estes abaixo.

1. Análise de risco

Toda empresa tem algum risco ao fazer negócios, e tornou-se essencial analisar o risco antes de tomar qualquer decisão. Analisar a ameaça tornou-se crucial para as grandes empresas para a tomada de decisões estratégicas e se chama Risk Analytics. Para inteligência de negócios e ciência de dados em finanças, o Risk Analytics tornou-se áreas vitais.

Uma empresa pode aumentar a segurança e a confiabilidade da empresa usando a análise de risco da ciência de dados. Os dados são o núcleo da Gestão de Riscos e da Análise de Riscos porque medem a gravidade dos danos e os multiplicam pela frequência da perda. O conhecimento de resolução de problemas, estatística e matemática é essencial na área de Gestão de Risco para qualquer profissional.

Dados brutos consistem principalmente em dados não estruturados que não podem ser inseridos em uma planilha padrão do Excel ou em um banco de dados. A ciência de dados desempenha um papel significativo nisso usando suas estruturas para analisar os dados.

Uma empresa enfrenta vários tipos de risco que podem ter origem no mercado, créditos, concorrentes, etc. O primeiro passo para gerenciar o risco é identificar a ameaça. Depois disso, monitorar e priorizar o risco é essencial.

Uma empresa pode usar dados massivamente disponíveis, como transações financeiras e informações de clientes, com os quais podem criar um modelo de pontuação e otimizar o custo. Este é um aspecto essencial da análise e gestão de risco que é usado para verificar a solvência de um cliente. Muitas empresas agora empregam cientistas de dados para analisar a credibilidade dos clientes usando algoritmos de aprendizado de máquina para analisar as transações feitas pelos clientes.

2. Análise em tempo real

No período anterior, os dados eram processados ​​e analisados ​​em lotes, ou seja, um a um e não em tempo real. Tinha uma enorme desvantagem de os dados serem antigos no momento em que foram processados ​​e analisados. As decisões tomadas sobre dados históricos não serão muito úteis ou precisas.

Muitas indústrias começaram a ter problemas porque exigem dados em tempo real para obter insights sobre as circunstâncias atuais. No entanto, agora é possível acessar os dados com o mínimo de atraso devido ao desenvolvimento de pipelines de dados dinâmicos e avanços na tecnologia.

A ciência de dados agora se tornou uma parte muito importante das instituições financeiras e financeiras para acompanhar todos os atributos financeiros, pontuações de crédito e transações sem nenhum problema de latência. Leia sobre a contribuição da Ciência de Dados para o setor bancário.

3. Análise do consumidor

Muitas instituições financeiras têm como principal operação a personalização do consumidor. Com a ajuda de cientistas de dados, as empresas podem obter informações sobre o comportamento dos consumidores em tempo real com a ajuda de análises em tempo real para tomar melhores decisões estratégicas de negócios. A Data Science está sendo usada em muitas instituições financeiras, como seguradoras, para entender o consumidor, reduzir perdas, eliminando clientes abaixo de zero, aumentar as vendas cruzadas e medir o valor da vida útil de um cliente.

4. Gerenciamento de dados do cliente

Dados são tudo, e a instituição financeira precisa dos dados dos clientes para processar e analisar as informações. O funcionamento das instituições financeiras revolucionou completamente após a introdução do big data no mundo da ciência de dados. Grandes números de transações e mídias sociais contribuíram muito para a variedade e o volume de dados.

Existem basicamente dois tipos de dados disponíveis, que são Dados Estruturados e Dados Não Estruturados. É fácil manipular, processar e analisar os dados estruturados, pois já estão em um formato específico. Mas no caso de dados não estruturados, não é tão fácil quanto dados estruturados para processá-los e analisá-los. Várias ferramentas de ciência de dados são usadas para processar e manipular dados não estruturados.

Um dos aspectos mais importantes do Big Data é o Business Intelligence, que é extraído usando aprendizado de máquina para obter informações sobre os clientes e seu comportamento. Insights significativos de dados podem ser gerados usando várias ferramentas, como análise de texto, mineração de dados, processamento de linguagem natural (NLP) e muito mais. Uma análise minuciosa é realizada nos dados dos clientes usando algoritmos de aprendizado de máquina para analisar as mudanças e tendências no mercado financeiro e valores.

5. Serviços personalizados

Os serviços personalizados são uma ótima forma de a instituição financeira construir um bom relacionamento com seus clientes e aumentar suas vendas, oferecendo a eles o que lhes interessa. de ferramentas e técnicas. O processamento de linguagem natural e o software baseado em reconhecimento de fala são úteis para as instituições financeiras hoje em dia para uma melhor comunicação com os consumidores.

Insights acionáveis ​​são obtidos e as necessidades dos clientes são compreendidas a partir das informações fornecidas pelos clientes à instituição financeira, o que leva a um maior lucro para eles. Esses insights também são usados ​​para oferecer melhores serviços, e as estratégias de negócios são otimizadas de acordo com cada cliente.

6. Detecção de Fraude Financeira

Uma das maiores preocupações das instituições financeiras é a fraude. À medida que o número de transações aumenta, também aumenta as chances de fraude. Mas agora, as instituições financeiras podem acompanhar golpes e fraudes de uma maneira melhor usando as ferramentas analíticas para analisar o big data.

A fraude de cartão de crédito permanecerá no topo da lista de golpes financeiros. Houve uma melhora na detecção desses tipos de fraudes devido ao desenvolvimento de algoritmos. A detecção de anomalias é muito mais fácil agora com maior precisão. As perdas com os golpes são prontamente minimizadas pelo alerta de detecção recebido em tempo real pelas empresas sobre as anomalias nas compras financeiras.

Padrões incomuns nos dados de negociação são identificados usando várias ferramentas de aprendizado de máquina. As instituições financeiras são alertadas e as anomalias são levadas para investigação posterior. Existem muitos outros tipos de fraude também que são detectados pela compreensão do padrão dos dados que parecem ser suspeitos e muitas companhias de seguros estão usando vários algoritmos de agrupamento para segregar os dados e entender o padrão de agrupamento de informações.

7. Negociação Algorítmica

Uma das partes essenciais das instituições financeiras é a Algorithmic Trading, que é usada para calcular fórmulas matemáticas complexas na velocidade da luz, o que ajuda na elaboração de novas estratégias de negociação pelas instituições financeiras. O Big Data revolucionou totalmente a Data Science e o Algorithmic Trading de uma maneira muito maior, o que levou a uma mudança completa no funcionamento da indústria.

Uma grande quantidade de dados é transmitida, processada por meio de negociação algorítmica, e um modelo de dados é produzido que descreve as informações sobre os fluxos de dados. Ao compreender melhor conjuntos de dados massivos, as instituições financeiras podem fazer melhores previsões para o mercado futuro, e esse é o objetivo do mecanismo analítico.

Vamos Acabar

A ciência de dados tornou-se muito importante no setor financeiro, que é usado principalmente para melhor gerenciamento de risco e análise de risco. Uma melhor análise leva a melhores decisões que levam a um aumento no lucro das instituições financeiras.

As empresas também analisam as tendências em dados por meio de ferramentas de inteligência de negócios. A precisão na detecção de anomalias e fraudes melhorou com o uso da Data Science. Isso ajudou a reduzir riscos e fraudes, minimizando as perdas e salvando a reputação da instituição financeira.

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