Top 7 cazuri de utilizare a științei datelor în industria financiară [2022]

Finanțarea este unul dintre cele mai critice sectoare din lume. Managementul financiar obișnuia să fie nevoie de mult efort și timp, dar nu mai mult. Folosind Data Science, acum se poate analiza rapid finanțele și se poate lua o decizie mai bună de a gestiona finanțele.

Acum Data Science este folosită în industria financiară din același motiv. Știința datelor este un domeniu care este utilizat pentru multe domenii financiare, cum ar fi tranzacționarea algoritmică, detectarea fraudei, managementul clienților, analiza riscurilor și multe altele. Citiți mai multe despre aplicațiile Data Science.

Aplicații de știință a datelor în industria financiară

Există multe aplicații ale științei datelor în domeniul finanțelor. Să le discutăm mai jos.

1. Analiza riscului

Fiecare companie are un anumit risc în timp ce face afaceri și a devenit esențial să analizăm riscul înainte de a lua orice decizie. Analiza amenințării a devenit crucială pentru companiile mari pentru luarea deciziilor strategice și se numește Risk Analytics. Pentru Business Intelligence și știința datelor în finanțe, Risk Analytics a devenit domenii vitale.

O companie poate crește securitatea și încrederea companiei folosind analiza de risc din știința datelor. Datele reprezintă nucleul managementului riscului și al analizei riscurilor, deoarece măsoară gravitatea daunei și o multiplică cu frecvența pierderii. Cunoștințele de rezolvare a problemelor, statistică și matematică sunt esențiale în domeniul managementului riscului pentru orice profesionist.

Datele brute constau în principal din date nestructurate care nu pot fi inserate într-o foaie de calcul Excel standard sau într-o bază de date. Știința datelor joacă un rol semnificativ în acest lucru folosind cadrele lor pentru a analiza datele.

O companie se confruntă cu diverse tipuri de risc care pot proveni din piață, credite, concurenți etc. Primul pas în gestionarea riscului este identificarea amenințării. După aceea, monitorizarea și prioritizarea riscului este esențială.

O companie poate folosi date disponibile masiv, cum ar fi tranzacțiile financiare și informațiile despre clienți, folosindu-se de care să creeze un model de scor și să optimizeze costurile. Acesta este un aspect esențial al analizei și managementului riscului, care este utilizat pentru a verifica bonitatea unui client. Multe companii angajează acum oameni de știință de date pentru a analiza bonitatea clienților folosind algoritmi de învățare automată pentru a analiza tranzacțiile efectuate de clienți.

2. Analize în timp real

În perioada anterioară, datele erau procesate și analizate în loturi, ceea ce înseamnă unul câte unul și nu în timp real. Avea un dezavantaj imens că datele erau vechi în momentul în care au fost procesate și analizate. Deciziile luate pe baza datelor istorice nu vor fi foarte utile sau exacte.

Multe industrii diferite au început să aibă o problemă, deoarece au nevoie de date în timp real pentru a obține informații despre circumstanțele actuale. Cu toate acestea, acum este posibil să accesați datele cu o întârziere minimă datorită dezvoltării conductelor de date dinamice și progreselor tehnologice.

Știința datelor a devenit acum o parte foarte importantă a instituțiilor financiare și financiare pentru a urmări toate atributele financiare, scorurile de credit și tranzacțiile fără nicio problemă de latență. Citiți despre contribuția Data Science la industria bancară.

3. Analiza consumatorilor

Multe instituții financiare au ca operațiune majoră personalizarea consumatorilor. Cu ajutorul cercetătorilor de date, companiile pot obține o perspectivă asupra comportamentului consumatorilor în timp real cu ajutorul analizei în timp real pentru a lua decizii strategice de afaceri mai bune. Data Science este folosită în multe instituții financiare, cum ar fi companiile de asigurări, pentru a înțelege consumatorul pentru a reduce pierderile prin eliminarea clienților sub zero, pentru a crește vânzările încrucișate și pentru a măsura valoarea pe viață a unui client.

4. Managementul datelor clienților

Datele sunt totul, iar instituția financiară are nevoie de date despre clienți pentru prelucrarea și analiza informațiilor. Funcționarea instituțiilor financiare s-a revoluționat complet după introducerea big data în lumea științei datelor. Numărul mare de tranzacții și rețelele sociale au contribuit foarte mult la varietatea și volumul datelor.

Există în principal două tipuri de date disponibile, care sunt date structurate și date nestructurate. Este ușor să manipulați, să procesați și să analizați datele structurate, deoarece acestea sunt deja într-un format specific. Dar, în cazul datelor nestructurate, procesarea și analizarea acestora nu este la fel de simplă ca datele structurate. Diverse instrumente de top pentru știința datelor sunt folosite pentru a procesa și gestiona datele nestructurate.

Unul dintre cele mai importante aspecte ale Big Data este Business Intelligence, care este extras prin utilizarea machine learning pentru a obține informații despre clienți și comportamentul acestora. Informații semnificative din date pot fi generate folosind diverse instrumente, cum ar fi analiza textului, data mining, procesarea limbajului natural (NLP) și multe altele. Se efectuează o analiză amănunțită a datelor clienților folosind algoritmi de învățare automată pentru a analiza schimbările și tendințele de pe piața financiară și de valori.

5. Servicii personalizate

Serviciile personalizate sunt o modalitate excelentă pentru instituția financiară de a construi o relație bună cu clienții săi și de a le crește vânzările, oferindu-le ceea ce le interesează. Sunt generate și analizate informații despre clienți legate de interacțiunea dintre instituțiile financiare prin angajarea mai multor tipuri. de instrumente și tehnici. Software-ul bazat pe procesarea limbajului natural și recunoașterea vorbirii este la îndemână instituțiilor financiare în prezent pentru o mai bună comunicare cu consumatorii.

Se obțin perspective acționabile, iar nevoile clienților sunt înțelese din informațiile furnizate de clienți instituției financiare, ceea ce duce la un profit mai mare pentru aceștia. Aceste perspective sunt, de asemenea, folosite pentru a oferi servicii mai bune, iar strategiile de afaceri sunt optimizate în funcție de fiecare client.

6. Detectarea fraudelor financiare

Una dintre preocupările majore pentru instituțiile financiare este frauda. Pe măsură ce numărul tranzacțiilor crește, crește și șansele de fraudă. Dar acum, instituțiile financiare pot ține evidența înșelătoriilor și fraudelor într-un mod mai bun, folosind instrumentele analitice pentru a analiza datele mari.

Frauda cu cardul de credit va rămâne în fruntea listei de escrocherii financiare. S-a înregistrat o îmbunătățire în detectarea acestor tipuri de fraudă datorită dezvoltării algoritmilor. Detectarea anomaliilor este mult mai ușoară acum, cu o precizie mai mare. Pierderile din escrocherii sunt minimizate prompt prin alerta de detectare primită în timp real de companii cu privire la anomaliile în achizițiile financiare.

Modelele neobișnuite în datele de tranzacționare sunt identificate folosind diverse instrumente de învățare automată. Instituțiile financiare sunt alertate, iar anomaliile sunt luate pentru investigații suplimentare. Există, de asemenea, multe alte tipuri de fraudă care sunt detectate prin înțelegerea modelului datelor care pare a fi suspect și multe companii de asigurări folosesc mai mulți algoritmi de grupare pentru a separa datele și pentru a înțelege modelul de cluster de informații.

7. Trading algoritmic

Una dintre părțile esențiale ale instituțiilor financiare este Tranzacționarea algoritmică, care este folosită pentru a calcula formule matematice complexe la viteza fulgerului, ceea ce ajută la elaborarea de noi strategii de tranzacționare de către instituțiile financiare. Big Data a revoluționat complet știința datelor și comerțul algoritmic într-un mod mult mai mare, ceea ce a condus la o schimbare completă în funcționarea industriei.

Sunt transmise o cantitate masivă de date care sunt procesate prin tranzacționare algoritmică și este produs un model de date care descrie informațiile despre fluxurile de date. Înțelegând mai bine seturile de date masive, instituțiile financiare pot face predicții mai bune pentru piața viitoare, iar acesta este scopul motorului analitic.

Să terminăm

Știința datelor a devenit foarte importantă în industria financiară, care este folosită în principal pentru o mai bună gestionare a riscurilor și analiza riscurilor. O analiză mai bună duce la decizii mai bune care duc la o creștere a profitului instituțiilor financiare.

Companiile analizează și tendințele în materie de date prin instrumente de business intelligence. Precizia în detectarea anomaliilor și a fraudelor s-a îmbunătățit odată cu utilizarea Data Science. Acest lucru a contribuit la reducerea riscurilor și escrocherii, minimizând pierderile și salvând reputația instituției financiare.

Dacă sunteți curios să învățați știința datelor pentru a fi în fața progreselor tehnologice rapide, consultați programul Executive PG în știința datelor de la upGrad și IIIT-B și perfecționați-vă pentru viitor.