7 лучших вариантов использования науки о данных в финансовой индустрии [2022]

Финансы являются одним из наиболее важных секторов в мире. Раньше управление финансами требовало много усилий и времени, но не больше. Используя науку о данных, теперь можно быстро анализировать финансы и принимать более взвешенные решения по управлению финансами.

Теперь наука о данных используется в финансовой индустрии по той же причине. Наука о данных — это область, которая используется во многих областях финансов, таких как алгоритмическая торговля, обнаружение мошенничества, управление клиентами, аналитика рисков и многое другое. Узнайте больше о приложениях Data Science.

Применение науки о данных в финансовой индустрии

Существует множество приложений науки о данных в области финансов. Давайте обсудим это ниже.

1. Аналитика рисков

Каждая компания имеет некоторый риск при ведении бизнеса, и стало необходимым проанализировать риск, прежде чем принимать какое-либо решение. Анализ угроз стал критически важным для крупных компаний при принятии ими стратегических решений и называется аналитикой рисков. Для бизнес-аналитики и науки о данных в финансах аналитика рисков стала жизненно важной областью.

Компания может повысить безопасность и надежность компании, используя аналитику рисков в науке о данных. Данные являются основой управления рисками и анализа рисков, поскольку они измеряют серьезность ущерба и умножают его на частоту потерь. Знание решения проблем, статистики и математики имеет важное значение в области управления рисками для любого профессионала.

Необработанные данные в основном состоят из неструктурированных данных, которые нельзя вставить в стандартную электронную таблицу Excel или базу данных. Наука о данных играет важную роль в этом, используя свои структуры для анализа данных.

Компания сталкивается с различными видами риска, которые могут исходить от рынка, кредитов, конкурентов и т. д. Первым шагом в управлении риском является выявление угрозы. После этого мониторинг и приоритизация риска имеют важное значение.

Компания может использовать широкодоступные данные, такие как финансовые транзакции и информацию о клиентах, с помощью которых они могут создать скоринговую модель и оптимизировать затраты. Это важный аспект анализа и управления рисками, который используется для проверки кредитоспособности клиента. Многие компании в настоящее время нанимают специалистов по данным для анализа кредитоспособности клиентов с использованием алгоритмов машинного обучения для анализа транзакций, совершаемых клиентами.

2. Аналитика в реальном времени

В более ранний период данные обрабатывались и анализировались партиями, то есть по одному, а не в режиме реального времени. У него был огромный недостаток, заключающийся в том, что данные уже устарели к моменту их обработки и анализа. Решения, принятые на основе исторических данных, не будут очень полезными или точными.

Во многих различных отраслях возникли проблемы, поскольку им требуются данные в режиме реального времени, чтобы получить представление о текущих обстоятельствах. Однако теперь доступ к данным возможен с минимальной задержкой благодаря развитию конвейеров динамических данных и достижений в области технологий.

Наука о данных теперь стала очень важной частью финансов и финансовых учреждений для отслеживания всех финансовых атрибутов, кредитных рейтингов и транзакций без каких-либо проблем с задержкой. Узнайте о вкладе науки о данных в банковскую отрасль.

3. Потребительская аналитика

Многие финансовые учреждения делают персонализацию клиентов своей основной операцией. С помощью специалистов по данным компании могут получить представление о поведении потребителей в режиме реального времени с помощью аналитики в реальном времени для принятия более эффективных стратегических бизнес-решений. Наука о данных используется во многих финансовых учреждениях, таких как страховые компании, чтобы понять потребителя, чтобы уменьшить потери, устранив клиентов ниже нуля, увеличить перекрестные продажи и измерить пожизненную ценность клиента.

4. Управление данными клиентов

Данные — это все, и финансовому учреждению нужны данные о клиентах для обработки и анализа информации. Функционирование финансовых учреждений полностью изменилось после появления больших данных в мире науки о данных. Большое количество транзакций и социальных сетей внесли большой вклад в разнообразие и объем данных.

Доступны в основном два типа данных: структурированные данные и неструктурированные данные. Легко обрабатывать, обрабатывать и анализировать структурированные данные, поскольку они уже представлены в определенном формате. Но в случае неструктурированных данных обрабатывать и анализировать их не так гладко, как структурированные данные. Для обработки и обработки неструктурированных данных используются различные передовые инструменты науки о данных.

Одним из наиболее важных аспектов больших данных является бизнес-аналитика, которая извлекается с помощью машинного обучения, чтобы получить представление о клиентах и ​​их поведении. Значимые идеи из данных могут быть получены с использованием различных инструментов, таких как текстовая аналитика, интеллектуальный анализ данных, обработка естественного языка (NLP) и многие другие. Проводится тщательный анализ данных клиентов с использованием алгоритмов машинного обучения для анализа изменений и тенденций на финансовом рынке и ценностях.

5. Персонализированные услуги

Персонализированные услуги — отличный способ для финансового учреждения наладить хорошие отношения со своими клиентами и увеличить их продажи, предлагая им то, что их интересует. Генерируются и анализируются сведения о клиентах, связанные с взаимодействием финансовых учреждений, с использованием многих видов инструментов и приемов. Программное обеспечение на основе обработки естественного языка и распознавания речи в настоящее время удобно финансовым учреждениям для лучшего общения с потребителями.

Получаются полезные идеи, и потребности клиентов понимаются из информации, предоставляемой клиентами финансовому учреждению, что приводит к увеличению их прибыли. Эти идеи также используются для предоставления более качественных услуг, а бизнес-стратегии оптимизируются в соответствии с каждым клиентом.

6. Обнаружение финансового мошенничества

Одной из основных проблем для финансовых учреждений является мошенничество. По мере увеличения количества транзакций увеличивается и вероятность мошенничества. Но теперь финансовые учреждения могут лучше отслеживать мошенничество и мошенничество, используя аналитические инструменты для анализа больших данных.

Мошенничество с кредитными картами останется в верхней части списка финансовых афер. Благодаря развитию алгоритмов удалось улучшить обнаружение этих видов мошенничества. Обнаружение аномалий стало намного проще благодаря более высокой точности. Убытки от мошенничества оперативно минимизируются за счет оповещения об обнаружении аномалий в финансовых покупках, получаемого компаниями в режиме реального времени.

Необычные закономерности в торговых данных выявляются с помощью различных инструментов машинного обучения. Финансовые учреждения оповещаются, а аномалии принимаются для дальнейшего расследования. Существует также много других видов мошенничества, которые обнаруживаются путем понимания структуры данных, которые кажутся подозрительными, и многие страховые компании используют несколько алгоритмов кластеризации для разделения данных и понимания структуры кластеров информации.

7. Алгоритмическая торговля

Одной из основных частей финансовых учреждений является алгоритмическая торговля, которая используется для вычисления сложных математических формул с молниеносной скоростью, что помогает финансовым учреждениям разрабатывать новые торговые стратегии. Большие данные полностью произвели революцию в науке о данных и алгоритмической торговле в гораздо большей степени, что привело к полному изменению функционирования отрасли.

Огромный объем данных передается в поток, который обрабатывается с помощью алгоритмической торговли, и создается модель данных, описывающая информацию о потоках данных. Благодаря лучшему пониманию массивных наборов данных финансовые учреждения могут делать более точные прогнозы для будущего рынка, и это является целью аналитического механизма.

Давайте завершим

Наука о данных стала очень важной в финансовой индустрии, которая в основном используется для лучшего управления рисками и анализа рисков. Лучший анализ приводит к лучшим решениям, которые приводят к увеличению прибыли финансовых учреждений.

Компании также анализируют тенденции в данных с помощью инструментов бизнес-аналитики. Точность обнаружения аномалий и мошенничества повысилась благодаря использованию Data Science. Это помогло снизить риски и мошенничество, минимизировать потери и сохранить репутацию финансового учреждения.

Если вам интересно изучать науку о данных, чтобы быть в авангарде быстро развивающихся технологий, ознакомьтесь с программой Executive PG upGrad & IIIT-B по науке о данных и повышайте свою квалификацию для будущего.