กรณีการใช้งานวิทยาศาสตร์ข้อมูล 7 อันดับแรกในอุตสาหกรรมการเงิน [2022]

การเงินเป็นหนึ่งในภาคส่วนที่สำคัญที่สุดของโลก การจัดการด้านการเงินเคยต้องใช้ความพยายามและเวลาเป็นอย่างมาก แต่ไม่ต้องการอีกต่อไป เมื่อใช้ Data Science ตอนนี้ใครๆ ก็วิเคราะห์การเงินได้อย่างรวดเร็วและตัดสินใจจัดการการเงินได้ดีขึ้น

ขณะนี้ Data Science กำลังถูกใช้ในอุตสาหกรรมการเงินด้วยเหตุผลเดียวกัน Data Science เป็นสาขาที่ใช้สำหรับด้านการเงินมากมาย เช่น การซื้อขายอัลกอริทึม การตรวจจับการฉ้อโกง การจัดการลูกค้า การวิเคราะห์ความเสี่ยง และอื่นๆ อีกมากมาย อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับแอปพลิเคชัน Data Science

การประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในอุตสาหกรรมการเงิน

มีการประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในด้านการเงินมากมาย มาพูดคุยกันด้านล่าง

1. การวิเคราะห์ความเสี่ยง

ทุกบริษัทมีความเสี่ยงในขณะทำธุรกิจ และจำเป็นต้องวิเคราะห์ความเสี่ยงก่อนตัดสินใจใดๆ การวิเคราะห์ภัยคุกคามกลายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับบริษัทขนาดใหญ่ในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์และเรียกว่าการวิเคราะห์ความเสี่ยง สำหรับธุรกิจอัจฉริยะและวิทยาศาสตร์ข้อมูลในด้านการเงิน การวิเคราะห์ความเสี่ยงได้กลายเป็นส่วนสำคัญ

บริษัทสามารถเพิ่มความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของบริษัทโดยใช้การวิเคราะห์ความเสี่ยงของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ข้อมูลเป็นแกนหลักของการบริหารความเสี่ยงและการวิเคราะห์ความเสี่ยง เนื่องจากจะวัดแรงโน้มถ่วงของความเสียหายและคูณด้วยความถี่ของการสูญเสีย ความรู้ในการแก้ปัญหา สถิติ และคณิตศาสตร์มีความสำคัญในด้านการบริหารความเสี่ยงสำหรับมืออาชีพ

ข้อมูลดิบส่วนใหญ่ประกอบด้วยข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างซึ่งไม่สามารถแทรกลงในสเปรดชีต excel มาตรฐานหรือฐานข้อมูลได้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีบทบาทสำคัญในเรื่องนี้โดยใช้กรอบงานในการวิเคราะห์ข้อมูล

บริษัทต้องเผชิญกับความเสี่ยงประเภทต่างๆ ที่อาจมาจากตลาด สินเชื่อ คู่แข่ง ฯลฯ ขั้นตอนแรกในการจัดการความเสี่ยงคือการระบุภัยคุกคาม หลังจากนั้น การติดตามและจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงเป็นสิ่งสำคัญ

บริษัทสามารถใช้ข้อมูลที่มีอยู่อย่างมหาศาล เช่น ธุรกรรมทางการเงินและข้อมูลลูกค้า ซึ่งพวกเขาสามารถสร้างแบบจำลองการให้คะแนนและปรับต้นทุนให้เหมาะสม นี่เป็นส่วนสำคัญของการวิเคราะห์และการจัดการความเสี่ยงซึ่งใช้เพื่อตรวจสอบความน่าเชื่อถือของลูกค้า ปัจจุบันบริษัทหลายแห่งจ้างนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลเพื่อวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือของลูกค้าโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์ธุรกรรมของลูกค้า

2. การวิเคราะห์ตามเวลาจริง

ในช่วงก่อนหน้านี้ ข้อมูลได้รับการประมวลผลและวิเคราะห์เป็นชุด ซึ่งหมายถึงทีละรายการ ไม่ใช่แบบเรียลไทม์ มีข้อเสียอย่างมากที่ข้อมูลจะเก่าเมื่อประมวลผลและวิเคราะห์ การตัดสินใจเกี่ยวกับข้อมูลในอดีตจะไม่เป็นประโยชน์หรือแม่นยำมากนัก

อุตสาหกรรมต่างๆ จำนวนมากเริ่มประสบปัญหาเนื่องจากต้องการข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสถานการณ์ปัจจุบัน อย่างไรก็ตาม ขณะนี้สามารถเข้าถึงข้อมูลได้โดยมีความล่าช้าน้อยที่สุด เนื่องจากการพัฒนาไปป์ไลน์ข้อมูลแบบไดนามิกและความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี

ปัจจุบัน Data Science ได้กลายเป็นส่วนสำคัญของการเงินและสถาบันการเงินในการติดตามคุณสมบัติทางการเงิน คะแนนเครดิต และธุรกรรมทั้งหมดโดยไม่มีปัญหาเรื่องเวลาแฝง อ่านเกี่ยวกับการมีส่วนร่วมของ Data Science ต่ออุตสาหกรรมการธนาคาร

3. การวิเคราะห์ผู้บริโภค

สถาบันการเงินหลายแห่งมีการปรับเปลี่ยนให้เหมาะกับผู้บริโภคเป็นหลัก ด้วยความช่วยเหลือของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล บริษัทต่างๆ จะได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้บริโภคในแบบเรียลไทม์ด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจเชิงกลยุทธ์ที่ดีขึ้น มีการใช้ Data Science ในสถาบันการเงินหลายแห่ง เช่น บริษัทประกันภัย เพื่อทำความเข้าใจผู้บริโภคเพื่อลดการสูญเสียโดยกำจัดลูกค้าที่ต่ำกว่าศูนย์ เพื่อเพิ่มการขายข้ามกลุ่ม และเพื่อวัดมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า

4. การจัดการข้อมูลลูกค้า

ข้อมูลคือทุกสิ่ง และสถาบันการเงินต้องการข้อมูลลูกค้าเพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล การทำงานของสถาบันการเงินได้ปฏิวัติวงการอย่างสมบูรณ์หลังจากการนำบิ๊กดาต้ามาใช้ในโลกของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ธุรกรรมจำนวนมากและโซเชียลมีเดียมีส่วนอย่างมากต่อความหลากหลายและปริมาณของข้อมูล

ข้อมูลมีอยู่ 2 ประเภทหลักๆ คือ ข้อมูลที่มีโครงสร้าง และ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง จัดการ ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างได้อย่างง่ายดาย เนื่องจากข้อมูลอยู่ในรูปแบบเฉพาะอยู่แล้ว แต่ในกรณีของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง การประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลนั้นไม่ราบรื่นเท่ากับข้อมูลที่มีโครงสร้าง เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลชั้นนำต่างๆ ใช้ในการประมวลผลและจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

แง่มุมที่สำคัญที่สุดประการหนึ่งของ Big Data คือ Business Intelligence ซึ่งดึงออกมาโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับลูกค้าและพฤติกรรมของลูกค้า สามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลโดยใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ข้อความ การทำเหมืองข้อมูล การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และอื่นๆ อีกมากมาย การวิเคราะห์อย่างละเอียดจะดำเนินการกับข้อมูลของลูกค้าโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงและแนวโน้มในตลาดการเงินและมูลค่า

5. บริการส่วนบุคคล

บริการส่วนบุคคลเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมสำหรับสถาบันการเงินในการสร้างความสัมพันธ์ที่ดีกับลูกค้าและเพิ่มยอดขายโดยเสนอสิ่งที่พวกเขาสนใจ ข้อมูลเชิงลึกจะถูกสร้างขึ้นและวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าที่เกี่ยวข้องกับปฏิสัมพันธ์ของสถาบันการเงินโดยใช้หลายประเภท ของเครื่องมือและเทคนิคต่างๆ ซอฟต์แวร์ที่ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติและการรู้จำคำพูดมีประโยชน์สำหรับสถาบันการเงินในปัจจุบันเพื่อการสื่อสารที่ดียิ่งขึ้นกับผู้บริโภค

จะได้รับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ และเข้าใจความต้องการของลูกค้าจากข้อมูลที่ลูกค้าให้ไว้กับสถาบันการเงิน ซึ่งนำไปสู่ผลกำไรที่สูงขึ้น ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ยังใช้เพื่อให้บริการที่ดีขึ้น และกลยุทธ์ทางธุรกิจได้รับการปรับให้เหมาะสมตามลูกค้าแต่ละราย

6. การตรวจจับการฉ้อโกงทางการเงิน

ความกังวลหลักประการหนึ่งสำหรับสถาบันการเงินคือการฉ้อโกง เนื่องจากจำนวนธุรกรรมที่เพิ่มขึ้น โอกาสในการฉ้อโกงก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน แต่ตอนนี้ สถาบันการเงินสามารถติดตามการหลอกลวงและการฉ้อโกงได้ดีขึ้นโดยใช้เครื่องมือวิเคราะห์เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

การฉ้อโกงบัตรเครดิตจะยังคงอยู่ที่ด้านบนสุดของรายการกลโกงทางการเงิน มีการปรับปรุงในการตรวจจับการฉ้อโกงประเภทนี้เนื่องจากการพัฒนาอัลกอริธึม การตรวจจับความผิดปกติทำได้ง่ายขึ้นมากในขณะนี้ด้วยความแม่นยำสูงขึ้น ความสูญเสียจากการหลอกลวงจะลดลงทันทีโดยการแจ้งเตือนการตรวจจับที่ได้รับแบบเรียลไทม์โดยบริษัทเกี่ยวกับความผิดปกติในการซื้อทางการเงิน

รูปแบบที่ผิดปกติในข้อมูลการซื้อขายจะถูกระบุโดยใช้เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ สถาบันการเงินจะได้รับการแจ้งเตือนและดำเนินการตรวจสอบความผิดปกติต่อไป มีการฉ้อโกงประเภทอื่นๆ อีกมากมายที่ตรวจพบจากการทำความเข้าใจรูปแบบของข้อมูลที่ดูน่าสงสัย และบริษัทประกันภัยหลายแห่งใช้อัลกอริธึมการจัดกลุ่มหลายแบบเพื่อแยกข้อมูลและทำความเข้าใจรูปแบบคลัสเตอร์ของข้อมูล

7. การซื้อขายอัลกอริทึม

หนึ่งในส่วนสำคัญของสถาบันการเงินคือ Algorithmic Trading ซึ่งใช้ในการคำนวณสูตรทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนด้วยความเร็วสูง ซึ่งช่วยในการกำหนดกลยุทธ์การซื้อขายใหม่โดยสถาบันการเงิน Big Data ได้ปฏิวัติ Data Science และ Algorithmic Trading ไปอย่างสิ้นเชิงในวิธีที่ใหญ่กว่ามาก ซึ่งนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงที่สมบูรณ์ในการทำงานของอุตสาหกรรม

ข้อมูลจำนวนมหาศาลถูกสตรีมซึ่งประมวลผลผ่านการซื้อขายด้วยอัลกอริธึม และมีการสร้างแบบจำลองข้อมูลซึ่งอธิบายข้อมูลเกี่ยวกับสตรีมข้อมูล ด้วยความเข้าใจในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในทางที่ดีขึ้น สถาบันการเงินจึงสามารถคาดการณ์ตลาดในอนาคตได้ดีขึ้น และนั่นคือเป้าหมายของเครื่องมือวิเคราะห์

มาลุ้นกัน

Data Science มีความสำคัญมากในอุตสาหกรรมการเงิน ซึ่งส่วนใหญ่จะใช้สำหรับการจัดการความเสี่ยงที่ดีขึ้นและการวิเคราะห์ความเสี่ยง การวิเคราะห์ที่ดีขึ้นนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้นซึ่งนำไปสู่ผลกำไรที่เพิ่มขึ้นสำหรับสถาบันการเงิน

บริษัทยังวิเคราะห์แนวโน้มของข้อมูลผ่านเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจ ความแม่นยำในการตรวจหาความผิดปกติและการฉ้อโกงได้รับการปรับปรุงด้วยการใช้ Data Science สิ่งนี้ช่วยลดความเสี่ยงและการหลอกลวง ลดการขาดทุน และรักษาชื่อเสียงของสถาบันการเงิน

หากคุณอยากรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อก้าวไปสู่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว ลองดู Executive PG Program ของ upGrad & IIIT-B ในด้าน Data Science และเพิ่มทักษะให้กับตัวเองเพื่ออนาคต