Finans Sektöründe En İyi 7 Veri Bilimi Kullanım Örneği [222]

Finans, dünyanın en kritik sektörlerinden biridir. Finans yönetimi eskiden çok çaba ve zaman gerektiriyordu, ama artık değil. Veri Bilimini kullanarak, artık finansı hızlı bir şekilde analiz edebilir ve finansı yönetmek için daha iyi bir karar verebilirsiniz.

Şimdi Veri Bilimi de aynı nedenle Finans Sektöründe kullanılıyor. Veri Bilimi, algoritmik ticaret, dolandırıcılık tespiti, müşteri yönetimi, risk analitiği ve daha pek çok finans alanında kullanılan bir alandır. Veri Bilimi uygulamaları hakkında daha fazlasını okuyun.

Finans Sektöründe Veri Bilimi Uygulamaları

Finans alanında veri biliminin birçok uygulaması vardır. Bunları aşağıda tartışalım.

1. Risk Analizi

Her şirketin iş yaparken bazı riskleri vardır ve herhangi bir karar vermeden önce riski analiz etmek zorunlu hale gelmiştir. Tehdidi analiz etmek, büyük şirketler için stratejik karar vermeleri için çok önemli hale geldi ve buna Risk Analitiği adı verildi. Finansta İş zekası ve veri bilimi için Risk Analitiği hayati alanlar haline geldi.

Bir şirket, veri biliminin risk analitiğini kullanarak şirketin güvenliğini ve güvenilirliğini artırabilir. Veriler, hasarın ağırlığını ölçtüğü ve kayıp sıklığıyla çarptığı için Risk Yönetimi ve Risk Analizinin özüdür. Problem çözme, istatistik ve matematik bilgisi, herhangi bir profesyonel için Risk Yönetimi alanında esastır.

Ham Veri, büyük ölçüde, standart bir excel elektronik tablosuna veya bir veritabanına eklenemeyen yapılandırılmamış verilerden oluşur. Veri bilimi, verileri analiz etmek için çerçevelerini kullanmada önemli bir rol oynar.

Bir şirket piyasadan, kredilerden, rakiplerden vb. kaynaklanabilecek çeşitli risklerle karşı karşıyadır. Riski yönetmenin ilk adımı tehdidi belirlemektir. Bundan sonra, riskin izlenmesi ve önceliklendirilmesi esastır.

Bir şirket, bir puanlama modeli oluşturabilecekleri ve maliyeti optimize edebilecekleri finansal işlemler ve müşteri bilgileri gibi büyük ölçüde mevcut verileri kullanabilir. Bu, bir müşterinin kredi itibarını doğrulamak için kullanılan risk analizi ve yönetiminin önemli bir yönüdür. Artık birçok şirket, müşteriler tarafından yapılan işlemleri analiz etmek için makine öğrenimi algoritmaları kullanarak müşterilerin kredibilitesini analiz etmek için veri bilimcileri kullanıyor.

2. Gerçek Zamanlı Analitik

Daha önceki dönemde veriler, gerçek zamanlı değil, tek tek gruplar halinde işleniyor ve analiz ediliyordu. Verilerin işlenip analiz edildiğinde eski olması gibi büyük bir dezavantajı vardı. Tarihsel veriler üzerinde alınan kararlar çok yardımcı veya doğru olmayacaktır.

Pek çok farklı sektör, mevcut koşullar hakkında bilgi edinmek için gerçek zamanlı verilere ihtiyaç duydukları için sorun yaşamaya başladı. Ancak dinamik veri hatlarının gelişmesi ve teknolojideki ilerlemeler sayesinde artık verilere minimum gecikmeyle ulaşmak mümkün.

Veri Bilimi, herhangi bir gecikme sorunu olmadan tüm finansal özellikleri, kredi puanlarını ve işlemleri takip etmek için Finans ve Finansal Kurumların çok önemli bir parçası haline geldi. Veri Biliminin bankacılık sektörüne katkısı hakkında bilgi edinin.

3. Tüketici Analitiği

Birçok finansal kurum, ana operasyonları olarak tüketici kişiselleştirmesine sahiptir. Veri bilimcilerin yardımıyla şirketler, daha iyi stratejik iş kararları vermek için gerçek zamanlı analitik yardımıyla tüketicilerin davranışlarına gerçek zamanlı olarak içgörü kazanabilir. Veri Bilimi, sigorta şirketleri gibi birçok finans kuruluşunda tüketiciyi anlamak, sıfırın altındaki müşterileri ortadan kaldırarak kayıpları azaltmak, çapraz satışı artırmak ve bir müşterinin yaşam boyu değerini ölçmek için kullanılmaktadır.

4. Müşteri Veri Yönetimi

Veri her şeydir ve finans kurumu, bilgileri işlemek ve analiz etmek için müşteri verilerine ihtiyaç duyar. Büyük verinin veri bilimi dünyasına girmesinden sonra finansal kurumların işleyişi tamamen devrim yarattı. Çok sayıda işlem ve sosyal medya, verilerin çeşitliliğine ve hacmine çok katkıda bulundu.

Yapılandırılmış Veri ve Yapılandırılmamış Veri olmak üzere başlıca iki tür veri mevcuttur. Halihazırda belirli bir formatta olduğu için yapılandırılmış verileri işlemek, işlemek ve analiz etmek zahmetsizdir. Ancak Yapılandırılmamış Veriler söz konusu olduğunda, bunları işlemek ve analiz etmek yapılandırılmış veriler kadar pürüzsüz değildir. Yapılandırılmamış verileri işlemek ve işlemek için çeşitli üst düzey veri bilimi araçları kullanılır.

Büyük Verinin en önemli yönlerinden biri, müşteriler ve davranışları hakkında bilgi edinmek için makine öğrenimi kullanılarak çıkarılan İş Zekasıdır. Metin analitiği, veri madenciliği, Doğal Dil İşleme (NLP) ve çok daha fazlası gibi çeşitli araçlar kullanılarak verilerden anlamlı içgörüler oluşturulabilir. Finansal piyasa ve değerlerdeki değişim ve trendleri analiz etmek için makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak müşterilerin verileri üzerinde kapsamlı bir analiz yapılır.

5. Kişiselleştirilmiş Hizmetler

Kişiselleştirilmiş hizmetler, finans kuruluşunun müşterileriyle iyi bir ilişki kurması ve onlara ilgi duydukları şeyleri sunarak satışlarını artırması için harika bir yoldur. Finansal kuruluşların etkileşimi ile ilgili müşteri bilgileri, birçok türde kullanılarak içgörüler oluşturulur ve analiz edilir. araç ve tekniklerden oluşmaktadır. Doğal dil işleme ve konuşma tanıma tabanlı yazılımlar, günümüzde tüketicilerle daha iyi iletişim kurmak için finans kurumları için kullanışlıdır.

Eyleme geçirilebilir içgörüler elde edilir ve müşterilerin ihtiyaçları, müşterilerin finansal kuruluşa sağladığı bilgilerden anlaşılır ve bu da onlara daha yüksek kar sağlar. Bu bilgiler ayrıca daha iyi hizmetler sunmak için kullanılır ve iş stratejileri her müşteriye göre optimize edilir.

6. Mali Dolandırıcılık Tespiti

Finansal kurumların en büyük endişelerinden biri dolandırıcılıktır. İşlem sayısı arttıkça, dolandırıcılık şansı da artıyor. Ancak artık finans kurumları, büyük verileri analiz etmek için analitik araçları kullanarak dolandırıcılıkları ve dolandırıcılıkları daha iyi takip edebiliyor.

Kredi kartı dolandırıcılığı, finansal dolandırıcılık listesinin başında yer almaya devam edecek. Algoritmaların gelişmesi nedeniyle bu tür sahtekarlıkların tespitinde bir gelişme olmuştur. Anormallik tespiti artık daha yüksek doğrulukla çok daha kolay. Şirketler tarafından finansal satın almalardaki anormallikler hakkında gerçek zamanlı olarak alınan tespit uyarısı ile dolandırıcılıklardan kaynaklanan kayıplar derhal en aza indirilir.

Alım satım verilerindeki olağandışı modeller, çeşitli makine öğrenimi araçları kullanılarak belirlenir. Finansal kurumlar uyarılır ve anormallikler daha fazla araştırma için alınır. Şüpheli gibi görünen verilerin modeli anlaşılarak tespit edilen başka birçok dolandırıcılık türü de vardır ve birçok sigorta şirketi, verileri ayırmak ve bilgi küme modelini anlamak için çeşitli kümeleme algoritmaları kullanır.

7. Algoritmik Ticaret

Finans kurumlarının temel parçalarından biri, karmaşık matematiksel formülleri yıldırım hızında hesaplamak için kullanılan ve finans kurumlarının yeni ticaret stratejileri geliştirmesine yardımcı olan Algoritmik Ticarettir. Büyük Veri, Veri Bilimi ve Algoritmik Ticarette tamamen devrim yarattı ve bu da endüstrinin işleyişinde tam bir değişikliğe yol açtı.

Algoritmik ticaret yoluyla işlenen büyük miktarda veri akışı yapılır ve veri akışları hakkındaki bilgileri tanımlayan bir veri modeli üretilir. Devasa veri kümelerini daha iyi bir şekilde anlayarak, finansal kurumlar gelecekteki pazar için daha iyi tahminler yapabilir ve analitik motorun amacı da budur.

Hadi Rüzgar

Veri Bilimi, daha çok Daha İyi Risk Yönetimi ve Risk Analizi için kullanılan Finans Sektöründe çok önemli hale geldi. Daha iyi analiz, finansal kurumlar için kâr artışına yol açan daha iyi kararlara yol açar.

Şirketler ayrıca iş zekası araçları aracılığıyla verilerdeki eğilimleri analiz eder. Anormalliklerin ve sahtekarlıkların tespitinde doğruluk, Veri Biliminin kullanılmasıyla iyileşmiştir. Bu, riskleri ve dolandırıcılığı azaltmaya, kayıpları en aza indirmeye ve finansal kurumun itibarını korumaya yardımcı oldu.

Hızlı teknolojik gelişmelerin önünde olmak için veri bilimi öğrenmeyi merak ediyorsanız, upGrad & IIIT-B'nin Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın ve gelecek için kendinizi geliştirin.