金融行業 7 大數據科學用例 [2022]

金融是世界上最重要的行業之一。 財務管理過去需要大量的精力和時間，但現在不再需要了。 使用數據科學，現在人們可以快速分析財務並做出更好的財務管理決策。

出於同樣的原因，現在數據科學正被用於金融行業。 數據科學是一個用於許多金融領域的領域，例如算法交易、欺詐檢測、客戶管理、風險分析等等。 閱讀有關數據科學應用程序的更多信息。

金融行業的數據科學應用

數據科學在金融領域有很多應用。 讓我們在下面討論這些。

1. 風險分析

每家公司在開展業務時都會面臨一些風險，因此在做出任何決定之前分析風險變得至關重要。 分析威脅對於大公司的戰略決策至關重要，被稱為風險分析。 對於金融領域的商業智能和數據科學，風險分析已成為至關重要的領域。

公司可以使用數據科學的風險分析來提高公司的安全性和可信度。 數據是風險管理和風險分析的核心，因為它衡量了損害的嚴重性並將其與損失的頻率相乘。 對於任何專業人士來說，解決問題、統計和數學的知識在風險管理領域都是必不可少的。

原始數據主要由無法插入標準 Excel 電子表格或數據庫的非結構化數據組成。 數據科學在這方面發揮著重要作用，使用他們的框架來分析數據。

公司面臨來自市場、信用、競爭對手等的各種風險。管理風險的第一步是識別威脅。 在那之後，監控和優先考慮風險是必不可少的。

公司可以使用大量可用數據，例如金融交易和客戶信息，他們可以使用這些數據創建評分模型並優化成本。 這是風險分析和管理的一個重要方面，用於驗證客戶的信譽。 許多公司現在聘請數據科學家來分析客戶的信譽度，使用機器學習算法來分析客戶進行的交易。

2. 實時分析

前期，數據是批量處理和分析的，是一個一個的，不是實時的。 它有一個巨大的缺點，即數據在處理和分析時已經過時。 根據歷史數據做出的決定不會很有幫助或準確。

許多不同的行業開始遇到問題，因為他們需要實時數據來了解當前情況。 然而，由於動態數據管道的發展和技術的進步，現在可以以最小的延遲訪問數據。

數據科學現在已成為金融和金融機構非常重要的一部分，可以跟踪所有金融屬性、信用評分和交易，而不會出現任何延遲問題。 了解數據科學對銀行業的貢獻。

3. 消費者分析

許多金融機構將消費者個性化作為其主要業務。 在數據科學家的幫助下，企業可以藉助實時分析實時洞察消費者的行為，從而做出更好的戰略性業務決策。 保險公司等許多金融機構都在使用數據科學來了解消費者，通過消除零以下客戶來減少損失，增加交叉銷售並衡量客戶的終身價值。

4. 客戶數據管理

數據就是一切，金融機構需要客戶數據來處理和分析信息。 在數據科學領域引入大數據後，金融機構的運作發生了徹底的變革。 大量交易和社交媒體對數據的種類和數量做出了很大貢獻。

可用的數據主要有兩種類型，即結構化數據和非結構化數據。 由於結構化數據已經採用特定格式，因此可以輕鬆處理、處理和分析這些數據。 但是在非結構化數據的情況下，處理和分析它並不像結構化數據那樣流暢。 各種頂級數據科學工具用於處理和處理非結構化數據。

大數據最重要的方面之一是商業智能，它是通過使用機器學習來提取的，以深入了解客戶及其行為。 可以使用文本分析、數據挖掘、自然語言處理 (NLP) 等各種工具從數據中生成有意義的見解。 使用機器學習算法對客戶數據進行全面分析，分析金融市場和價值的變化和趨勢。

5. 個性化服務

個性化服務是金融機構與客戶建立良好關係並通過向他們提供他們感興趣的東西來增加他們的銷售額的好方法。洞察力是由金融機構通過多種方式生成和分析與交互相關的客戶信息的的工具和技術。 如今，基於自然語言處理和語音識別的軟件對於金融機構來說很方便，可以更好地與消費者溝通。

獲得可操作的見解，並從客戶提供給金融機構的信息中了解客戶的需求，從而為他們帶來更高的利潤。 這些見解還用於提供更好的服務，並根據每個客戶優化業務策略。

6.金融欺詐檢測

金融機構的主要擔憂之一是欺詐。 隨著交易數量的增加，欺詐的機會也在增加。 但是現在，金融機構可以通過使用分析工具來分析大數據，從而更好地跟踪詐騙和欺詐行為。

信用卡欺詐仍將位居金融詐騙名單的首位。 由於算法的發展，對這些類型的欺詐的檢測已經有所改進。 現在，異常檢測變得更加容易，而且準確度更高。 公司實時收到有關金融購買異常的檢測警報，從而迅速將詐騙造成的損失降至最低。

使用各種機器學習工具識別交易數據中的異常模式。 向金融機構發出警報，並對異常情況進行進一步調查。 還有許多其他類型的欺詐行為也可以通過了解看似可疑的數據模式來檢測，並且許多保險公司正在使用幾種聚類算法來分離數據並了解信息的聚類模式。

7.算法交易

金融機構的重要組成部分之一是算法交易，它用於以閃電般的速度計算複雜的數學公式，這有助於金融機構制定新的交易策略。 大數據以更大的方式徹底改變了數據科學和算法交易，從而徹底改變了行業的運作。

通過算法交易處理海量數據流，並生成描述數據流信息的數據模型。 通過更好地理解海量數據集，金融機構可以更好地預測未來市場，這就是分析引擎的目的。

讓我們結束吧

數據科學在金融業中變得非常重要，主要用於更好的風險管理和風險分析。 更好的分析導致更好的決策，從而增加金融機構的利潤。

公司還通過商業智能工具分析數據趨勢。 隨著數據科學的使用，異常和欺詐檢測的準確性得到了提高。 這有助於降低風險和詐騙，最大限度地減少損失並挽救金融機構的聲譽。

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