أفضل 10 تطبيقات مثيرة لعلوم البيانات في البنوك

ما هو علم البيانات؟

علم البيانات هو الدراسة التفصيلية للمعلومات التي تم الحصول عليها من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات الواردة من مستودعات بيانات المنظمة. يتعامل علم البيانات الحديث مع استنتاج البيانات وتطوير الخوارزميات ذات الصلة باستخدام التكنولوجيا المناسبة. يجعل الطلب على علماء البيانات دورات علوم البيانات أكثر شيوعًا.

تشمل تطبيقات علم البيانات الرعاية الصحية ، والإعلانات الموجهة ، والتعرف على الصور ، والتعرف على الصوت ، والألعاب ، والواقع المعزز ، وما إلى ذلك. لقد حظي إدخال علم البيانات في الخدمات المصرفية بقبول كبير من نصف الكوكب. من ناحية أخرى ، هناك الكثير من الخلافات بين التقنيين المتميزين بسبب حقيقة أن البنوك يمكن أن تبدأ في إجراء تحليلات البيانات في المعاملات المصرفية ، مما يتسبب في انتهاك خصوصية العملاء.

يمكن لكل حساب مصرفي أو معاملة بطاقة ائتمانية أن تقدم بيانات حول أنماط الإنفاق الخاصة بك وصلاحيات الإنفاق ، والتي يمكن معالجتها في معلومات دقيقة. يمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات للإعلان والتسويق المستهدفين للعميل.

تطبيقات قليلة لعلوم البيانات

اعتبارًا من الآن ، تم تطبيق علم البيانات على نطاق واسع في المجالات التالية:

أ) الرعاية الصحية

يمكن استخدام علم البيانات في تحليل الصور لاكتشاف التشوهات والجينات للكشف عن الأنماط الجينية على الحمض النووي. يمكن استخدامه أيضًا لتطوير الأدوية عن طريق حل المعادلات الكيميائية وتحليل التأثيرات البيوكيميائية على جسم الإنسان.

ب) الإعلان المستهدف

تحدد خوارزميات علوم البيانات الإعلان الذي تراه أثناء تسجيل الدخول إلى صفحات الويب والتطبيقات في الخلفية.

ج) التعرف على الصور

أحد التطبيقات التاريخية لعلوم البيانات موجود في مجال التعرف على الصور ، وقد بدأت معظم شركات الوسائط في استخدام التعرف على الصور لمصادقة المستخدم في أنظمتها.

د) التعرف على الكلام

أطلقت Apple Siri منذ سنوات ، والذي يستخدم علم البيانات وراءه. ينطبق الأمر نفسه على Google Voice و Amazon Echo و Cortana.

ه) الألعاب

تضم صناعة الألعاب أكثر من 2 مليار لاعب في جميع أنحاء العالم ، وسيكون هناك الكثير من البيانات المتدفقة. تحتاج هذه البيانات إلى التحليل لإنشاء رؤى لتحسين اللعبة ، وطرق تحقيق الدخل ، والحث على إدمان الألعاب بين اللاعبين

و) الواقع المعزز

يخلق الواقع المعزز عالمًا حقيقيًا وعالمًا افتراضيًا متداخلين ويوفر تجربة تفاعلية. كانت اللعبة الأكثر شيوعًا التي ظهرت مع الواقع المعزز هي Pokemon Go ، والتي أظهرت اعتمادًا كبيرًا على تطبيقات علم البيانات.

أفضل 10 تطبيقات لعلوم البيانات في البنوك

كان بنك HDFC في الهند رائدًا في إدخال تحليلات البيانات في القطاع المصرفي في الهند.

بدأ هذا في أوائل عام 2004 ، وفي ذلك الوقت ، كانت الفكرة الرئيسية هي فصل الحسابات المصرفية النشطة واتخاذ قرار بشأن الحسابات المصرفية غير النشطة. استغرق الأمر بضع سنوات حتى يدخل القطاع المصرفي في نموذج علم البيانات ، ولكن منذ ذلك الحين ، كان هناك ارتفاع مطرد في التبعية.

كان استخدام علم البيانات في الخدمات المصرفية بمثابة إضافة طويلة إلى الوراء ، ولكن أصبح الآن ضرورة لمواكبة المنافسة.

خاصة بعد الأزمة المالية العالمية لعام 2008 ، استخدام تحليلات البيانات في الخدمات المصرفية لتنبؤات العملاء ، واكتشاف الاحتيال ، والاستشارات المالية لتحديد اتجاهات السوق والتنبؤ بها. البنوك والمؤسسات المالية لديها الكثير من بيانات المستخدم. إنهم يعرفون الدخول والخروج من عملائهم ، بما في ذلك التفاصيل الشخصية الكاملة ، والدخل ، وأنماط الإنفاق ، وصلاحيات الشراء ، ومدى تقبل مخاطر الاستثمار ، وما إلى ذلك.

إن معرفة كل هذه الأمور وصياغة كل ذلك في نظام آلي قائم على علم البيانات والتحليلات يساعد البنوك على اتخاذ قرارات الائتمان بشكل أكثر دقة. يساعد هذا في تقديم عروض مخصصة للعملاء ، وإطلاق منتجات جديدة وتسويقها ، وما إلى ذلك. كما أنه يساعد على فصل العملاء المخلصين عن البقية حتى تتمكن البنوك من الاستثمار بشكل أكبر في العلاقة مع العملاء الأكثر ولاءً.

أ) كشف الاحتيال

تستخدم البنوك الآن علم البيانات لاكتشاف الاحتيال بشكل استباقي وتزويد العملاء بمستوى عالٍ من الأمان. يتم ذلك من خلال مراقبة وتحليل الأنشطة المصرفية للمستخدم ومعرفة أي أنماط مشبوهة أو ضارة.

ب) تجزئة العملاء لتجميع العملاء

يساعد تصنيف العملاء بناءً على عوامل مختلفة البنوك على خدمة العملاء بشكل أفضل. إحدى الخوارزميات الشهيرة للتجميع في K-mean ، وهي خوارزمية تجميع تفاعلية تحاول العثور على العدد المثالي للمجموعات عن طريق تنفيذ خطوات الخوارزمية في حلقات.

ج) مقارنة العملاء النسبية

يساعد توافر جميع بيانات العملاء البنوك على مقارنة الأفراد بنفس أنماط الإنفاق أو السلوك. هذا يساعد البنك في التنبؤات النوعية حول متطلبات العملاء وفي تسويق منتجات مماثلة لعملاء مشابهين.

د) إدارة بيانات العملاء

مع ظهور الخدمات المصرفية الرقمية ، يمتلك كل توم وهاري حسابًا مصرفيًا. أدى ذلك إلى تخزين زيتابايت ويوتا بايت من بيانات العملاء في مستودع تخزين البنوك. لن تكون كل هذه البيانات مفيدة وذات صلة. يساعد علم البيانات البنوك على عزل البيانات الضرورية والمناسبة واستخدامها للتنبؤ بسلوكيات العملاء بشكل متكرر وتفاعلاتهم وتفضيلاتهم.

هـ) توقع قيمة العميل مدى الحياة (CLV)

تحتاج البنوك إلى توقع الإيرادات المستقبلية بناءً على مدخلات من الماضي. من الأفضل القيام بذلك باستخدام تحليلات البيانات التنبؤية في البنوك لحساب القيم المستقبلية لكل عميل. يساعد ذلك في فصل العملاء ، وتحديد العملاء ذوي القيمة المستقبلية العالية ، واستثمار المزيد من الموارد عليهم من حيث خدمة العملاء والعروض والأسعار المخفضة. أدوات علم البيانات الأساسية المستخدمة لهذا الغرض هي النماذج الخطية المعممة (GLM) وأشجار التصنيف والانحدار (CART).

و) نمذجة المخاطر

أصبح التنبؤ بالمخاطر مصدر قلق رئيسي للبنوك التي لديها منتجات ائتمانية محفوفة بالمخاطر وكذلك البنوك الاستثمارية.

نمذجة مخاطر الائتمان

يسمح هذا للبنوك بالتنبؤ بكيفية سداد قروضها والتنبؤ بالتخلف عن السداد بناءً على التاريخ السابق وتقرير الائتمان. تحسب نمذجة المخاطر قيمة المخاطرة لكل حالة ويقوم فريق الاعتمادات فقط بفرض عقوبات على القروض بناءً على هذه الدرجة.

نمذجة مخاطر الاستثمار

تُستخدم نمذجة المخاطر أيضًا في الخدمات المصرفية الاستثمارية ، حيث يتم احتساب نسب المخاطر والمكافآت للاستثمارات الخطرة. هذا يساعد في تقديم المشورة الاستثمارية للعملاء وكذلك اتخاذ القرار الصحيح في الاستثمار الداخلي لتوليد الأرباح للصندوق.

ز) التسويق المخصص

تكسب الأعمال الخبز والزبدة عندما يشتري العملاء منتجات جديدة. توفر تحليلات البيانات في الخدمات المصرفية فرصًا لنمذجة العروض المخصصة التي تناسب احتياجات العملاء الفردية. ثم يتم تطبيق هذه العروض على المنتجات المناسبة وتسليمها للعملاء المناسبين في الوقت المناسب.

ح) محركات التوصية

هذا هو أحد التطبيقات البسيطة لعلوم البيانات حيث يتم استخدام الخوارزميات لتصفية وتحليل نشاط المستخدم من أجل اقتراح العناصر ذات الصلة وذات الصلة. تأخذ الخوارزميات الكثير من البيانات التاريخية ، بما في ذلك معلومات المعاملات وبيانات الملف الشخصي وحسابات التشابه للتنبؤ بالعناصر أو المنتجات المرتبطة الأكثر دقة. هناك نوعان من الخوارزميات التي تعمل بطريقة تتمحور حول العميل أو بطريقة تتمحور حول المنتج. تُعرف باسم "التصفية التعاونية المستندة إلى المستخدم" و "التصفية التعاونية القائمة على العنصر" على التوالي.

ط) التحليل التنبئي في الوقت الحقيقي

في القطاع المصرفي ، يتم التعامل مع كل معاملة مستخدم على أنها مصدر بيانات يمكن من خلاله تطبيق التحليلات لفك تنبؤات ومعلومات مفيدة. التحليل التنبئي هو عملية استخدام الخوارزميات الحسابية للتنبؤ بالأحداث والاتجاهات المستقبلية. لقد ارتفع استخدام تحليل البيانات في البنوك بشكل أساسي لهذه التوقعات. يوجد في الغالب نوعان رئيسيان للتنبؤ

1. تسمح التحليلات في الوقت الفعلي للبنوك بفهم المشكلة الحالية التي تعطل أعمالها
2. التحليلات التنبؤية التي تمكن البنوك من إدراك مشكلة مستقبلية واختيار الخطوات المناسبة لاتخاذ الإجراءات الوقائية اللازمة للتخفيف من أي تأثير محتمل على الأعمال.

ي) دعم العملاء

يساعد دعم العملاء الممتاز في الحفاظ على علاقة طويلة الأمد مع العملاء. يتضمن الرد على استفسارات العملاء ومعالجة مشكلاتهم وشكاواهم بطريقة مفيدة وفي الوقت المناسب. يساعد علم البيانات في إنشاء خدمة دعم عملاء مستهدفة من خلال أتمتة بيانات العميل وتقديمها بدقة لدعم المتخصص أثناء اتصاله بالعميل.

خاتمة

لمواكبة المنافسة ، اعتمد جميع اللاعبين الرئيسيين في القطاع المصرفي تقريبًا تقنيات علوم البيانات لتقديم أفضل الأعمال والقيمة للعملاء. هذه ليست سوى عدد قليل من مجالات تطبيق علم البيانات في البنوك. في المناطق القادمة ، من المتوقع أن يزداد عدد وفعالية التطبيقات أكثر.