Top 10 spannender Data-Science-Anwendungen im Bankwesen

Was ist Datenwissenschaft?

Data Science ist die detaillierte Untersuchung von Informationen, die durch die Analyse großer Datenmengen aus den Data Warehouses der Organisation gewonnen werden. Die moderne Datenwissenschaft befasst sich mit der Ableitung von Daten und der Entwicklung entsprechender Algorithmen durch den Einsatz geeigneter Technologien. Die Nachfrage nach Data Scientists macht Data-Science-Kurse immer beliebter.

Zu den Anwendungen von Data Science gehören Gesundheitswesen, gezielte Werbung, Bilderkennung, Spracherkennung, Spiele, Augmented Reality usw. Die Einführung von Data Science im Bankwesen hat auf der ganzen Welt große Akzeptanz gefunden. Auf der anderen Seite gibt es viele Meinungsverschiedenheiten von High-End-Technikern aufgrund der Tatsache, dass Banken beginnen können, Datenanalysen in Banktransaktionen durchzuführen, was zu einer Verletzung der Privatsphäre der Kunden führt.

Jedes Bankkonto oder jede Kreditkartentransaktion kann Daten über Ihr Ausgabeverhalten und Ihre Kaufkraft liefern, die zu präzisen Informationen verarbeitet werden können. Diese Informationen können dann für gezielte Werbung und Marketing beim Kunden verwendet werden.

Einige Anwendungen der Datenwissenschaft

Bisher wurde Data Science in den folgenden Bereichen weit verbreitet:

a) Gesundheitswesen

Data Science kann in der Bildanalyse verwendet werden, um Anomalien zu erkennen, und Genetik, um genetische Muster auf DNA zu erkennen. Es kann auch für die Arzneimittelentwicklung verwendet werden, indem chemische Gleichungen gelöst und biochemische Wirkungen auf den menschlichen Körper analysiert werden.

b) Gezielte Werbung

Data-Science-Algorithmen entscheiden über die Werbung, die Sie sehen, wenn Sie sich bei Webseiten und Anwendungen im Backend anmelden.

c) Bilderkennung

Eine der historischen Anwendungen der Datenwissenschaft liegt im Bereich der Bilderkennung, und die meisten Medienunternehmen haben damit begonnen, die Bilderkennung zur Benutzerauthentifizierung in ihren Systemen einzusetzen.

d) Spracherkennung

Apple hat Siri vor Jahren auf den Markt gebracht, das auf Data Science zurückgreift. Gleiches galt für Google Voice, Amazon Echo und Cortana.

e) Glücksspiel

Die Glücksspielbranche hat weltweit über 2 Milliarden Spieler, und es werden viele Daten einfließen. Diese Daten müssen analysiert werden, um Erkenntnisse für Spielverbesserungen und Monetarisierungsmethoden zu gewinnen und die Spielsucht unter den Spielern zu induzieren

f) Erweiterte Realität

Augmented Reality schafft eine Überschneidung von realer und virtueller Welt und bietet ein interaktives Erlebnis. Das angesagteste Spiel, das mit Augmented Reality aufwartete, war Pokemon Go, das eine starke Abhängigkeit von Anwendungen der Datenwissenschaft aufwies.

Top 10 Anwendungen von Data Science im Bankwesen

Die HDFC Bank in Indien war der Pionier bei der Einführung von Datenanalysen im Bankensegment in Indien.

Dies wurde Anfang 2004 gestartet, und damals war die Hauptidee, die AKTIVEN Bankkonten zu trennen und eine Entscheidung über die inaktiven Bankkonten zu treffen. Es hat einige Jahre gedauert, bis das Bankensegment in das Data-Science-Modell eingestiegen ist, aber seitdem ist die Abhängigkeit stetig gestiegen.

Der Einsatz von Data Science im Banking war lange Zeit ein Add-On, ist heute aber zu einer Notwendigkeit geworden, um im Wettbewerb mithalten zu können.

Insbesondere nach der globalen Finanzkrise von 2008, der Einsatz von Datenanalysen im Bankwesen für Kundenvorhersagen, Betrugserkennung und Finanzberatung, um Markttrends zu identifizieren und vorherzusagen. Banken und Finanzinstitute haben viele Benutzerdaten. Sie kennen ihre Kunden in- und auswendig, einschließlich vollständiger persönlicher Daten, Einkommen, Ausgabemuster, Kaufkraft, Investitionsrisikoappetit usw.

All dies zu kennen und all dies in einem automatisierten System auf der Grundlage von Data Science und Analytics zu formulieren, hilft Banken, Kreditentscheidungen genauer zu treffen. Dies hilft, Kunden maßgeschneiderte Angebote zu machen, neue Produkte auf den Markt zu bringen und diese zu vermarkten usw. Es hilft auch, treue Kunden von den anderen zu trennen, damit Banken mehr in die Beziehung zu den treuesten Kunden investieren können.

a) Betrugserkennung

Banken nutzen jetzt die Datenwissenschaft, um Betrug proaktiv aufzudecken und Kunden ein hohes Maß an Sicherheit zu bieten. Dies geschieht durch Überwachung und Analyse der Bankaktivitäten der Benutzer und um verdächtige oder böswillige Muster zu ermitteln.

b) Kundensegmentierung zur Gruppierung von Kunden

Die Klassifizierung von Kunden anhand verschiedener Faktoren hilft Banken, Kunden besser zu bedienen. Ein berühmter Algorithmus für das Clustering in K-Means, ein interaktiver Gruppierungsalgorithmus, der versucht, die ideale Anzahl von Gruppen zu finden, indem er die Algorithmusschritte in Schleifen ausführt.

c) Relativer Kundenvergleich

Die Verfügbarkeit aller Kundendaten hilft Banken, Personen mit gleichen Ausgaben- oder Verhaltensmustern zu vergleichen. Dies hilft der Bank bei qualitativen Vorhersagen über Kundenanforderungen und bei der Vermarktung ähnlicher Produkte an ähnliche Kunden.

d) Verwaltung von Kundendaten

Mit dem Aufkommen des digitalen Bankings hat jeder Tom und Harry ein Bankkonto. Dies führte dazu, dass Zettabytes und Yottabytes an Kundendaten im Speicher der Banken gespeichert wurden. Nicht alle diese Daten werden nützlich und relevant sein. Data Science hilft Banken, die notwendigen und geeigneten Daten zu isolieren und sie zu verwenden, um Kundenverhalten, Interaktionen und Präferenzen iterativ vorherzusagen.

e) Vorhersage des Customer Lifetime Value (CLV)

Banken müssen zukünftige Einnahmen auf der Grundlage von Inputs aus der Vergangenheit vorhersagen. Dies geschieht am besten mithilfe von Predictive Data Analytics im Banking, um die zukünftigen Werte jedes Kunden zu berechnen. Dies hilft dabei, Kunden zu trennen, diejenigen mit hohem zukünftigen Wert zu identifizieren und mehr Ressourcen in Bezug auf Kundenservice, Angebote und Preisnachlässe in sie zu investieren. Die primären Data-Science-Tools, die für diesen Zweck verwendet werden, sind Generalized Linear Models (GLM) und Classification and Regression Trees (CART).

f) Risikomodellierung

Die Risikovorhersage ist zu einem Hauptanliegen von Banken mit riskanten Kreditprodukten sowie von Investmentbanken geworden.

Kreditrisikomodellierung

Auf diese Weise können Banken vorhersagen, wie ihre Kredite zurückgezahlt werden, und einen Schuldner auf der Grundlage der Vergangenheit und der Kreditauskunft vorhersehen. Die Risikomodellierung errechnet für jeden Fall einen Risikowert und das Credits Team sanktioniert Kredite nur auf Basis dieses Scores.

Modellierung des Investitionsrisikos

Die Risikomodellierung wird auch im Investment Banking verwendet, wobei Risiko-Ertrags-Verhältnisse für riskante Anlagen berechnet werden. Dies hilft bei der Anlageberatung für Kunden sowie beim Treffen der richtigen Entscheidung bei internen Investitionen, um Gewinne für einen Fonds zu erzielen.

g) Personalisiertes Marketing

Unternehmen verdienen ihr Brot und Butter, wenn Kunden neue Produkte kaufen. Die Datenanalyse im Bankwesen bietet Möglichkeiten, maßgeschneiderte Angebote zu modellieren, die den individuellen Kundenbedürfnissen entsprechen. Diese Angebote werden dann auf die richtigen Produkte angewendet und zur richtigen Zeit an die richtigen Kunden geliefert.

h) Empfehlungsmaschinen

Dies ist eine der einfachen Anwendungen der Datenwissenschaft, bei der Algorithmen verwendet werden, um Benutzeraktivitäten zu filtern und zu analysieren, um verwandte und relevante Elemente vorzuschlagen. Algorithmen nehmen viele historische Daten auf, einschließlich Transaktionsinformationen, Profildaten und Ähnlichkeitsberechnungen, um die genauesten zugehörigen Artikel oder Produkte vorherzusagen. Es gibt zwei Arten von Algorithmen, die kundenzentriert oder produktzentriert arbeiten. Sie sind als „benutzerbasiertes kollaboratives Filtern“ bzw. „elementbasiertes kollaboratives Filtern“ bekannt.

i) Vorhersageanalyse in Echtzeit

Im Bankensektor wird jede Benutzertransaktion als Datenquelle behandelt, auf der Analysen angewendet werden können, um nützliche Vorhersagen und Informationen zu entschlüsseln. Vorhersageanalyse ist der Prozess der Verwendung von Rechenalgorithmen zur Vorhersage futuristischer Ereignisse und Trends. Der Einsatz von Datenanalysen im Bankwesen ist hauptsächlich für diese Vorhersagen gestiegen. Es gibt hauptsächlich zwei Hauptvorhersagetypen

1. Echtzeitanalysen ermöglichen es Banken, das aktuelle Problem zu verstehen, das ihr Geschäft stört
2. Predictive Analytics, die es Banken ermöglicht, ein zukünftiges Problem zu erkennen und geeignete Schritte auszuwählen, um die erforderlichen Präventivmaßnahmen zu ergreifen, um mögliche Auswirkungen auf das Geschäft zu mindern.

j) Kundensupport

Ein ausgezeichneter Kundensupport trägt dazu bei, eine langfristige Beziehung zu den Kunden aufrechtzuerhalten. Es umfasst die Beantwortung von Kundenanfragen und die Behandlung ihrer Probleme und Beschwerden auf gesunde und zeitnahe Weise. Data Science hilft bei der Erstellung eines zielgerichteten Kundendienstes, indem Kundendaten automatisiert und dem Support-Spezialisten genau präsentiert werden, während er mit dem Kunden kommuniziert.

Fazit

Um mit der Konkurrenz Schritt zu halten, haben fast alle großen Akteure im Bankensegment datenwissenschaftliche Techniken eingeführt, um den Kunden die besten Geschäfte und den besten Mehrwert zu bieten. Dies sind nur einige Bereiche der Umsetzung von Data Science im Banking. In den kommenden Bereichen wird erwartet, dass die Anzahl und Potenz der Anwendungen weiter zunehmen wird.