Las 10 aplicaciones de ciencia de datos más emocionantes en la banca

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es el estudio detallado de la información obtenida mediante el análisis de grandes cantidades de datos que llegan de los almacenes de datos de la organización. La ciencia de datos moderna se ocupa de inferir datos y desarrollar algoritmos relacionados mediante el uso de la tecnología adecuada. La demanda de científicos de datos hace que los cursos de ciencia de datos sean más populares.

Las aplicaciones de la ciencia de datos incluyen atención médica, publicidad dirigida, reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, juegos, realidad aumentada, etc. La introducción de la ciencia de datos en la banca tiene mucha aceptación en la mitad del planeta. Por otro lado, hay muchos desacuerdos entre los técnicos de alto nivel debido al hecho de que los bancos pueden comenzar a realizar análisis de datos en las transacciones bancarias, lo que provoca una violación de la privacidad del cliente.

Cada transacción de cuenta bancaria o tarjeta de crédito puede proporcionar datos sobre sus patrones de gasto y poder adquisitivo, que pueden procesarse en información precisa. Esta información se puede utilizar para publicidad y marketing dirigidos al cliente.

Pocas aplicaciones de la ciencia de datos

A partir de ahora, la ciencia de datos se ha aplicado ampliamente en los siguientes dominios:

a) Salud

La ciencia de datos se puede utilizar en el análisis de imágenes para detectar anomalías y la genética para detectar patrones genéticos en el ADN. También se puede utilizar para el desarrollo de fármacos mediante la resolución de ecuaciones químicas y el análisis de los efectos bioquímicos en el cuerpo humano.

b) Publicidad Dirigida

Los algoritmos de ciencia de datos deciden el anuncio que ve al iniciar sesión en páginas web y aplicaciones en el backend.

c) Reconocimiento de imágenes

Una de las aplicaciones históricas de la ciencia de datos se encuentra en el campo del reconocimiento de imágenes, y la mayoría de las empresas de medios han comenzado a utilizar el reconocimiento de imágenes para la autenticación de usuarios en sus sistemas.

d) Reconocimiento de voz

Apple lanzó Siri hace años, que utiliza la ciencia de datos detrás de él. Lo mismo se aplica a Google Voice, Amazon Echo y Cortana.

e) Juegos de azar

La industria del juego tiene más de 2 mil millones de jugadores en todo el mundo, y habrá una gran cantidad de datos que fluirán. Estos datos deben analizarse para generar información para mejorar el juego, métodos de monetización e inducir la adicción al juego entre los jugadores.

f) Realidad aumentada

La realidad aumentada crea un mundo real y un mundo virtual superpuestos y proporciona una experiencia interactiva. El juego más popular que se le ocurrió con la realidad aumentada fue Pokemon Go, que exhibió una gran dependencia de las aplicaciones de la ciencia de datos.

Las 10 principales aplicaciones de la ciencia de datos en la banca

HDFC Bank en India fue el pionero en introducir análisis de datos en el segmento bancario en India.

Esto se inició a principios de 2004, y en ese entonces, la idea principal era segregar las cuentas bancarias ACTIVAS y tomar una decisión sobre las cuentas bancarias inactivas. Le tomó algunos años al segmento bancario ingresar al modelo de ciencia de datos, pero desde entonces, ha habido un aumento constante en la dependencia.

El uso de la ciencia de datos en la banca fue un complemento hace mucho tiempo, pero ahora se ha convertido en una necesidad para mantenerse al día con la competencia.

Especialmente después de la crisis financiera mundial de 2008, el uso de análisis de datos en la banca para predicciones de clientes, detecciones de fraude y avisos financieros para identificar y predecir tendencias de mercado. Los bancos y las instituciones financieras tienen una gran cantidad de datos de los usuarios. Conocen dentro y fuera de sus clientes, incluidos los detalles personales completos, los ingresos, los patrones de gasto, los poderes de compra, el apetito por el riesgo de inversión, etc.

Conocer todo esto y formularlo todo en un sistema automatizado basado en la ciencia de datos y el análisis ayuda a los bancos a tomar decisiones crediticias con mayor precisión. Esto ayuda a ofrecer ofertas personalizadas a los clientes, lanzar nuevos productos y comercializarlos, etc. También ayuda a segregar a los clientes fieles del resto para que los bancos puedan invertir más en la relación con los clientes más fieles.

a) Detección de fraude

Los bancos ahora están utilizando la ciencia de datos para detectar fraudes de manera proactiva y brindar a los clientes un alto nivel de seguridad. Esto se hace monitoreando y analizando las actividades bancarias del usuario y para descubrir patrones sospechosos o maliciosos.

b) Segmentación de clientes para agrupar clientes

Clasificar a los clientes en función de varios factores ayuda a los bancos a atender mejor a los clientes. Un algoritmo famoso para agrupar en K-means, un algoritmo de agrupación interactivo que intenta encontrar el número ideal de grupos ejecutando los pasos del algoritmo en bucles.

c) Comparación relativa de clientes

La disponibilidad de todos los datos de los clientes ayuda a los bancos a comparar individuos con los mismos patrones de gasto o comportamiento. Esto ayuda al banco en las predicciones cualitativas sobre los requisitos del cliente y en la comercialización de productos similares a clientes similares.

d) Gestión de datos de clientes

Con el surgimiento de la banca digital, cada tom y harry tiene una cuenta bancaria. Esto llevó a que se almacenaran zettabytes y yottabytes de datos de clientes en el repositorio de almacenamiento de los bancos. No todos estos datos van a ser útiles y relevantes. La ciencia de datos ayuda a los bancos a aislar los datos necesarios y apropiados y a utilizarlos para predecir comportamientos, interacciones y preferencias de los clientes de forma iterativa.

e) Predicción del valor de vida del cliente (CLV)

Los bancos deben predecir los ingresos futuros en función de los datos del pasado. Esto se hace mejor utilizando análisis de datos predictivos en la banca para calcular los valores futuros de cada cliente. Esto ayuda a segregar a los clientes, identificar a los que tienen un alto valor futuro e invertir más recursos en ellos en términos de servicio al cliente, ofertas y precios con descuento. Las principales herramientas de ciencia de datos utilizadas para este propósito son los modelos lineales generalizados (GLM) y los árboles de clasificación y regresión (CART).

f) Modelado de riesgos

La predicción del riesgo se ha convertido en una preocupación principal para los bancos con productos crediticios riesgosos, así como para los bancos de inversión.

Modelización del riesgo de crédito

Esto permite a los bancos predecir cómo se pagarán sus préstamos y prever un moroso en función del historial anterior y el informe crediticio. El modelo de riesgo calcula un valor de riesgo para cada caso y el Equipo de Créditos solo sanciona los préstamos en función de este Puntaje.

Modelado de riesgo de inversión

El modelado de riesgos también se utiliza en la banca de inversión, donde se calculan las relaciones riesgo-recompensas para inversiones de riesgo. Esto ayuda a brindar asesoramiento de inversión a los clientes, así como a tomar la decisión correcta en la inversión interna para generar ganancias para un fondo.

g) Marketing personalizado

Las empresas ganan su pan y mantequilla cuando los clientes compran nuevos productos. El análisis de datos en la banca brinda oportunidades para modelar ofertas personalizadas que se adaptan a las necesidades individuales de los clientes. Estas ofertas luego se aplican a los productos correctos y se entregan a los clientes correctos en el momento correcto.

h) Motores de recomendación

Esta es una de las aplicaciones simples de la ciencia de datos en la que se utilizan algoritmos para filtrar y analizar la actividad del usuario con el fin de sugerir elementos relacionados y relevantes. Los algoritmos toman una gran cantidad de datos históricos, incluida la información de transacciones, datos de perfil y cálculos de similitud para predecir los artículos o productos asociados más precisos. Hay dos tipos de algoritmos que funcionan centrados en el cliente o centrados en el producto. Se conocen como “filtrado colaborativo basado en usuarios” y “filtrado colaborativo basado en elementos”, respectivamente.

i) Análisis predictivo en tiempo real

En el sector bancario, cada transacción de usuario se trata como una fuente de datos sobre la que se pueden aplicar análisis para descifrar predicciones e información útiles. El análisis predictivo es el proceso de usar algoritmos computacionales para predecir eventos y tendencias futuristas. El uso del análisis de datos en la banca ha venido en auge principalmente por estas predicciones. Hay principalmente dos tipos principales de predicción

1. El análisis en tiempo real permite a los bancos comprender el problema actual que afecta su negocio
2. Análisis predictivo que permite a los bancos darse cuenta de un problema futuro y seleccionar los pasos apropiados para tomar las medidas preventivas necesarias para mitigar cualquier posible impacto en el negocio.

j) Atención al cliente

Una excelente atención al cliente ayuda a mantener una relación a largo plazo con los clientes. Incluye responder a las consultas de los clientes y abordar sus problemas y quejas de manera sana y oportuna. La ciencia de datos ayuda a crear un servicio de atención al cliente específico al automatizar y presentar con precisión los datos del cliente al especialista de soporte mientras se comunica con el cliente.

Conclusión

Para mantenerse al día con la competencia, casi todos los principales actores del segmento bancario han adoptado técnicas de ciencia de datos para ofrecer mejores negocios y valor a los clientes. Estas son solo algunas áreas de implementación de la ciencia de datos en la banca. En las próximas áreas, se espera que el número y la potencia de las aplicaciones aumenten aún más.