Top 10 des applications passionnantes de la science des données dans le secteur bancaire

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données est l'étude détaillée des informations obtenues en analysant de grandes quantités de données provenant des entrepôts de données de l'organisation. La science des données moderne consiste à déduire des données et à développer des algorithmes associés en utilisant une technologie appropriée. La demande de scientifiques des données rend les cours de science des données plus populaires.

Les applications de la science des données incluent les soins de santé, la publicité ciblée, la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale, les jeux, la réalité augmentée, etc. L'introduction de la science des données dans le secteur bancaire a été largement acceptée par la moitié de la planète. D'un autre côté, il y a beaucoup de désaccords de la part des techniciens haut de gamme en raison du fait que les banques peuvent commencer à effectuer des analyses de données dans les transactions bancaires, entraînant une violation de la vie privée des clients.

Chaque compte bancaire ou transaction par carte de crédit peut fournir des données sur vos habitudes de dépenses et vos pouvoirs d'achat, qui peuvent être transformées en informations précises. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour la publicité et le marketing ciblés sur le client.

Peu d'applications de la science des données

À ce jour, la science des données a été largement appliquée dans les domaines suivants :

a) Soins de santé

La science des données peut être utilisée dans l'analyse d'images pour détecter des anomalies et la génétique pour détecter des modèles génétiques sur l'ADN. Il peut également être utilisé pour le développement de médicaments en résolvant des équations chimiques et en analysant les effets biochimiques sur le corps humain.

b) Publicité ciblée

Les algorithmes de science des données décident de la publicité que vous voyez lorsque vous vous connectez à des pages Web et à des applications dans le backend.

c) Reconnaissance d'images

L'une des applications historiques de la science des données est dans le domaine de la reconnaissance d'images, et la plupart des entreprises de médias ont commencé à utiliser la reconnaissance d'images pour l'authentification des utilisateurs dans leurs systèmes.

d) Reconnaissance vocale

Apple a lancé Siri il y a des années, qui s'appuie sur la science des données. Il en va de même pour Google Voice, Amazon Echo et Cortana.

e) Jeux

L'industrie du jeu compte plus de 2 milliards de joueurs dans le monde, et il y aura beaucoup de données qui jailliront. Ces données doivent être analysées pour générer des informations sur les améliorations du jeu, les méthodes de monétisation et induire une dépendance au jeu chez les joueurs.

f) Réalité augmentée

La réalité augmentée crée un monde réel et un monde virtuel qui se chevauchent et offre une expérience interactive. Le jeu le plus tendance qui a proposé la réalité augmentée était Pokemon Go, qui présentait une forte dépendance aux applications de la science des données.

Top 10 des applications de la science des données dans le secteur bancaire

HDFC Bank en Inde a été le pionnier dans l'introduction de l'analyse de données dans le segment bancaire en Inde.

Cela a commencé au début de 2004, et à l'époque, l'idée principale était de séparer les comptes bancaires ACTIFS et de prendre une décision sur les comptes bancaires inactifs. Il a fallu quelques années au segment bancaire pour entrer dans le modèle de la science des données, mais depuis lors, la dépendance n'a cessé d'augmenter.

L'utilisation de la science des données dans le secteur bancaire était un ajout depuis longtemps, mais elle est maintenant devenue une nécessité pour faire face à la concurrence.

Surtout après la crise financière mondiale de 2008, l'utilisation de l'analyse de données dans le secteur bancaire pour les prévisions des clients, la détection des fraudes et les avis financiers pour identifier et prévoir les tendances du marché. Les banques et les institutions financières ont beaucoup de données sur les utilisateurs. Ils connaissent leurs clients et leurs clients, y compris les détails personnels complets, les revenus, les habitudes de dépenses, les pouvoirs d'achat, les appétits pour le risque d'investissement, etc.

Connaître tout cela et les formuler dans un système automatisé basé sur la science des données et l'analyse aide les banques à prendre des décisions de crédit avec plus de précision. Cela permet de proposer des offres personnalisées aux clients, de lancer de nouveaux produits et de les commercialiser, etc. Cela permet également de séparer les clients fidèles du reste afin que les banques puissent investir davantage dans la relation avec les clients les plus fidèles.

a) Détection de fraude

Les banques utilisent désormais la science des données pour détecter de manière proactive les fraudes et offrir aux clients un niveau de sécurité élevé. Cela se fait en surveillant et en analysant les activités bancaires de l'utilisateur et en découvrant tout schéma suspect ou malveillant.

b) Segmentation de la clientèle pour grouper les clients

La classification des clients en fonction de divers facteurs aide les banques à mieux servir les clients. Un célèbre algorithme de clustering en K-means, un algorithme de regroupement interactif qui tente de trouver le nombre idéal de groupes en exécutant les étapes de l'algorithme en boucles.

c) Comparaison relative des clients

La disponibilité de toutes les données des clients aide les banques à comparer les individus ayant les mêmes habitudes de consommation ou de comportement. Cela aide la banque à faire des prévisions qualitatives sur les besoins des clients et à commercialiser des produits similaires auprès de clients similaires.

d) Gestion des données clients

Avec l'émergence de la banque numérique, chaque tom et harry a un compte bancaire. Cela a conduit à stocker des zettaoctets et des yottaoctets de données clients dans le référentiel de stockage des banques. Toutes ces données ne seront pas utiles et pertinentes. La science des données aide les banques à isoler les données nécessaires et appropriées et à les utiliser pour prédire de manière itérative les comportements, les interactions et les préférences des clients.

e) Prévision de la valeur à vie du client (CLV)

Les banques doivent prédire les revenus futurs en fonction des données du passé. Il est préférable d'utiliser l'analyse prédictive des données dans le secteur bancaire pour calculer les valeurs futures de chaque client. Cela aide à séparer les clients, à identifier ceux qui ont une valeur future élevée et à investir davantage de ressources sur eux en termes de service client, d'offres et de prix réduits. Les principaux outils de science des données utilisés à cette fin sont les modèles linéaires généralisés (GLM) et les arbres de classification et de régression (CART).

f) Modélisation des risques

La prévision des risques est devenue une préoccupation majeure pour les banques proposant des produits de crédit risqués ainsi que pour les banques d'investissement.

Modélisation du risque de crédit

Cela permet aux banques de prédire comment leurs prêts vont être remboursés et de prévoir un défaillant sur la base des antécédents et du rapport de solvabilité. La modélisation des risques calcule une valeur de risque pour chaque cas et l'équipe des crédits ne sanctionne les prêts qu'en fonction de ce score.

Modélisation des risques d'investissement

La modélisation des risques est également utilisée dans la banque d'investissement, où les ratios risque-récompense sont calculés pour les investissements risqués. Cela aide à donner des conseils d'investissement aux clients ainsi qu'à prendre la bonne décision d'investissement interne pour générer des bénéfices pour un fonds.

g) Marketing personnalisé

Les affaires gagnent leur pain et leur beurre lorsque les clients achètent de nouveaux produits. L'analyse de données dans le secteur bancaire offre la possibilité de modéliser des offres personnalisées qui répondent aux besoins individuels des clients. Ces offres sont ensuite appliquées aux bons produits et livrées aux bons clients au bon moment.

h) Moteurs de recommandation

Il s'agit de l'une des applications simples de la science des données dans laquelle des algorithmes sont utilisés pour filtrer et analyser l'activité des utilisateurs afin de suggérer des éléments connexes et pertinents. Les algorithmes prennent en compte de nombreuses données historiques, notamment des informations sur les transactions, des données de profil et des calculs de similarité pour prédire les articles ou produits associés les plus précis. Il existe deux types d'algorithmes qui fonctionnent de manière centrée sur le client ou de manière centrée sur le produit. Ils sont connus respectivement sous le nom de «filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur» et «filtrage collaboratif basé sur l'élément».

i) Analyse prédictive en temps réel

Dans le secteur bancaire, chaque transaction d'utilisateur est traitée comme une source de données sur laquelle l'analyse peut être appliquée pour déchiffrer des prédictions et des informations utiles. L'analyse prédictive est le processus d'utilisation d'algorithmes de calcul pour prédire des événements et des tendances futuristes. L'utilisation de l'analyse de données dans le secteur bancaire s'est développée principalement pour ces prévisions. Il existe principalement deux principaux types de prédiction

1. L'analyse en temps réel permet aux banques de comprendre le problème actuel qui perturbe leur activité
2. Analyse prédictive qui permet aux banques de réaliser un problème futur et de sélectionner les mesures appropriées pour prendre les mesures préventives nécessaires pour atténuer tout impact possible sur les activités.

j) Assistance client

Un excellent support client permet de maintenir une relation à long terme avec les clients. Cela comprend la réponse aux questions des clients et le traitement de leurs problèmes et plaintes de manière saine et rapide. La science des données aide à créer un service d'assistance client ciblé en automatisant et en présentant avec précision les données client au spécialiste de l'assistance pendant qu'il est en communication avec le client.

Conclusion

Pour faire face à la concurrence, presque tous les principaux acteurs du secteur bancaire ont adopté des techniques de science des données pour offrir les meilleures entreprises et la valeur aux clients. Ce ne sont là que quelques domaines de mise en œuvre de la science des données dans le secteur bancaire. Dans les domaines à venir, le nombre et la puissance des applications ne devraient qu'augmenter encore.