10 Aplikasi Data Science Terbaik di Perbankan

Apa itu ilmu data?

Ilmu data adalah studi terperinci tentang informasi yang diperoleh dengan menganalisis sejumlah besar data yang datang dari gudang data organisasi. Ilmu data modern berurusan dengan menyimpulkan data dan mengembangkan algoritma terkait dengan menggunakan teknologi tepat guna. Permintaan ilmuwan data membuat kursus ilmu data lebih populer.

Aplikasi ilmu data termasuk perawatan kesehatan, iklan bertarget, pengenalan gambar, pengenalan suara, game, augmented reality, dll. Pengenalan ilmu data di perbankan telah mendapat banyak penerimaan dari separuh planet ini. Di sisi lain, ada banyak ketidaksepakatan dari teknisi kelas atas karena fakta bahwa bank dapat mulai melakukan analisis data dalam transaksi perbankan, yang menyebabkan pelanggaran privasi pelanggan.

Setiap transaksi rekening bank atau kartu kredit dapat memberikan data tentang pola pengeluaran dan daya beli Anda, yang dapat diolah menjadi informasi yang akurat. Informasi ini kemudian dapat digunakan untuk periklanan dan pemasaran yang ditargetkan pada pelanggan.

Beberapa Aplikasi Ilmu Data

Sampai sekarang, ilmu data telah banyak diterapkan dalam domain berikut:

a) Kesehatan

Ilmu data dapat digunakan dalam analisis citra untuk mendeteksi kelainan dan genetika untuk mendeteksi pola genetik pada DNA. Ini juga dapat digunakan untuk pengembangan obat dengan memecahkan persamaan kimia dan menganalisis efek biokimia pada tubuh manusia.

b) Iklan Bertarget

Algoritme ilmu data memutuskan iklan yang Anda lihat saat masuk ke halaman web dan aplikasi di backend.

c) Pengenalan gambar

Salah satu aplikasi historis ilmu data adalah di bidang pengenalan gambar, dan sebagian besar perusahaan media telah mulai menggunakan pengenalan gambar untuk otentikasi pengguna ke dalam sistem mereka.

d) Pengenalan ucapan

Apple meluncurkan Siri tahun lalu, yang menggunakan ilmu data di belakangnya. Hal yang sama berlaku untuk Google Voice, Amazon Echo, dan Cortana.

e) Permainan

Industri game memiliki lebih dari 2 miliar pemain di seluruh dunia, dan akan ada banyak data yang masuk. Data ini perlu dianalisis untuk menghasilkan wawasan untuk peningkatan game, metode monetisasi, dan menginduksi kecanduan game di antara para pemain

f) Realitas tertambah

Augmented reality menciptakan dunia nyata dan dunia virtual yang tumpang tindih dan memberikan pengalaman interaktif. Game paling trending yang muncul dengan augmented reality adalah Pokemon Go, yang menunjukkan ketergantungan besar pada aplikasi ilmu data.

10 Aplikasi Ilmu Data Terbaik di Perbankan

HDFC Bank di India adalah pelopor dalam memperkenalkan analisis data di segmen perbankan di India.

Ini dimulai pada awal 2004, dan saat itu, ide utamanya adalah untuk memisahkan rekening bank AKTIF dan membuat keputusan tentang rekening bank yang tidak aktif. Butuh beberapa tahun bagi segmen perbankan untuk masuk ke model ilmu data, tetapi sejak itu, ketergantungan terus meningkat.

Penggunaan ilmu data di perbankan adalah tambahan sejak lama, tetapi sekarang telah menjadi kebutuhan untuk bersaing dengan persaingan.

Terutama setelah krisis keuangan global tahun 2008, penggunaan analisis data di perbankan untuk prediksi pelanggan, deteksi penipuan, dan penasihat keuangan untuk mengidentifikasi dan memprediksi tren pasar. Bank dan lembaga keuangan memiliki banyak data pengguna. Mereka tahu masuk dan keluar dari pelanggan mereka, termasuk detail pribadi lengkap, pendapatan, pola pengeluaran, daya beli, selera risiko investasi, dll.

Mengetahui semua ini dan merumuskan semua ini ke dalam sistem otomatis berdasarkan ilmu data dan analitik membantu bank membuat keputusan kredit dengan lebih akurat. Ini membantu memberikan penawaran khusus kepada pelanggan, meluncurkan produk baru dan memasarkannya, dll. Ini juga membantu memisahkan pelanggan setia dari yang lain sehingga bank dapat berinvestasi lebih banyak pada hubungan dengan pelanggan paling setia.

a) Deteksi penipuan

Bank sekarang memanfaatkan ilmu data untuk secara proaktif mendeteksi penipuan dan memberikan tingkat keamanan yang tinggi kepada nasabah. Hal ini dilakukan dengan memantau dan menganalisis aktivitas perbankan pengguna dan untuk mengetahui pola yang mencurigakan atau jahat.

b) Segmentasi pelanggan untuk mengelompokkan pelanggan

Mengklasifikasikan nasabah berdasarkan berbagai faktor membantu bank untuk melayani nasabah dengan lebih baik. Salah satu algoritma terkenal untuk pengelompokan di K-means, algoritma pengelompokan interaktif yang mencoba menemukan jumlah ideal grup dengan mengeksekusi langkah-langkah algoritma dalam loop.

c) Perbandingan pelanggan relatif

Ketersediaan semua data pelanggan membantu bank untuk membandingkan individu dengan pola pengeluaran atau perilaku yang sama. Ini membantu bank dalam prediksi kualitatif tentang kebutuhan pelanggan dan dalam memasarkan produk serupa kepada pelanggan serupa.

d) Mengelola data pelanggan

Dengan munculnya perbankan digital, setiap tom dan harry memiliki rekening bank. Hal ini menyebabkan zettabytes dan yottabytes data pelanggan disimpan di gudang penyimpanan bank. Tidak semua data ini akan berguna dan relevan. Ilmu data membantu bank untuk mengisolasi data yang diperlukan dan sesuai dan menggunakannya untuk memprediksi perilaku pelanggan secara iteratif, interaksi, dan preferensi.

e) Prediksi Nilai Umur Pelanggan (CLV)

Bank perlu memprediksi pendapatan masa depan berdasarkan masukan dari masa lalu. Ini paling baik dilakukan dengan menggunakan analitik data prediktif di perbankan untuk menghitung nilai masa depan setiap pelanggan. Ini membantu dalam memisahkan pelanggan, mengidentifikasi pelanggan dengan nilai masa depan yang tinggi, dan menginvestasikan lebih banyak sumber daya pada mereka dalam hal layanan pelanggan, penawaran, dan harga diskon. Alat data science utama yang digunakan untuk tujuan ini adalah Generalized Linear Models (GLM) dan Classification and Regression Trees (CART).

f) Pemodelan Risiko

Prediksi risiko telah menjadi perhatian utama bagi bank dengan produk kredit berisiko serta bank investasi.

Pemodelan risiko kredit

Hal ini memungkinkan bank untuk memprediksi bagaimana pinjaman mereka akan dilunasi dan untuk meramalkan mangkir berdasarkan sejarah masa lalu dan laporan kredit. Pemodelan risiko menghitung nilai risiko untuk setiap kasus dan Tim Kredit hanya memberikan sanksi pinjaman berdasarkan Skor ini.

Pemodelan Risiko Investasi

Pemodelan risiko juga digunakan dalam perbankan investasi, di mana rasio risiko-hadiah dihitung untuk investasi berisiko. Ini membantu dalam memberikan saran investasi kepada pelanggan serta membuat keputusan yang tepat dalam investasi internal untuk menghasilkan keuntungan bagi dana.

g) Pemasaran yang dipersonalisasi

Bisnis mendapatkan roti dan mentega ketika pelanggan membeli produk baru. Analisis data di perbankan memberikan peluang untuk memodelkan penawaran khusus yang sesuai dengan kebutuhan nasabah individu. Penawaran ini kemudian diterapkan pada produk yang tepat dan dikirimkan ke pelanggan yang tepat pada waktu yang tepat.

h) Mesin rekomendasi

Ini adalah salah satu aplikasi sederhana dari ilmu data di mana algoritma digunakan untuk menyaring dan menganalisis aktivitas pengguna untuk menyarankan item terkait dan relevan. Algoritma mengambil banyak data historis, termasuk informasi transaksi, data profil, dan perhitungan kesamaan untuk memprediksi item atau produk terkait yang paling akurat. Ada dua jenis algoritme yang bekerja dengan cara yang berpusat pada pelanggan atau dengan cara yang berpusat pada produk. Mereka masing-masing dikenal sebagai "Pemfilteran Kolaboratif Berbasis Pengguna" dan "Pemfilteran Kolaboratif Berbasis Item".

i) Analisis prediksi waktu nyata

Di sektor perbankan, setiap transaksi pengguna diperlakukan sebagai sumber data di mana analitik dapat diterapkan untuk menguraikan prediksi dan informasi yang berguna. Analisis prediktif adalah proses menggunakan algoritma komputasi untuk memprediksi peristiwa dan tren futuristik. Penggunaan analisis data di perbankan telah meningkat terutama untuk prediksi ini. Sebagian besar ada dua jenis prediksi utama

1. Analisis waktu nyata memungkinkan bank untuk memahami masalah saat ini yang mengganggu bisnis mereka
2. Analisis prediktif yang memungkinkan bank untuk menyadari masalah masa depan dan untuk memilih langkah yang tepat untuk mengambil tindakan pencegahan yang diperlukan untuk mengurangi kemungkinan dampak pada bisnis.

j) Dukungan Pelanggan

Dukungan pelanggan yang sangat baik membantu menjaga hubungan jangka panjang dengan pelanggan. Ini termasuk menanggapi pertanyaan pelanggan dan menangani masalah dan keluhan mereka dengan cara yang sehat dan tepat waktu. Ilmu data membantu menciptakan layanan dukungan pelanggan yang ditargetkan dengan mengotomatisasi dan menyajikan data pelanggan secara akurat untuk mendukung spesialis saat dia berkomunikasi dengan pelanggan.

Kesimpulan

Untuk mengikuti persaingan, hampir semua pemain utama di segmen perbankan telah mengadopsi teknik data science untuk memberikan bisnis dan nilai terbaik kepada nasabah. Ini hanya beberapa area penerapan ilmu data di perbankan. Di daerah-daerah yang akan datang, jumlah dan potensi aplikasi hanya diharapkan akan terus meningkat.