Le 10 migliori applicazioni di data science nel settore bancario

Che cos'è la scienza dei dati?

La scienza dei dati è lo studio dettagliato delle informazioni ottenute analizzando grandi quantità di dati provenienti dai data warehouse dell'organizzazione. La moderna scienza dei dati si occupa dell'inferenza dei dati e dello sviluppo di algoritmi correlati utilizzando la tecnologia appropriata. La richiesta di scienziati dei dati rende i corsi di scienza dei dati più popolari.

Le applicazioni della scienza dei dati includono assistenza sanitaria, pubblicità mirata, riconoscimento di immagini, riconoscimento vocale, giochi, realtà aumentata, ecc. L'introduzione della scienza dei dati nel settore bancario ha ricevuto molta accettazione da metà del pianeta. D'altra parte, ci sono molti disaccordi da parte dei tecnici di fascia alta a causa del fatto che le banche possono iniziare a eseguire analisi dei dati nelle transazioni bancarie, causando una violazione della privacy dei clienti.

Ogni transazione con conto bancario o carta di credito può fornire dati sui tuoi modelli di spesa e sui tuoi poteri di spesa, che possono essere elaborati in informazioni precise. Queste informazioni possono quindi essere utilizzate per pubblicità e marketing mirati presso il cliente.

Poche applicazioni della scienza dei dati

A partire da ora, la scienza dei dati è stata ampiamente applicata nei seguenti domini:

a) Sanità

La scienza dei dati può essere utilizzata nell'analisi delle immagini per rilevare anomalie e genetica per rilevare i modelli genetici sul DNA. Può anche essere utilizzato per lo sviluppo di farmaci risolvendo equazioni chimiche e analizzando gli effetti biochimici sul corpo umano.

b) Pubblicità mirata

Gli algoritmi di data science decidono la pubblicità che vedi durante l'accesso a pagine Web e applicazioni nel back-end.

c) Riconoscimento dell'immagine

Una delle applicazioni storiche della scienza dei dati è nel campo del riconoscimento delle immagini e la maggior parte delle società di media ha iniziato a utilizzare il riconoscimento delle immagini per l'autenticazione degli utenti nei propri sistemi.

d) Riconoscimento vocale

Apple ha lanciato Siri anni fa, che utilizza la scienza dei dati dietro di esso. Lo stesso valeva per Google Voice, Amazon Echo e Cortana.

e) Gioco

L'industria dei giochi ha oltre 2 miliardi di giocatori in tutto il mondo e ci saranno molti dati che sgorgano. Questi dati devono essere analizzati per generare approfondimenti per miglioramenti del gioco, metodi di monetizzazione e indurre la dipendenza dal gioco tra i giocatori

f) Realtà aumentata

La realtà aumentata crea un mondo reale e un mondo virtuale sovrapposti e offre un'esperienza interattiva. Il gioco più di tendenza che ha inventato la realtà aumentata è stato Pokemon Go, che mostrava una forte dipendenza dalle applicazioni della scienza dei dati.

Le 10 migliori applicazioni della scienza dei dati nel settore bancario

HDFC Bank in India è stata la pioniera nell'introduzione dell'analisi dei dati nel segmento bancario in India.

Questo è stato avviato all'inizio del 2004 e, all'epoca, l'idea principale era quella di separare i conti bancari ATTIVI e prendere una decisione sui conti bancari inattivi. Ci sono voluti alcuni anni prima che il segmento bancario entrasse nel modello della scienza dei dati, ma da allora c'è stato un costante aumento della dipendenza.

L'uso della scienza dei dati nel settore bancario era un'aggiunta molto indietro, ma ora è diventata una necessità per stare al passo con la concorrenza.

Soprattutto dopo la crisi finanziaria globale del 2008, l'uso dell'analisi dei dati nel settore bancario per previsioni sui clienti, rilevamenti di frodi e consulenza finanziaria per identificare e prevedere le tendenze del mercato. Le banche e gli istituti finanziari dispongono di molti dati utente. Conoscono dentro e fuori i loro clienti, inclusi dettagli personali completi, reddito, modelli di spesa, poteri di acquisto, propensione al rischio di investimento, ecc.

Conoscere tutti questi elementi e formularli in un sistema automatizzato basato sulla scienza dei dati e l'analisi aiuta le banche a prendere decisioni di credito in modo più accurato. Questo aiuta a fornire offerte personalizzate ai clienti, lanciare nuovi prodotti e commercializzarli, ecc. Aiuta anche a separare i clienti fedeli dal resto in modo che le banche possano investire di più nella relazione con i clienti più fedeli.

a) Individuazione delle frodi

Le banche stanno ora utilizzando la scienza dei dati per rilevare in modo proattivo le frodi e fornire ai clienti un elevato livello di sicurezza. Questo viene fatto monitorando e analizzando le attività bancarie dell'utente e per scoprire eventuali schemi sospetti o dannosi.

b) Segmentazione della clientela per raggruppare i clienti

Classificare i clienti in base a vari fattori aiuta le banche a servire meglio i clienti. Un famoso algoritmo per il clustering in K-mean, un algoritmo di raggruppamento interattivo che cerca di trovare il numero ideale di gruppi eseguendo i passaggi dell'algoritmo in loop.

c) Confronto relativo dei clienti

La disponibilità di tutti i dati dei clienti aiuta le banche a confrontare individui con gli stessi modelli di spesa o comportamentali. Questo aiuta la banca nelle previsioni qualitative sui requisiti dei clienti e nella commercializzazione di prodotti simili a clienti simili.

d) Gestione dei dati dei clienti

Con l'emergere del digital banking, ogni Tom e Harry ha un conto in banca. Ciò ha portato zettabyte e yottabyte di dati dei clienti a essere archiviati nel repository di archiviazione delle banche. Non tutti questi dati saranno utili e rilevanti. La scienza dei dati aiuta le banche a isolare i dati necessari e appropriati e a usarli per prevedere i comportamenti, le interazioni e le preferenze dei clienti in modo iterativo.

e) Previsione del Customer Lifetime Value (CLV)

Le banche devono prevedere i ricavi futuri sulla base degli input del passato. È meglio farlo utilizzando l'analisi dei dati predittiva nel settore bancario per calcolare i valori futuri di ciascun cliente. Questo aiuta a separare i clienti, identificare quelli con un alto valore futuro e investire più risorse su di loro in termini di servizio clienti, offerte e prezzi scontati. I principali strumenti di data science utilizzati a questo scopo sono i modelli lineari generalizzati (GLM) e gli alberi di classificazione e regressione (CART).

f) Modellazione del rischio

La previsione del rischio è diventata una preoccupazione primaria per le banche con prodotti di credito rischiosi e per le banche di investimento.

Modellazione del rischio di credito

Ciò consente alle banche di prevedere come verranno rimborsati i loro prestiti e di prevedere un inadempiente in base alla storia passata e al rapporto di credito. La modellazione del rischio calcola un valore di rischio per ogni caso e il team dei crediti sanziona i prestiti solo in base a questo punteggio.

Modellazione del rischio di investimento

La modellazione del rischio viene utilizzata anche nell'investment banking, in cui i rapporti rischio-rendimento vengono calcolati per investimenti rischiosi. Questo aiuta a fornire consigli di investimento ai clienti e a prendere la decisione giusta negli investimenti interni per generare profitti per un fondo.

g) Marketing personalizzato

Il business guadagna pane e burro quando i clienti acquistano nuovi prodotti. L'analisi dei dati nel settore bancario offre l'opportunità di modellare offerte personalizzate che si adattano alle esigenze dei singoli clienti. Queste offerte vengono quindi applicate ai prodotti giusti e consegnate ai clienti giusti al momento giusto.

h) Motori di raccomandazione

Questa è una delle semplici applicazioni della scienza dei dati in cui gli algoritmi vengono utilizzati per filtrare e analizzare l'attività dell'utente al fine di suggerire elementi correlati e pertinenti. Gli algoritmi raccolgono molti dati storici, comprese le informazioni sulle transazioni, i dati del profilo e i calcoli di somiglianza per prevedere gli articoli o i prodotti associati più accurati. Esistono due tipi di algoritmi che funzionano in modo incentrato sul cliente o in modo incentrato sul prodotto. Sono noti rispettivamente come "filtro collaborativo basato sull'utente" e "filtro collaborativo basato sugli elementi".

i) Analisi predittiva in tempo reale

Nel settore bancario, ogni transazione dell'utente viene trattata come una fonte di dati su cui è possibile applicare analisi per decifrare previsioni e informazioni utili. L'analisi predittiva è il processo di utilizzo di algoritmi computazionali per prevedere eventi e tendenze futuristiche. L'uso dell'analisi dei dati nel settore bancario è cresciuto principalmente per queste previsioni. Esistono principalmente due tipi principali di previsione

1. L'analisi in tempo reale consente alle banche di comprendere il problema attuale che interrompe la loro attività
2. Analisi predittiva che consente alle banche di realizzare un problema futuro e di selezionare le misure appropriate per intraprendere le azioni preventive necessarie per mitigare qualsiasi possibile impatto sul business.

j) Assistenza clienti

Un eccellente supporto clienti aiuta a mantenere una relazione a lungo termine con i clienti. Comprende rispondere alle domande dei clienti e affrontare i loro problemi e reclami in modo sano e tempestivo. La scienza dei dati aiuta a creare un servizio di assistenza clienti mirato automatizzando e presentando accuratamente i dati dei clienti allo specialista dell'assistenza mentre è in comunicazione con il cliente.

Conclusione

Per stare al passo con la concorrenza, quasi tutti i principali attori del segmento bancario hanno adottato tecniche di data science per fornire le migliori attività e valore ai clienti. Queste sono solo alcune aree di implementazione della scienza dei dati nel settore bancario. Nelle prossime aree, il numero e la potenza delle applicazioni dovrebbero solo aumentare ulteriormente.