銀行業務におけるエキサイティングなデータサイエンスアプリケーショントップ10

データサイエンスとは何ですか？

データサイエンスは、組織のデータウェアハウスから到着する膨大な量のデータを分析することによって得られる情報の詳細な調査です。 現代のデータサイエンスは、適切な技術を使用してデータを推測し、関連するアルゴリズムを開発することを扱っています。 データサイエンティストの需要により、データサイエンスコースの人気が高まっています。

データサイエンスのアプリケーションには、ヘルスケア、ターゲット広告、画像認識、音声認識、ゲーム、拡張現実などが含まれます。銀行へのデータサイエンスの導入は、地球の半分から多くの支持を得ています。 一方、銀行は銀行取引でデータ分析を開始し、顧客のプライバシーを侵害する可能性があるため、ハイエンドの技術者からは多くの意見の相違があります。

すべての銀行口座またはクレジットカード取引は、正確な情報に処理できる支出パターンと支出力に関するデータを提供できます。 この情報は、顧客のターゲットを絞った広告やマーケティングに使用できます。

データサイエンスのいくつかのアプリケーション

現在、データサイエンスは次の分野で広く適用されています。

a）ヘルスケア

データサイエンスは、画像分析で異常を検出するために使用でき、遺伝学はDNAの遺伝的パターンを検出するために使用できます。 また、化学反応式を解き、人体への生化学的影響を分析することにより、医薬品開発にも使用できます。

b）ターゲット広告

データサイエンスアルゴリズムは、バックエンドのWebページやアプリケーションにログインするときに表示される広告を決定します。

c）画像認識

データサイエンスの歴史的なアプリケーションの1つは画像認識の分野であり、ほとんどのメディア企業はシステムへのユーザー認証に画像認識を使用し始めています。

d）音声認識

Appleは数年前にSiriを発売しましたが、これはその背後にあるデータサイエンスを使用しています。 同じことがGoogleVoice、Amazon Echo、Cortanaにも当てはまります。

e）ゲーム

ゲーム業界には世界中に20億人を超えるプレーヤーがおり、大量のデータが急増します。このデータを分析して、ゲームの改善、収益化方法に関する洞察を生成し、プレーヤー間のゲーム依存症を誘発する必要があります。

f）拡張現実

拡張現実は、重なり合う現実世界と仮想世界を作成し、インタラクティブな体験を提供します。 拡張現実を思いついた最もトレンドのゲームは、データサイエンスのアプリケーションに大きく依存しているポケモンGOでした。

銀行におけるデータサイエンスのトップ10アプリケーション

インドのHDFC銀行は、インドの銀行部門にデータ分析を導入したパイオニアでした。

これは2004年の初めに開始され、当時の主なアイデアは、アクティブな銀行口座を分離し、非アクティブな銀行口座を決定することでした。 銀行部門がデータサイエンスモデルに参入するまでには数年かかりましたが、それ以来、依存度は着実に高まっています。

銀行でのデータサイエンスの使用は昔からのアドオンでしたが、今では競争に追いつくために必要になっています。

特に2008年の世界的な金融危機の後、市場の傾向を特定および予測するための顧客予測、不正検出、および財務アドバイザリのための銀行業務におけるデータ分析の使用。 銀行や金融機関には多くのユーザーデータがあります。 彼らは、完全な個人情報、収入、支出パターン、購入力、投資リスクの欲求などを含め、顧客の内外を知っています。

これらすべてを理解し、データサイエンスと分析に基づいて自動化されたシステムにこれらすべてを定式化することは、銀行がより正確に信用決定を行うのに役立ちます。 これは、顧客にカスタマイズされたオファーを提供したり、新製品を発売して販売したりするのに役立ちます。また、銀行が最も忠実な顧客との関係により多くの投資を行えるように、忠実な顧客を他の顧客から分離するのに役立ちます。

a）不正検出

銀行は現在、データサイエンスを利用して不正を積極的に検出し、顧客に高レベルのセキュリティを提供しています。 これは、ユーザーの銀行業務を監視および分析し、疑わしいまたは悪意のあるパターンを見つけることによって行われます。

b）顧客をグループ化するための顧客セグメンテーション

さまざまな要因に基づいて顧客を分類することは、銀行が顧客により良いサービスを提供するのに役立ちます。 K-meansでクラスタリングするための有名なアルゴリズムの1つである、ループでアルゴリズムステップを実行することにより、理想的なグループ数を見つけようとするインタラクティブなグループ化アルゴリズム。

c）相対的な顧客比較

すべての顧客のデータが利用できることで、銀行は同じ支出または行動パターンを持つ個人を比較することができます。 これは、銀行が顧客の要件に関する定性的な予測や、類似の顧客への類似の商品のマーケティングに役立ちます。

d）顧客データの管理

デジタルバンキングの出現により、すべてのトムとハリーは銀行口座を持っています。 これにより、ゼタバイトとヨタバイトの顧客データが銀行のストレージリポジトリに保存されました。 これらすべてのデータが有用で関連性があるとは限りません。 データサイエンスは、銀行が必要かつ適切なデータを分離し、それらを使用して顧客の行動、相互作用、好みを繰り返し予測するのに役立ちます。

e）顧客生涯価値（CLV）の予測

銀行は、過去からのインプットに基づいて将来の収益を予測する必要があります。 これは、銀行の予測データ分析を使用して、各顧客の将来価値を計算するのに最適です。 これは、顧客を分離し、将来価値の高い顧客を特定し、顧客サービス、オファー、および割引価格の観点から顧客により多くのリソースを投資するのに役立ちます。 この目的で使用される主なデータサイエンスツールは、一般化線形モデル（GLM）と分類および回帰ツリー（CART）です。

f）リスクモデリング

リスク予測は、リスクの高いクレジット商品を扱う銀行や投資銀行にとって最大の関心事になっています。

信用リスクモデリング

これにより、銀行は、過去の履歴と信用報告に基づいて、ローンの返済方法を予測し、債務不履行者を予測することができます。 リスクモデリングは各ケースのリスク値を計算し、クレジットチームはこのスコアに基づいてローンのみを制裁します。

投資リスクモデリング

リスクモデリングは投資銀行業務でも使用され、リスクのある投資についてリスクと報酬の比率が計算されます。 これは、顧客に投資アドバイスを提供するだけでなく、ファンドの利益を生み出すための内部投資の正しい決定を下すのに役立ちます。

g）パーソナライズされたマーケティング

顧客が新製品を購入すると、ビジネスはパンとバターを獲得します。 銀行のデータ分析は、個々の顧客のニーズに合わせてカスタマイズされたオファーをモデル化する機会を提供します。 これらのオファーは、適切な製品に適用され、適切なタイミングで適切な顧客に提供されます。

h）レコメンデーションエンジン

これはデータサイエンスの単純なアプリケーションの1つであり、アルゴリズムを使用してユーザーアクティビティをフィルタリングおよび分析し、関連する関連アイテムを提案します。 アルゴリズムは、トランザクション情報、プロファイルデータ、類似性計算などの多くの履歴データを取り込んで、最も正確な関連アイテムまたは製品を予測します。 顧客中心の方法または製品中心の方法で機能するアルゴリズムには2つのタイプがあります。 これらは、それぞれ「ユーザーベースの協調フィルタリング」および「アイテムベースの協調フィルタリング」として知られています。

i）リアルタイムの予測分析

銀行セクターでは、すべてのユーザートランザクションは、有用な予測と情報を解読するために分析を適用できるデータのソースとして扱われます。 予測分析は、計算アルゴリズムを使用して未来のイベントや傾向を予測するプロセスです。 銀行におけるデータ分析の使用は、主にこれらの予測のために増加しています。 主に2つの主要な予測タイプがあります

1. リアルタイム分析により、銀行はビジネスを混乱させる現在の問題を理解できます
2. 銀行が将来の問題を認識し、ビジネスへの影響を軽減するために必要な予防措置を講じるための適切な手順を選択できるようにする予測分析。

j）カスタマーサポート

優れたカスタマーサポートは、お客様との長期的な関係を維持するのに役立ちます。 これには、顧客の質問に答え、健全でタイムリーな方法で顧客の問題や苦情に対処することが含まれます。 データサイエンスは、顧客とのコミュニケーション中にスペシャリストをサポートするために顧客データを自動化して正確に提示することにより、対象を絞った顧客サポートサービスを作成するのに役立ちます。

結論

競争に追いつくために、銀行部門のほとんどすべての主要なプレーヤーは、顧客に最高のビジネスと価値を提供するためにデータサイエンス技術を採用しています。 これらは、銀行におけるデータサイエンスの実装のほんの一部です。 今後の分野では、アプリケーションの数と効力はさらに増加すると予想されます。