은행에서 가장 흥미로운 10가지 데이터 과학 애플리케이션

데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학은 조직의 데이터 웨어하우스에서 도착하는 방대한 양의 데이터를 분석하여 얻은 정보에 대한 자세한 연구입니다. 현대 데이터 과학은 적절한 기술을 사용하여 데이터를 추론하고 관련 알고리즘을 개발하는 것을 다룬다. 데이터 과학자에 대한 수요로 인해 데이터 과학 과정이 더욱 유명해졌습니다.

데이터 과학의 응용 프로그램에는 의료, 타겟 광고, 이미지 인식, 음성 인식, 게임, 증강 현실 등이 포함됩니다. 은행에서 데이터 과학의 도입은 지구 절반에서 많은 수용을 받았습니다. 반면 은행이 은행 거래에서 데이터 분석을 시작할 수 있다는 점에서 고급 기술자들 사이에서 많은 이견이 있어 고객의 개인정보를 침해할 수 있다.

모든 은행 계좌 또는 신용 카드 거래는 정확한 정보로 처리될 수 있는 지출 패턴 및 지출 능력에 대한 데이터를 제공할 수 있습니다. 이 정보는 타겟 광고 및 고객 마케팅에 사용될 수 있습니다.

데이터 과학의 몇 가지 응용

현재 데이터 과학은 다음과 같은 영역에서 널리 적용되었습니다.

a) 의료

데이터 과학은 이미지 분석에서 이상을 감지하고 유전학에서 DNA의 유전 패턴을 감지하는 데 사용할 수 있습니다. 화학방정식을 풀고 인체에 미치는 생화학적 영향을 분석하여 약물 개발에도 활용할 수 있습니다.

b) 타겟 광고

데이터 과학 알고리즘은 백엔드에서 웹 페이지 및 애플리케이션에 로그인하는 동안 표시되는 광고를 결정합니다.

c) 이미지 인식

데이터 과학의 역사적 응용 중 하나는 이미지 인식 분야이며 대부분의 미디어 회사는 시스템에 대한 사용자 인증을 위해 이미지 인식을 사용하기 시작했습니다.

d) 음성 인식

Apple은 몇 년 전에 데이터 과학을 사용하는 Siri를 출시했습니다. Google Voice, Amazon Echo 및 Cortana에도 동일하게 적용됩니다.

e) 게임

게임 산업은 전 세계적으로 20억 명이 넘는 플레이어를 보유하고 있으며 많은 데이터가 유입될 것입니다. 이 데이터를 분석하여 게임 개선, 수익 창출 방법 및 플레이어 간의 게임 중독 유도에 대한 통찰력을 생성해야 합니다.

f) 증강 현실

증강 현실은 현실 세계와 가상 세계가 중첩되어 상호 작용하는 경험을 제공합니다. 증강현실이 등장한 가장 유행하는 게임은 데이터 사이언스의 응용에 대한 의존도가 높은 포켓몬고였다.

은행에서 데이터 과학의 상위 10가지 응용 프로그램

인도의 HDFC 은행은 인도의 은행 부문에서 데이터 분석을 도입한 선구자였습니다.

이것은 2004년 초에 시작되었으며, 당시 주요 아이디어는 ACTIVE 은행 계좌를 분리하고 비활성화된 은행 계좌에 대한 결정을 내리는 것이었습니다. 은행 부문이 데이터 과학 모델에 진입하는 데 몇 년이 걸렸지만 그 이후로 종속성이 꾸준히 증가했습니다.

은행에서 데이터 과학을 사용하는 것은 오래전에 추가 기능이었지만 이제는 경쟁에 뒤처지지 않기 위한 필수 요소가 되었습니다.

특히 2008년 글로벌 금융 위기 이후 시장 동향을 식별하고 예측하기 위한 고객 예측, 사기 탐지 및 재무 자문을 위해 은행 업무에서 데이터 분석을 사용했습니다. 은행과 금융 기관에는 많은 사용자 데이터가 있습니다. 그들은 완전한 개인 정보, 수입, 지출 패턴, 구매력, 투자 위험 성향 등을 포함하여 고객 안팎을 알고 있습니다.

이 모든 것을 알고 데이터 과학 및 분석을 기반으로 자동화된 시스템으로 이 모든 것을 공식화하면 은행이 신용 결정을 보다 정확하게 내리는 데 도움이 됩니다. 이는 고객에게 맞춤형 제안을 제공하고 신제품을 출시하고 마케팅하는 데 도움이 됩니다. 또한 충성도가 높은 고객을 나머지 고객과 분리하여 은행이 가장 충성도가 높은 고객과의 관계에 더 많은 투자를 할 수 있도록 합니다.

a) 사기 탐지

은행은 이제 데이터 과학을 활용하여 사기를 사전에 감지하고 고객에게 높은 수준의 보안을 제공하고 있습니다. 이는 사용자의 은행 활동을 모니터링 및 분석하고 의심스럽거나 악의적인 패턴을 찾아내는 방식으로 수행됩니다.

b) 고객 그룹화를 위한 고객 세분화

다양한 요인에 따라 고객을 분류하면 은행이 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 됩니다. 루프에서 알고리즘 단계를 실행하여 이상적인 그룹 수를 찾으려고 시도하는 대화식 그룹화 알고리즘인 K-평균에서 클러스터링을 위한 유명한 알고리즘 중 하나입니다.

c) 상대적인 고객 비교

모든 고객 데이터의 가용성은 은행이 동일한 지출 또는 행동 패턴을 가진 개인을 비교하는 데 도움이 됩니다. 이는 은행이 고객 요구 사항에 대한 정성적 예측과 유사한 고객에게 유사한 제품을 마케팅하는 데 도움이 됩니다.

d) 고객 데이터 관리

디지털 뱅킹의 등장으로 모든 톰과 해리는 은행 계좌를 갖게 되었습니다. 이로 인해 제타바이트 및 요타바이트의 고객 데이터가 은행의 스토리지 저장소에 저장되었습니다. 이러한 모든 데이터가 유용하고 관련성이 있는 것은 아닙니다. 데이터 과학은 은행이 필요하고 적절한 데이터를 분리하고 이를 사용하여 반복적으로 고객 행동, 상호 작용 및 선호도를 예측하는 데 도움이 됩니다.

e) 고객평생가치(CLV) 예측

은행은 과거의 입력을 기반으로 미래 수익을 예측해야 합니다. 이는 각 고객의 미래 가치를 계산하기 위해 뱅킹에서 예측 데이터 분석을 사용하여 가장 잘 수행됩니다. 이는 고객을 분리하고 미래 가치가 높은 고객을 식별하며 고객 서비스, 제안 및 할인된 가격 측면에서 고객에게 더 많은 리소스를 투자하는 데 도움이 됩니다. 이 목적에 사용되는 기본 데이터 과학 도구는 GLM(일반화 선형 모델)과 CART(분류 및 회귀 트리)입니다.

f) 위험 모델링

위험 예측은 위험 신용 상품을 보유한 은행과 투자 은행의 주요 관심사가 되었습니다.

신용 위험 모델링

이를 통해 은행은 대출금 상환 방식을 예측하고 과거 이력 및 신용 보고서를 기반으로 채무 불이행자를 예측할 수 있습니다. 위험 모델링은 각 사례에 대한 위험 값을 계산하고 Credits 팀은 이 점수를 기반으로 대출만 제재합니다.

투자 위험 모델링

위험 모델링은 위험 투자에 대한 위험 보상 비율이 계산되는 투자 은행에서도 사용됩니다. 이는 고객에게 투자 조언을 제공할 뿐만 아니라 내부 투자에서 올바른 결정을 내려 펀드의 수익을 창출하는 데 도움이 됩니다.

g) 개인화 마케팅

비즈니스는 고객이 신제품을 구매할 때 빵과 버터를 얻습니다. 은행 업무의 데이터 분석은 개별 고객의 요구에 맞는 맞춤형 제안을 모델링할 수 있는 기회를 제공합니다. 그런 다음 이러한 제안은 적절한 제품에 적용되고 적절한 시간에 적절한 고객에게 전달됩니다.

h) 추천 엔진

이것은 관련 항목을 제안하기 위해 사용자 활동을 필터링하고 분석하는 데 알고리즘이 사용되는 데이터 과학의 간단한 응용 프로그램 중 하나입니다. 알고리즘은 가장 정확한 관련 항목 또는 제품을 예측하기 위해 거래 정보, 프로필 데이터 및 유사성 계산을 포함한 많은 과거 데이터를 사용합니다. 고객 중심 방식 또는 제품 중심 방식으로 작동하는 두 가지 유형의 알고리즘이 있습니다. 이를 각각 "사용자 기반 협업 필터링" 및 "항목 기반 협업 필터링"이라고 합니다.

i) 실시간 예측 분석

은행 부문에서 모든 사용자 거래는 유용한 예측 및 정보를 해독하기 위해 분석을 적용할 수 있는 데이터 소스로 취급됩니다. 예측 분석은 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 미래의 이벤트와 추세를 예측하는 프로세스입니다. 은행에서 데이터 분석의 사용은 주로 이러한 예측을 위해 증가하게 되었습니다. 주로 두 가지 주요 예측 유형이 있습니다.

1. 은행은 실시간 분석을 통해 비즈니스를 방해하는 현재 문제를 이해할 수 있습니다.
2. 은행이 미래의 문제를 인식하고 비즈니스에 미칠 수 있는 영향을 완화하기 위해 필요한 예방 조치를 취하기 위해 적절한 단계를 선택할 수 있도록 하는 예측 분석.

j) 고객 지원

우수한 고객 지원은 고객과의 장기적인 관계를 유지하는 데 도움이 됩니다. 여기에는 고객의 질문에 응답하고 고객의 문제와 불만을 건전하고 시기 적절하게 처리하는 것이 포함됩니다. 데이터 과학은 지원 전문가가 고객과 통신하는 동안 고객 데이터를 자동화하고 정확하게 제시하여 대상 고객 지원 서비스를 만드는 데 도움이 됩니다.

결론

경쟁에 뒤처지지 않기 위해 은행 부문의 거의 모든 주요 업체는 고객에게 최고의 비즈니스와 가치를 제공하기 위해 데이터 과학 기술을 채택했습니다. 이들은 은행에서 데이터 과학을 구현하는 몇 가지 영역에 불과합니다. 앞으로의 영역에서 응용 프로그램의 수와 효능은 더욱 증가할 것으로 예상됩니다.