10 najbardziej ekscytujących zastosowań analizy danych w bankowości

Co to jest nauka o danych?

Data science to szczegółowe badanie informacji uzyskanych poprzez analizę ogromnych ilości danych pochodzących z hurtowni danych organizacji. Współczesna data science zajmuje się wnioskowaniem danych i opracowywaniem powiązanych algorytmów przy użyciu odpowiedniej technologii. Zapotrzebowanie na naukowców zajmujących się danymi sprawia, że ​​kursy nauki o danych są bardziej popularne.

Zastosowania nauki o danych obejmują opiekę zdrowotną, reklamę ukierunkowaną, rozpoznawanie obrazu, rozpoznawanie głosu, gry, rozszerzoną rzeczywistość itp. Wprowadzenie nauki o danych w bankowości spotkało się z dużą akceptacją połowy planety. Z drugiej strony istnieje wiele nieporozumień ze strony zaawansowanych technologii ze względu na fakt, że banki mogą zacząć przeprowadzać analizę danych w transakcjach bankowych, co powoduje naruszenie prywatności klientów.

Każde konto bankowe lub transakcja kartą kredytową może dostarczyć danych o Twoich wzorcach wydatków i możliwościach wydawania pieniędzy, które można przetworzyć na precyzyjne informacje. Informacje te można następnie wykorzystać do ukierunkowanej reklamy i marketingu u klienta.

Niewiele zastosowań nauki o danych

Obecnie nauka o danych jest szeroko stosowana w następujących dziedzinach:

a) Opieka zdrowotna

Nauka o danych może być wykorzystywana w analizie obrazów do wykrywania nieprawidłowości i genetyki do wykrywania wzorców genetycznych w DNA. Można go również wykorzystać do opracowywania leków, rozwiązując równania chemiczne i analizując biochemiczny wpływ na organizm ludzki.

b) Reklama ukierunkowana

Algorytmy data science decydują o reklamie, którą widzisz podczas logowania do stron internetowych i aplikacji w backendzie.

c) Rozpoznawanie obrazu

Jednym z historycznych zastosowań nauki o danych jest dziedzina rozpoznawania obrazów, a większość firm medialnych zaczęła używać rozpoznawania obrazów do uwierzytelniania użytkowników w swoich systemach.

d) Rozpoznawanie mowy

Apple wypuściło Siri lata temu, która wykorzystuje za sobą naukę o danych. To samo dotyczyło Google Voice, Amazon Echo i Cortany.

e) Gry

Branża gier ma ponad 2 miliardy graczy na całym świecie i będzie tryskać wiele danych. Dane te należy przeanalizować, aby uzyskać wgląd w ulepszenia gier, metody monetyzacji i wywołać uzależnienie od gier wśród graczy

f) Rzeczywistość rozszerzona

Rzeczywistość rozszerzona tworzy nakładający się świat rzeczywisty i wirtualny oraz zapewnia interaktywne wrażenia. Najbardziej popularną grą, która wymyśliła rzeczywistość rozszerzoną, był Pokemon Go, który wykazywał dużą zależność od zastosowań nauki o danych.

10 najlepszych zastosowań nauki o danych w bankowości

HDFC Bank w Indiach był pionierem we wprowadzaniu analityki danych w segmencie bankowym w Indiach.

Zaczęło się to na początku 2004 r. i wtedy głównym założeniem było wydzielenie AKTYWNYCH rachunków bankowych i podjęcie decyzji o nieaktywnych rachunkach bankowych. Zajęło segmentowi bankowemu kilka lat, aby wejść do modelu nauki o danych, ale od tego czasu zależność stale rośnie.

Wykorzystanie data science w bankowości było dodatkiem dawno temu, ale teraz stało się koniecznością, aby nadążyć za konkurencją.

Zwłaszcza po globalnym kryzysie finansowym z 2008 r. wykorzystanie analityki danych w bankowości do przewidywania klientów, wykrywania oszustw i doradztwa finansowego w celu identyfikacji i przewidywania trendów rynkowych. Banki i instytucje finansowe posiadają wiele danych użytkowników. Znają swoich klientów, w tym pełne dane osobowe, dochody, wzorce wydatków, uprawnienia zakupowe, apetyt na ryzyko inwestycyjne itp.

Znajomość tych wszystkich i sformułowanie ich wszystkich w zautomatyzowany system oparty na nauce i analityce danych pomaga bankom w dokładniejszym podejmowaniu decyzji kredytowych. Pomaga to w dostarczaniu klientom spersonalizowanych ofert, wprowadzaniu nowych produktów i wprowadzaniu ich na rynek itp. Pomaga również oddzielić lojalnych klientów od reszty, tak aby banki mogły więcej inwestować w relacje z najbardziej lojalnymi klientami.

a) Wykrywanie oszustw

Banki wykorzystują teraz naukę o danych do proaktywnego wykrywania oszustw i zapewniania klientom wysokiego poziomu bezpieczeństwa. Odbywa się to poprzez monitorowanie i analizę działań bankowych użytkownika oraz wykrycie wszelkich podejrzanych lub złośliwych wzorców.

b) Segmentacja klientów dla grupowania klientów

Klasyfikowanie klientów na podstawie różnych czynników pomaga bankom lepiej obsługiwać klientów. Jeden słynny algorytm grupowania w K-średnich, interaktywny algorytm grupowania, który próbuje znaleźć idealną liczbę grup, wykonując kroki algorytmu w pętlach.

c) Względne porównanie klientów

Dostępność wszystkich danych klientów pomaga bankom porównywać osoby o tych samych wzorcach wydatków lub zachowań. Pomaga to bankowi w prognozowaniu jakościowym wymagań klientów oraz w marketingu podobnych produktów podobnym klientom.

d) Zarządzanie danymi klientów

Wraz z pojawieniem się bankowości cyfrowej każdy Tom i Harry mają konto w banku. Doprowadziło to do przechowywania zettabajtów i jottabajtów danych klientów w repozytorium pamięci banków. Nie wszystkie te dane będą przydatne i istotne. Nauka o danych pomaga bankom wyodrębnić niezbędne i odpowiednie dane oraz wykorzystać je do iteracyjnego przewidywania zachowań klientów, interakcji i preferencji.

e) Przewidywanie wartości życiowej klienta (CLV)

Banki muszą przewidywać przyszłe przychody na podstawie danych z przeszłości. Najlepiej zrobić to za pomocą predykcyjnej analizy danych w bankowości, aby obliczyć przyszłe wartości każdego klienta. Pomaga to w segregacji klientów, identyfikowaniu tych o wysokiej przyszłej wartości i inwestowaniu w nich większych zasobów w zakresie obsługi klienta, ofert i obniżonych cen. Podstawowymi narzędziami do nauki danych używanymi do tego celu są uogólnione modele liniowe (GLM) oraz drzewa klasyfikacji i regresji (CART).

f) Modelowanie ryzyka

Przewidywanie ryzyka stało się głównym problemem banków oferujących ryzykowne produkty kredytowe, a także banków inwestycyjnych.

Modelowanie ryzyka kredytowego

Pozwala to bankom przewidzieć, w jaki sposób ich kredyty zostaną spłacone i przewidzieć osobę niewypłacalną w oparciu o przeszłą historię i raport kredytowy. Modelowanie ryzyka oblicza wartość ryzyka dla każdego przypadku, a Zespół ds. Kredytów sankcjonuje pożyczki tylko w oparciu o ten Wynik.

Modelowanie ryzyka inwestycyjnego

Modelowanie ryzyka jest również wykorzystywane w bankowości inwestycyjnej, gdzie dla ryzykownych inwestycji obliczane są współczynniki ryzyka do zysku. Pomaga to w udzielaniu klientom porad inwestycyjnych, a także w podejmowaniu właściwych decyzji w zakresie inwestycji wewnętrznych, aby generować zyski dla funduszu.

g) Spersonalizowany marketing

Biznes zarabia na chleb i masło, gdy klienci kupują nowe produkty. Analityka danych w bankowości daje możliwość modelowania spersonalizowanych ofert, które odpowiadają indywidualnym potrzebom klientów. Oferty te są następnie stosowane do właściwych produktów i dostarczane do właściwych klientów we właściwym czasie.

h) Silniki rekomendacji

Jest to jedno z prostych zastosowań nauki o danych, w którym algorytmy są wykorzystywane do filtrowania i analizowania aktywności użytkowników w celu sugerowania powiązanych i istotnych elementów. Algorytmy pobierają wiele danych historycznych, w tym informacje o transakcjach, dane profilu i obliczenia podobieństwa, aby przewidzieć najdokładniejsze powiązane pozycje lub produkty. Istnieją dwa rodzaje algorytmów, które działają w sposób zorientowany na klienta lub na produkt. Są one znane odpowiednio jako „Filtrowanie zespołowe oparte na użytkownikach” i „Filtrowanie zespołowe oparte na elementach”.

i) Analiza predykcyjna w czasie rzeczywistym

W sektorze bankowym każda transakcja użytkownika traktowana jest jako źródło danych, na podstawie których można zastosować analitykę do odszyfrowania przydatnych predykcji i informacji. Analiza predykcyjna to proces wykorzystujący algorytmy obliczeniowe do przewidywania futurystycznych wydarzeń i trendów. Wykorzystanie analizy danych w bankowości wzrosło głównie w przypadku tych prognoz. Istnieją głównie dwa główne typy prognoz

1. Analityka w czasie rzeczywistym pozwala bankom zrozumieć bieżący problem, który zakłóca ich działalność
2. Analityka predykcyjna, która umożliwia bankom uświadomienie sobie przyszłego problemu i dobranie odpowiednich kroków w celu podjęcia niezbędnych działań zapobiegawczych w celu złagodzenia ewentualnego wpływu na biznes.

j) Obsługa klienta

Doskonała obsługa klienta pomaga utrzymać długoterminowe relacje z klientami. Obejmuje to odpowiadanie na zapytania klientów oraz rozwiązywanie ich problemów i reklamacji w zdrowy i terminowy sposób. Nauka o danych pomaga stworzyć ukierunkowaną usługę wsparcia klienta, automatyzując i dokładnie prezentując dane klienta specjaliście wsparcia podczas komunikacji z klientem.

Wniosek

Aby nadążyć za konkurencją, prawie wszyscy główni gracze w segmencie bankowym przyjęli techniki analizy danych, aby zapewnić klientom najlepsze przedsiębiorstwa i wartość. To tylko kilka obszarów zastosowania data science w bankowości. Oczekuje się, że w nadchodzących obszarach liczba i siła zastosowań będą dalej rosnąć.