As 10 principais aplicações de ciência de dados empolgantes no setor bancário

O que é Ciência de Dados?

A ciência de dados é o estudo detalhado das informações obtidas pela análise de grandes quantidades de dados que chegam dos data warehouses da organização. A ciência de dados moderna lida com a inferência de dados e o desenvolvimento de algoritmos relacionados usando tecnologia apropriada. A demanda por cientistas de dados torna os cursos de ciência de dados mais populares.

As aplicações da ciência de dados incluem saúde, publicidade direcionada, reconhecimento de imagem, reconhecimento de voz, jogos, realidade aumentada, etc. A introdução da ciência de dados no setor bancário tem muita aceitação de metade do planeta. Por outro lado, há muitas divergências de técnicos de ponta devido ao fato de que os bancos podem começar a realizar análises de dados em transações bancárias, causando uma violação da privacidade do cliente.

Cada conta bancária ou transação de cartão de crédito pode fornecer dados sobre seus padrões de gastos e poderes de gastos, que podem ser processados ​​em informações precisas. Essas informações podem ser usadas para publicidade e marketing direcionados ao cliente.

Poucas aplicações da ciência de dados

A partir de agora, a ciência de dados tem sido amplamente aplicada nos seguintes domínios:

a) Saúde

A ciência de dados pode ser usada na análise de imagens para detectar anormalidades e genética para detectar padrões genéticos no DNA. Também pode ser usado para o desenvolvimento de medicamentos, resolvendo equações químicas e analisando os efeitos bioquímicos no corpo humano.

b) Publicidade direcionada

Os algoritmos de ciência de dados decidem o anúncio que você vê ao fazer login em páginas da Web e aplicativos no back-end.

c) Reconhecimento de imagem

Uma das aplicações históricas da ciência de dados está no campo de reconhecimento de imagem, e a maioria das empresas de mídia começou a usar o reconhecimento de imagem para autenticação de usuários em seus sistemas.

d) Reconhecimento de voz

A Apple lançou o Siri anos atrás, que usa ciência de dados por trás disso. O mesmo se aplica ao Google Voice, Amazon Echo e Cortana.

e) Jogos

A indústria de jogos tem mais de 2 bilhões de jogadores em todo o mundo, e haverá muitos dados jorrando. Esses dados precisam ser analisados ​​para gerar insights para melhorias de jogos, métodos de monetização e induzir o vício em jogos entre os jogadores

f) Realidade aumentada

A realidade aumentada cria um mundo real e um mundo virtual sobrepostos e fornece uma experiência interativa. O jogo mais popular que surgiu com a realidade aumentada foi o Pokemon Go, que exibia forte dependência de aplicativos de ciência de dados.

As 10 principais aplicações da ciência de dados no setor bancário

O HDFC Bank na Índia foi o pioneiro na introdução de análise de dados no segmento bancário na Índia.

Isso começou no início de 2004 e, na época, a ideia principal era segregar as contas bancárias ATIVAS e decidir sobre as contas bancárias inativas. Demorou alguns anos para o segmento bancário entrar no modelo de ciência de dados, mas desde então tem havido um aumento constante da dependência.

O uso da ciência de dados no setor bancário era um complemento há muito tempo, mas agora se tornou uma necessidade para acompanhar a concorrência.

Especialmente após a crise financeira global de 2008, o uso de análise de dados no setor bancário para previsões de clientes, detecção de fraudes e consultorias financeiras para identificar e prever tendências de mercado. Bancos e instituições financeiras têm muitos dados de usuários. Eles conhecem dentro e fora de seus clientes, incluindo detalhes pessoais completos, renda, padrões de gastos, poderes de compra, apetite por risco de investimento, etc.

Conhecer tudo isso e formular tudo isso em um sistema automatizado baseado em ciência e análise de dados ajuda os bancos a tomar decisões de crédito com mais precisão. Isso ajuda a oferecer ofertas personalizadas aos clientes, lançar novos produtos e comercializá-los etc. Também ajuda a separar os clientes fiéis dos demais para que os bancos possam investir mais no relacionamento com os clientes mais fiéis.

a) Detecção de fraude

Os bancos agora estão utilizando a ciência de dados para detectar fraudes de forma proativa e fornecer aos clientes um alto nível de segurança. Isso é feito monitorando e analisando as atividades bancárias do usuário e para descobrir quaisquer padrões suspeitos ou maliciosos.

b) Segmentação de clientes para agrupamento de clientes

A classificação dos clientes com base em vários fatores ajuda os bancos a atender melhor os clientes. Um famoso algoritmo de agrupamento em K-means, um algoritmo de agrupamento interativo que tenta encontrar o número ideal de grupos executando as etapas do algoritmo em loops.

c) Comparação relativa do cliente

A disponibilidade de todos os dados dos clientes ajuda os bancos a comparar indivíduos com os mesmos gastos ou padrões de comportamento. Isso ajuda o banco em previsões qualitativas sobre os requisitos do cliente e na comercialização de produtos semelhantes para clientes semelhantes.

d) Gerenciando os dados do cliente

Com o surgimento do banco digital, cada tom e harry tem uma conta bancária. Isso levou a que zettabytes e yottabytes de dados de clientes fossem armazenados no repositório de armazenamento dos bancos. Nem todos esses dados serão úteis e relevantes. A ciência de dados ajuda os bancos a isolar os dados necessários e apropriados e usá-los para prever comportamentos, interações e preferências dos clientes de forma iterativa.

e) Previsão do Valor Vitalício do Cliente (CLV)

Os bancos precisam prever receitas futuras com base em informações do passado. Isso é feito melhor usando a análise preditiva de dados no setor bancário para calcular os valores futuros de cada cliente. Isso ajuda a segregar clientes, identificar aqueles com alto valor futuro e investir mais recursos neles em termos de atendimento ao cliente, ofertas e preços com desconto. As principais ferramentas de ciência de dados usadas para esse fim são os Modelos Lineares Generalizados (GLM) e as Árvores de Classificação e Regressão (CART).

f) Modelagem de Risco

A previsão de risco tornou-se uma preocupação primordial para os bancos com produtos de crédito arriscados, bem como para os bancos de investimento.

Modelagem de risco de crédito

Isso permite que os bancos prevejam como seus empréstimos serão pagos e prevejam um inadimplente com base no histórico passado e no relatório de crédito. A modelagem de risco calcula um valor de risco para cada caso e a Equipe de Créditos apenas sanciona os empréstimos com base nessa Pontuação.

Modelagem de risco de investimento

A modelagem de risco também é usada em banco de investimento, em que as relações risco-recompensa são calculadas para investimentos arriscados. Isso ajuda a dar conselhos de investimento aos clientes, bem como a tomar a decisão certa no investimento interno para gerar lucros para um fundo.

g) Marketing personalizado

As empresas ganham o pão com manteiga quando os clientes compram novos produtos. A análise de dados no setor bancário oferece oportunidades para modelar ofertas personalizadas que atendem às necessidades individuais dos clientes. Essas ofertas são então aplicadas aos produtos certos e entregues aos clientes certos no momento certo.

h) Motores de recomendação

Esta é uma das aplicações simples da ciência de dados em que os algoritmos são usados ​​para filtrar e analisar a atividade do usuário para sugerir itens relacionados e relevantes. Os algoritmos recebem muitos dados históricos, incluindo informações de transações, dados de perfil e cálculos de similaridade para prever os itens ou produtos associados mais precisos. Existem dois tipos de algoritmos que funcionam de forma centrada no cliente ou centrada no produto. Eles são conhecidos como “Filtragem Colaborativa Baseada em Usuário” e “Filtragem Colaborativa Baseada em Item”, respectivamente.

i) Análise preditiva em tempo real

No setor bancário, cada transação do usuário é tratada como uma fonte de dados na qual a análise pode ser aplicada para decifrar previsões e informações úteis. A análise preditiva é o processo de usar algoritmos computacionais para prever eventos e tendências futuristas. O uso da análise de dados no setor bancário passou a crescer principalmente por essas previsões. Existem principalmente dois tipos principais de previsão

1. A análise em tempo real permite que os bancos entendam o problema atual que atrapalha seus negócios
2. Análise preditiva que permite que os bancos percebam um problema futuro e selecionem as etapas apropriadas para tomar as ações preventivas necessárias para mitigar qualquer possível impacto nos negócios.

j) Suporte ao Cliente

O excelente suporte ao cliente ajuda a manter um relacionamento de longo prazo com os clientes. Inclui responder às dúvidas dos clientes e abordar seus problemas e reclamações de maneira saudável e oportuna. A ciência de dados ajuda a criar um serviço de suporte ao cliente direcionado, automatizando e apresentando com precisão os dados do cliente para o especialista de suporte enquanto ele está em comunicação com o cliente.

Conclusão

Para acompanhar a concorrência, quase todos os grandes players do segmento bancário adotaram técnicas de ciência de dados para entregar melhores negócios e valor aos clientes. Essas são apenas algumas áreas de implementação da ciência de dados no setor bancário. Nas próximas áreas, espera-se que o número e a potência dos aplicativos aumentem ainda mais.