Top 10 aplicații interesante ale științei datelor în domeniul bancar

Ce este știința datelor?

Știința datelor este studiul detaliat al informațiilor obținute prin analiza unor cantități mari de date care sosesc din depozitele de date ale organizației. Știința modernă a datelor se ocupă cu deducerea datelor și cu dezvoltarea algoritmilor aferenti utilizând o tehnologie adecvată. Cererea de oameni de știință a datelor face ca cursurile de știință a datelor să fie mai populare.

Aplicațiile științei datelor includ asistența medicală, publicitatea direcționată, recunoașterea imaginilor, recunoașterea vocii, jocurile, realitatea augmentată etc. Introducerea științei datelor în domeniul bancar a primit multă acceptare de la jumătate din planetă. Pe de altă parte, există o mulțime de dezacorduri din partea tehnicienilor de vârf din cauza faptului că băncile pot începe să efectueze analize de date în tranzacțiile bancare, provocând o încălcare a confidențialității clienților.

Fiecare cont bancar sau tranzacție cu cardul de credit poate oferi date despre modelele dvs. de cheltuieli și puterile dvs. de cheltuieli, care pot fi procesate în informații precise. Aceste informații pot fi apoi utilizate pentru publicitate și marketing direcționat către client.

Puține aplicații ale științei datelor

De acum, știința datelor a fost aplicată pe scară largă în următoarele domenii:

a) Asistență medicală

Știința datelor poate fi folosită în analiza imaginilor pentru a detecta anomalii și genetică pentru a detecta modele genetice pe ADN. Poate fi folosit și pentru dezvoltarea de medicamente prin rezolvarea ecuațiilor chimice și analizarea efectelor biochimice asupra corpului uman.

b) Publicitate direcționată

Algoritmii de știință a datelor decid publicitatea pe care o vedeți în timp ce vă conectați la paginile web și la aplicații din backend.

c) Recunoașterea imaginilor

Una dintre aplicațiile istorice ale științei datelor este în domeniul recunoașterii imaginilor, iar majoritatea companiilor media au început să folosească recunoașterea imaginilor pentru autentificarea utilizatorilor în sistemele lor.

d) Recunoașterea vorbirii

Apple a lansat Siri cu ani în urmă, care folosește știința datelor în spate. Același lucru este valabil și pentru Google Voice, Amazon Echo și Cortana.

e) Jocurile de noroc

Industria jocurilor de noroc are peste 2 miliarde de jucători în întreaga lume și vor apărea o mulțime de date. Aceste date trebuie analizate pentru a genera informații despre îmbunătățirile jocului, metodele de monetizare și pentru a induce dependența de joc în rândul jucătorilor.

f) Realitatea crescută

Realitatea augmentată creează o suprapunere între lumea reală și lumea virtuală și oferă o experiență interactivă. Cel mai popular joc care a venit cu realitatea augmentată a fost Pokemon Go, care a arătat o dependență puternică de aplicațiile științei datelor.

Top 10 aplicații ale științei datelor în domeniul bancar

HDFC Bank din India a fost pionierul în introducerea analizei datelor în segmentul bancar din India.

Acest lucru a fost început la începutul anului 2004, iar pe atunci, ideea principală era de a segrega conturile bancare ACTIVE și de a lua o decizie asupra conturilor bancare inactive. A fost nevoie de câțiva ani pentru ca segmentul bancar să intre în modelul științei datelor, dar de atunci, a existat o creștere constantă a dependenței.

Utilizarea științei datelor în domeniul bancar a fost un supliment de mult timp, dar acum a devenit o necesitate pentru a ține pasul cu concurența.

În special după criza financiară globală din 2008, utilizarea analizei datelor în sectorul bancar pentru predicțiile clienților, detectarea fraudelor și consilierea financiară pentru a identifica și prezice tendințele pieței. Băncile și instituțiile financiare au o mulțime de date despre utilizatori. Ei cunosc în și din clienții lor, inclusiv detalii personale complete, venituri, modele de cheltuieli, puteri de cumpărare, apetit pentru riscul de investiții etc.

Cunoașterea tuturor acestora și formularea tuturor acestora într-un sistem automat bazat pe știința datelor și analitică ajută băncile să ia decizii de creditare cu mai multă acuratețe. Acest lucru ajută la furnizarea de oferte personalizate clienților, lansarea de noi produse și comercializarea acestora etc. De asemenea, ajută la separarea clienților fideli de restul, astfel încât băncile să investească mai mult în relația cu cei mai fideli clienți.

a) Detectarea fraudei

Băncile folosesc acum știința datelor pentru a detecta în mod proactiv frauda și pentru a oferi clienților un nivel ridicat de securitate. Acest lucru se realizează prin monitorizarea și analizarea activităților bancare ale utilizatorului și pentru a afla orice tipare suspecte sau rău intenționate.

b) Segmentarea clienților pentru gruparea clienților

Clasificarea clienților în funcție de diverși factori ajută băncile să deservească mai bine clienții. Un algoritm celebru pentru gruparea în K-means, un algoritm de grupare interactiv care încearcă să găsească numărul ideal de grupuri executând pașii algoritmului în bucle.

c) Comparație relativă cu clienții

Disponibilitatea tuturor datelor clienților ajută băncile să compare persoane cu aceleași modele de cheltuieli sau comportament. Acest lucru ajută banca în previziuni calitative despre cerințele clienților și în comercializarea produselor similare către clienți similari.

d) Gestionarea datelor clienților

Odată cu apariția serviciilor bancare digitale, fiecare Tom și Harry are un cont bancar. Acest lucru a dus la stocarea zettabytes și yottabytes de date despre clienți în depozitul de stocare al băncilor. Nu toate aceste date vor fi utile și relevante. Știința datelor ajută băncile să izoleze datele necesare și adecvate și să le folosească pentru a prezice comportamentele clienților în mod iterativ, interacțiunile și preferințele.

e) Predicția valorii de viață a clientului (CLV)

Băncile trebuie să prezică veniturile viitoare pe baza datelor din trecut. Acest lucru se face cel mai bine folosind analiza predictivă a datelor în domeniul bancar pentru a calcula valorile viitoare ale fiecărui client. Acest lucru ajută la segregarea clienților, la identificarea celor cu valoare viitoare mare și la investirea mai multor resurse în ei în ceea ce privește serviciile pentru clienți, oferte și prețuri reduse. Instrumentele primare ale științei datelor utilizate în acest scop sunt modelele liniare generalizate (GLM) și arbori de clasificare și regresie (CART).

f) Modelarea riscului

Predicția riscului a devenit o preocupare principală pentru băncile cu produse de credit riscante, precum și pentru băncile de investiții.

Modelarea riscului de credit

Acest lucru permite băncilor să prezică cum vor fi rambursate împrumuturile lor și să prevadă un debitor pe baza istoricului trecut și a raportului de credit. Modelarea riscului calculează o valoare de risc pentru fiecare caz, iar Echipa de Credite sancționează doar împrumuturile pe baza acestui Scor.

Modelarea riscului de investiții

Modelarea riscului este, de asemenea, utilizată în investițiile bancare, în care raporturile risc-recompense sunt calculate pentru investițiile riscante. Acest lucru ajută la oferirea de sfaturi de investiții clienților, precum și la luarea deciziei corecte în investițiile interne pentru a genera profituri pentru un fond.

g) Marketing personalizat

Afacerile își câștigă pâinea și untul atunci când clienții cumpără produse noi. Analiza datelor în domeniul bancar oferă oportunități de modelare a ofertelor personalizate care se potrivesc nevoilor individuale ale clienților. Aceste oferte sunt apoi aplicate produselor potrivite și livrate clienților potriviți la momentul potrivit.

h) Motoare de recomandare

Aceasta este una dintre aplicațiile simple ale științei datelor în care algoritmii sunt utilizați pentru a filtra și analiza activitatea utilizatorului pentru a sugera articole relevante și relevante. Algoritmii preiau o mulțime de date istorice, inclusiv informații despre tranzacții, date de profil și calcule de similaritate pentru a prezice cele mai precise articole sau produse asociate. Există două tipuri de algoritmi care funcționează în mod centrat pe client sau în mod centrat pe produs. Ele sunt cunoscute sub denumirea de „Filtrare colaborativă bazată pe utilizator” și, respectiv, „Filtrare colaborativă bazată pe articole”.

i) Analiza predictivă în timp real

În sectorul bancar, fiecare tranzacție cu utilizatorul este tratată ca o sursă de date pe care analizele pot fi aplicate pentru a descifra predicții și informații utile. Analiza predictivă este procesul de utilizare a algoritmilor de calcul pentru a prezice evenimente și tendințe futuriste. Utilizarea analizei datelor în domeniul bancar a ajuns să crească în principal pentru aceste predicții. Există în principal două tipuri majore de predicții

1. Analiza în timp real permite băncilor să înțeleagă problema actuală care le perturbă afacerea
2. Analiza predictivă care permite băncilor să realizeze o problemă viitoare și să aleagă pașii corespunzători pentru a lua măsurile preventive necesare pentru a atenua orice impact posibil asupra afacerii.

j) Asistență pentru clienți

Asistența excelentă pentru clienți ajută la menținerea unei relații pe termen lung cu clienții. Include răspunsul la întrebările clienților și abordarea problemelor și plângerilor acestora într-un mod sănătos și în timp util. Știința datelor ajută la crearea unui serviciu de asistență pentru clienți țintit prin automatizarea și prezentarea cu acuratețe a datelor despre clienți către specialistul de asistență în timp ce acesta comunică cu clientul.

Concluzie

Pentru a ține pasul cu concurența, aproape toți jucătorii importanți din segmentul bancar au adoptat tehnici de știință a datelor pentru a oferi clienților cele mai bune afaceri și valoare. Acestea sunt doar câteva domenii de implementare a științei datelor în domeniul bancar. În zonele următoare, numărul și potența aplicațiilor sunt de așteptat să crească în continuare.