10 лучших приложений для обработки и анализа данных в банковской сфере

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это подробное изучение информации, полученной путем анализа огромных объемов данных, поступающих из хранилищ данных организации. Современная наука о данных занимается выводом данных и разработкой соответствующих алгоритмов с использованием соответствующих технологий. Спрос на специалистов по данным делает курсы по науке о данных более популярными.

Приложения науки о данных включают здравоохранение, целевую рекламу, распознавание изображений, распознавание голоса, игры, дополненную реальность и т. д. Внедрение науки о данных в банковском деле получило широкое признание на половине планеты. С другой стороны, есть много разногласий со стороны высококлассных технарей из-за того, что банки могут начать выполнять анализ данных в банковских транзакциях, вызывая нарушение конфиденциальности клиентов.

Каждая транзакция по банковскому счету или кредитной карте может предоставить данные о ваших структурах расходов и покупательной способности, которые могут быть преобразованы в точную информацию. Затем эта информация может быть использована для целевой рекламы и маркетинга у клиента.

Несколько приложений науки о данных

В настоящее время наука о данных широко применяется в следующих областях:

а) Здравоохранение

Науку о данных можно использовать в анализе изображений для обнаружения аномалий и в генетике для обнаружения генетических закономерностей в ДНК. Его также можно использовать для разработки лекарств путем решения химических уравнений и анализа биохимических воздействий на организм человека.

б) Таргетированная реклама

Алгоритмы обработки данных определяют рекламу, которую вы видите при входе на веб-страницы и в приложения в бэкэнде.

в) Распознавание изображений

Одним из исторических приложений науки о данных является распознавание изображений, и большинство медиа-компаний начали использовать распознавание изображений для аутентификации пользователей в своих системах.

г) Распознавание речи

Apple запустила Siri несколько лет назад, в основе которой лежит наука о данных. То же самое относится к Google Voice, Amazon Echo и Cortana.

д) Игры

В игровой индустрии насчитывается более 2 миллиардов игроков по всему миру, и будет поступать много данных. Эти данные необходимо проанализировать, чтобы получить представление об улучшениях игр, методах монетизации и вызвать у игроков зависимость от игр.

е) Дополненная реальность

Дополненная реальность создает перекрывающиеся реальный мир и виртуальный мир и обеспечивает интерактивный опыт. Самой популярной игрой с дополненной реальностью была Pokemon Go, которая сильно зависела от приложений науки о данных.

10 лучших применений науки о данных в банковской сфере

Банк HDFC в Индии был пионером во внедрении аналитики данных в банковском сегменте Индии.

Это было начато в начале 2004 года, и тогда основной идеей было разделение АКТИВНЫХ банковских счетов и принятие решения по неактивным банковским счетам. Банковскому сегменту потребовалось несколько лет, чтобы перейти к модели науки о данных, но с тех пор наблюдается неуклонный рост зависимости.

Использование науки о данных в банковском деле долгое время было дополнением, но теперь стало необходимостью не отставать от конкурентов.

Особенно после глобального финансового кризиса 2008 года использование аналитики данных в банковской сфере для прогнозирования клиентов, обнаружения мошенничества и финансовых консультаций для выявления и прогнозирования рыночных тенденций. Банки и финансовые учреждения имеют много пользовательских данных. Они знают своих клиентов, в том числе полные личные данные, доход, структуру расходов, покупательную способность, склонность к инвестиционному риску и т. д.

Знание всего этого и преобразование всего этого в автоматизированную систему, основанную на науке о данных и аналитике, помогает банкам принимать более точные кредитные решения. Это помогает предоставлять клиентам индивидуальные предложения, запускать новые продукты и продавать их и т. д. Это также помогает отделить постоянных клиентов от остальных, чтобы банки могли больше инвестировать в отношения с наиболее лояльными клиентами.

а) Обнаружение мошенничества

В настоящее время банки используют науку о данных для упреждающего обнаружения мошенничества и обеспечения высокого уровня безопасности клиентов. Это делается путем мониторинга и анализа банковских операций пользователя и выявления любых подозрительных или вредоносных моделей.

б) Сегментация клиентов для группировки клиентов

Классификация клиентов на основе различных факторов помогает банкам лучше обслуживать клиентов. Один известный алгоритм кластеризации в K-средних, интерактивный алгоритм группировки, который пытается найти идеальное количество групп, выполняя шаги алгоритма в циклах.

c) Относительное сравнение клиентов

Наличие всех данных о клиентах помогает банкам сравнивать людей с одинаковыми расходами или моделями поведения. Это помогает банку качественно прогнозировать потребности клиентов и продавать аналогичные продукты аналогичным клиентам.

г) Управление данными клиентов

С появлением цифрового банкинга у каждого Тома и Гарри появился банковский счет. Это привело к тому, что зеттабайты и йоттабайты данных о клиентах хранились в хранилище банков. Не все эти данные будут полезными и актуальными. Наука о данных помогает банкам изолировать необходимые и подходящие данные и использовать их для многократного прогнозирования поведения клиентов, взаимодействий и предпочтений.

e) Прогнозирование пожизненной ценности клиента (CLV)

Банки должны прогнозировать будущие доходы на основе входных данных из прошлого. Лучше всего это делать с помощью прогнозной аналитики данных в банковской сфере для расчета будущей ценности каждого клиента. Это помогает отделить клиентов, определить тех из них, которые имеют высокую будущую ценность, и инвестировать в них больше ресурсов с точки зрения обслуживания клиентов, предложений и цен со скидкой. Основными инструментами науки о данных, используемыми для этой цели, являются обобщенные линейные модели (GLM) и деревья классификации и регрессии (CART).

е) Моделирование риска

Прогнозирование рисков стало основной задачей банков с рискованными кредитными продуктами, а также инвестиционных банков.

Моделирование кредитного риска

Это позволяет банкам прогнозировать, как будут погашены их кредиты, и предвидеть неплательщика на основе прошлой истории и кредитного отчета. Моделирование рисков рассчитывает значение риска для каждого случая, и команда по кредитам только санкционирует кредиты на основе этой оценки.

Моделирование инвестиционного риска

Моделирование риска также используется в инвестиционно-банковских услугах, где рассчитываются соотношения риска и вознаграждения для рискованных инвестиций. Это помогает давать инвестиционные советы клиентам, а также принимать правильные решения о внутренних инвестициях для получения прибыли для фонда.

г) Персонализированный маркетинг

Бизнес зарабатывает на хлеб с маслом, когда клиенты покупают новые продукты. Аналитика данных в банковской сфере дает возможность моделировать индивидуальные предложения, отвечающие индивидуальным потребностям клиентов. Затем эти предложения применяются к нужным продуктам и доставляются нужным клиентам в нужное время.

h) Рекомендательные двигатели

Это одно из простых приложений науки о данных, в котором алгоритмы используются для фильтрации и анализа действий пользователей, чтобы предлагать связанные и релевантные элементы. Алгоритмы используют множество исторических данных, включая информацию о транзакциях, данные профиля и расчеты подобия, чтобы предсказать наиболее точные связанные элементы или продукты. Существует два типа алгоритмов, которые работают в режиме, ориентированном на клиента, или в режиме, ориентированном на продукт. Они известны как «совместная фильтрация на основе пользователей» и «совместная фильтрация на основе элементов» соответственно.

i) Предиктивный анализ в реальном времени

В банковском секторе каждая транзакция пользователя рассматривается как источник данных, к которым можно применить аналитику для расшифровки полезных прогнозов и информации. Прогнозный анализ — это процесс использования вычислительных алгоритмов для предсказания будущих событий и тенденций. Использование анализа данных в банковской сфере возросло в основном для этих прогнозов. Есть в основном два основных типа предсказания

1. Аналитика в режиме реального времени позволяет банкам понять текущую проблему, которая мешает их бизнесу
2. Предиктивная аналитика, которая позволяет банкам осознать будущую проблему и выбрать соответствующие шаги для принятия необходимых превентивных мер для смягчения любого возможного воздействия на бизнес.

к) Служба поддержки клиентов

Отличная поддержка клиентов помогает поддерживать долгосрочные отношения с клиентами. Это включает в себя ответы на запросы клиентов и решение их проблем и жалоб полезным и своевременным образом. Наука о данных помогает создать целевую службу поддержки клиентов за счет автоматизации и точного представления данных о клиентах специалисту службы поддержки, когда он общается с клиентом.

Заключение

Чтобы не отставать от конкурентов, почти все крупные игроки в банковском сегменте внедрили методы обработки данных, чтобы обеспечить лучший бизнес и ценность для клиентов. Это лишь некоторые области применения науки о данных в банковской сфере. Ожидается, что в ближайших областях количество и эффективность приложений будут только увеличиваться.