การวิเคราะห์ข้อมูลธนาคารภายใต้เครื่องสแกน

เผยแพร่แล้ว: 2020-03-05

อุตสาหกรรมแห่งศตวรรษที่ 21 พึ่งพา ข้อมูลอย่างสูงเพื่อพัฒนาข้อมูลเชิงลึกและตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก วิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงไม่เป็นความต้องการที่เป็นรูปธรรมอีกต่อไป แต่มีความจำเป็นสำหรับธุรกิจ ในบทความนี้ เราจะตรวจสอบการใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ในฐานะตัวทำลายหลักในภาคบริการทางการเงิน โดยเจาะลึกไปที่การรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ และการบูรณาการผ่านจุดสัมผัสต่างๆ ของธนาคาร เช่น สาขา แอพมือถือ แพลตฟอร์มออนไลน์ คอลเซ็นเตอร์ และตู้เอทีเอ็ม และสัมพันธ์กับกลยุทธ์ของธนาคาร

ไม่น่าแปลกใจที่ข้อมูลมีความสัมพันธ์อย่างลึกซึ้งกับประสิทธิภาพทางธุรกิจของสถาบันการเงินโดยเฉพาะธนาคาร การธนาคารเป็นหนึ่งในโดเมนธุรกิจหลัก ซึ่งทำให้การลงทุนสูงสุดในข้อมูลขนาดใหญ่และเทคโนโลยี BA (การวิเคราะห์ธุรกิจ) การประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในการธนาคารได้รับการยอมรับอย่างมากจากคนครึ่งโลก ภาคการธนาคารเผชิญกับการแข่งขันที่รุนแรงจากผู้เล่นที่ไม่ใช่แบบดั้งเดิม เช่น ธนาคารบนมือถือเท่านั้นและแอปพลิเคชัน UPI (Unified Payments Interface) และจำเป็นต้องมองหาเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการขยายรายได้และควบคุมต้นทุน

ในระดับสากล บริษัทวิจัยตลาดคาดการณ์ว่าบริษัทที่ให้บริการทางการเงินจะได้เห็นการเติบโตของข้อมูล โดย CAGR ที่มากกว่า 25% ในปี 2018-2025 ซึ่งหมายความว่าการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลไม่เพียงแต่จำเป็นเท่านั้น แต่ยังมีส่วนสำคัญต่อความสำเร็จของกลยุทธ์ด้านการธนาคารทั่วโลกอีกด้วย เราเจาะลึกเข้าไปในเวิร์กโฟลว์ของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผลกระทบของการวิเคราะห์ข้อมูลต่อกลยุทธ์ด้านการธนาคารในอนาคต

สารบัญ

การรวบรวมและการจัดการข้อมูล

ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา การเก็บรวบรวมข้อมูลในภาคการธนาคารมีความซับซ้อนอย่างมาก และได้เปลี่ยนจากบัญชีแยกประเภทธนาคารเป็นประวัติการทำธุรกรรมออนไลน์ รวมถึงการเก็บรวบรวมจากจุดสัมผัสอื่นๆ เช่น แอป คอลเซ็นเตอร์ และตู้เอทีเอ็ม ในความเป็นจริง เป็นที่เชื่อกันว่าประชากรวัยผู้ใหญ่ครึ่งหนึ่งของโลกใช้ธนาคารดิจิทัล และสถิตินี้จะเติบโตอย่างรวดเร็ว

ซึ่งหมายความว่าทุกธุรกรรมบัตรเครดิต ข้อความ และหน้าเว็บที่เปิดบนเว็บไซต์ธนาคารจะเพิ่มข้อมูลจำนวนหลายพันล้านไบต์ที่รวบรวมโดยประชากรทั่วโลก นอกจากนี้ การเปลี่ยนแปลงทางเศรษฐกิจอย่างเข้มข้นยังช่วยให้ธนาคารมีแหล่งรวมใหม่ในรูปแบบของแหล่งข้อมูลภายนอก เช่น ผู้ให้บริการโทรศัพท์มือถือ ข้อมูลภูมิสารสนเทศ เครดิตบูโร และโซเชียลเน็ตเวิร์ก สำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล ขั้นตอนแรกคือการกำหนดและจัดหาข้อมูลจากกลุ่มนี้ เพื่อจัดโครงสร้างและใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพเป็นข้อมูลอัจฉริยะสำหรับการตัดสินใจทางธุรกิจที่ชาญฉลาดและคงความสามารถในการแข่งขัน

การจัดการข้อมูลเป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุดในการควบคุมข้อมูลที่รวบรวมมาด้วยความอุตสาหะจากช่องทางต่างๆ อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งรวมถึงการดูแลความเป็นเจ้าของข้อมูล การกำกับดูแลและการจัดเก็บ และการจัดโครงสร้าง การทบทวนข้อมูลและการล้างข้อมูล

กระบวนการทั้งหมดนี้สามารถทำได้โดยใช้พื้นที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ เซิร์ฟเวอร์ในสถานที่ คลังข้อมูล และ Data Lake โดยการบูรณาการ CBS, CRM, LOS และระบบอื่นๆ ด้วยเครื่องมือวิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูล และผ่านการสร้างโครงสร้างองค์กรเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ข้อมูล นอกจากนี้ การเป็นเจ้าของข้อมูลแบบรวมศูนย์ยังช่วยให้มั่นใจว่าองค์กรมีความรับผิดชอบอย่างสมบูรณ์

การบูรณาการการวิเคราะห์

เนื่องจากข้อมูลเป็นสินทรัพย์ที่ยิ่งใหญ่ที่สุดสำหรับธนาคาร พวกเขาสามารถเก็บเกี่ยวผลประโยชน์ได้โดยการรวมข้อมูลเข้ากับการวิเคราะห์เท่านั้น ข้อมูลดิบเพียงอย่างเดียวไม่สามารถใช้งานได้เว้นแต่จะได้รับการสนับสนุนโดยการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพ งานของนักวิเคราะห์ข้อมูลรวมถึงการสร้างแบบจำลองเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้า ทำความเข้าใจกับความชอบของลูกค้า และจัดการความคาดหวังในเชิงรุก

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ล่วงหน้ามีตัวกระตุ้นเชิงรุก เช่น ค่าเริ่มต้น การขัดสี แนวโน้มที่จะซื้อผลิตภัณฑ์เฉพาะ เพื่อคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตในการเดินทางของผู้บริโภค และในทางกลับกัน ก็ช่วยให้ธนาคารดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพ ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ความต้องการในการประมวลผลที่รวดเร็ว เทคโนโลยีมือถือที่เป็นนวัตกรรมใหม่ ความพร้อมใช้งานของข้อมูล และการแพร่กระจายของซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซทำให้เกิดกรณีการใช้งานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการธนาคารหลายกรณี

สิ่งเหล่านี้รวมถึงการกำหนดเป้าหมายและการแบ่งส่วนลูกค้า การเปิดใช้งานลูกค้าและการป้องกันการออกจากระบบ รูปแบบการขายต่อเนื่อง และการจัดการสินเชื่อและความเสี่ยง การรวมการวิเคราะห์เข้ากับข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากเหตุผลดังต่อไปนี้

1. การสร้างแบบจำลองความเสี่ยง

แบบจำลองความเสี่ยงหมายถึงการใช้เทคนิคทางเศรษฐมิติอย่างเป็นทางการเพื่อกำหนดความเสี่ยงรวมในพอร์ตทางการเงิน แบบจำลองความเสี่ยงทางการเงินเป็นพิมพ์เขียวที่สำคัญที่สุดสำหรับธนาคารเมื่อวิเคราะห์ธุรกิจและบุคคล เทคนิคที่ใช้สำหรับแบบจำลองความเสี่ยงนั้นเกี่ยวข้องกับการประเมินความเสี่ยงด้านตลาด มูลค่าที่ความเสี่ยง (VaR) การจำลองในอดีต และการใช้ทฤษฎีมูลค่าสูงสุดเพื่อคาดการณ์ความสูญเสียที่อาจเกิดขึ้นจากความเสี่ยงที่หลากหลาย

ความเสี่ยงที่แตกต่างกันยังอยู่ภายใต้ความเสี่ยงด้านเครดิต ความเสี่ยงด้านตลาด ความเสี่ยงจากแบบจำลอง ความเสี่ยงด้านสภาพคล่อง และความเสี่ยงด้านปฏิบัติการสำหรับธุรกิจ การสร้างแบบจำลองความเสี่ยงควรทำโดยคำนึงถึงมาตรฐานการธนาคารในระดับภูมิภาคและระหว่างประเทศ ด้วยข้อมูลจำนวนมากที่รวบรวมได้ ซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์อันทรงพลังจึงสามารถนำมาใช้ในการวิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงปริมาณได้

2. การตรวจจับการฉ้อโกง

การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ผู้ตรวจสอบและผู้ตรวจสอบการฉ้อโกงสามารถวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจขององค์กรเพื่อพิจารณาว่าได้นำการควบคุมภายในไปใช้งานเพื่อระบุธุรกรรมหรือกิจกรรมที่เป็นการฉ้อโกงได้ดีเพียงใด เทคนิคบางอย่างที่ใช้เพื่อจุดประสงค์นี้รวมถึงการคำนวณพารามิเตอร์ทางสถิติ (ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ค่าสูงหรือต่ำผิดปกติ) การจัดประเภทข้อมูล การจัดเรียงข้อมูลให้ชี้ไปที่ความผิดปกติ การวิเคราะห์ทางดิจิทัลสำหรับเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิด ค่าที่ตรงกัน การทดสอบซ้ำ ช่องว่าง การทดสอบ การรวม และการตรวจสอบความถูกต้องของรายการ

3. การวิเคราะห์เชิงทำนายตามเวลาจริง

เนื่องจากอุตสาหกรรมการธนาคารมีพลวัตมากขึ้น ธนาคารต่างอยู่ภายใต้แรงกดดันอย่างต่อเนื่องในการทำกำไร และในขณะเดียวกันก็เข้าใจความต้องการ ความต้องการ และความชอบของลูกค้า มีเวลาอย่างรวดเร็วระหว่างการทำความเข้าใจข้อมูลและการพัฒนากลยุทธ์ เพื่อจัดการกับวิกฤตการณ์ในเวลานี้ ธนาคารจึงมีความจำเป็นที่ต้องใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์แบบเรียลไทม์ เพื่อที่จะตอบสนองในลักษณะที่รวดเร็วที่สุด

ประโยชน์ของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คือสนับสนุนการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากข้อมูลปัจจุบัน แทนที่จะอาศัยข้อมูลในอดีต มันสามารถตรวจจับแนวโน้มที่ไม่คุ้นเคย แทนที่จะทำงานในโครงสร้างที่กำหนดไว้ และต้องการแบบจำลองการสร้างมากกว่าการใช้แบบเดิม

ปรับเครื่องมือการค้นพบด้วยภาพที่ใช้งานง่ายขึ้นและพิจารณาข้อมูลภายนอกด้วย ผลที่ได้คือ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะมีไดนามิกและเป็นไปตามความต้องการมากกว่า บางประเด็นที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีประโยชน์ ได้แก่ การปรับปรุงความสัมพันธ์กับลูกค้า การจัดการหลักประกันและสภาพคล่อง การจัดการกระแสเงินสด การช่วยเหลือการค้าและการจัดหาเงินทุนในห่วงโซ่อุปทาน การบริหารความเสี่ยง และการสนับสนุนการดำเนินงาน

4. เข้าใจความรู้สึกของผู้บริโภค

ในภาคการธนาคารที่มีการแข่งขันกันอย่างดุเดือด ความเข้าใจและการจัดการความเชื่อมั่นและการวิเคราะห์ของผู้บริโภคเป็นส่วนสำคัญของการดำเนินงานของธนาคารใดๆ ธนาคารต่างๆ กำลังมองหาโซลูชัน AI (ปัญญาประดิษฐ์) ในรูปแบบของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นอย่างรวดเร็ว นี่เป็นสิ่งจำเป็นในการจับภาพปฏิกิริยาของลูกค้าต่อผลิตภัณฑ์ สถานการณ์ หรือเหตุการณ์ และตอบกลับผ่านข้อความ โพสต์ บทวิจารณ์ และเนื้อหาดิจิทัลอื่นๆ

มีการใช้เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างละเอียด ข้อมูลมักจะถูกรวบรวมจากแชทบอท ผู้ช่วยเสมือน บริการแปลออนไลน์ และช่องทางอื่นๆ ธนาคารสามารถใช้ข้อมูลนี้เป็นข้อมูลส่วนตัวเพื่อปรับแต่งการสื่อสาร จัดลำดับความสำคัญของปัญหาของลูกค้า ปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการ และเพิ่มความพึงพอใจโดยรวมของลูกค้า

5. การแบ่งส่วนลูกค้า การทำโปรไฟล์ และการแบ่งส่วนการตลาด

ขณะที่เราก้าวเข้าสู่โลกดิจิทัล มีความจำเป็นที่ธนาคารจะต้องนำวิธีการที่ใช้ข้อมูลเป็นหลักในการแบ่งส่วนผู้บริโภค การทำโปรไฟล์ และการแบ่งส่วนตลาด เพื่อปรับแต่งกลยุทธ์สำหรับผู้ชมที่แตกต่างกัน

ธนาคารจำเป็นต้องอัพเกรดกลยุทธ์ลูกค้าของตนบ่อยๆ เพื่อตอบสนองความต้องการของฐานใหม่และที่มีอยู่ และการแบ่งส่วนเป็นส่วนสำคัญในการบรรลุเป้าหมายนี้ ธนาคารต้องพิจารณาวงจรทั้งหมดในการสร้างส่วนคุณค่าของลูกค้าและทำความเข้าใจวงจรชีวิตความสัมพันธ์กับลูกค้าเพื่อสร้างหรืออัพเกรดผลิตภัณฑ์ของตนตามนั้น

6. มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า

มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้าหรือ CLTV หมายถึงมูลค่าทางการเงินทั้งหมดที่ลูกค้านำมาให้ธนาคารผ่านความสัมพันธ์ทั้งหมดของตนกับธนาคาร CLTV คำนวณโดยพิจารณาจากความภักดีต่อธนาคาร ความสามารถในการทำกำไรของลูกค้า ยอดเงินกู้และการออมเฉลี่ยต่อลูกค้ารายบุคคล อัตราส่วนต่างอัตราดอกเบี้ยเฉลี่ย รายได้เฉลี่ยหรือรายได้ต่อลูกค้าที่เกิดจากแหล่งรายได้ที่มิใช่ดอกเบี้ย และ ค่าใช้จ่ายในการให้บริการลูกค้าและการเข้าถึง ระบบอัตโนมัติในการคำนวณ CLTV ตามปัจจัยเหล่านี้ให้ผลลัพธ์ที่รวดเร็วยิ่งขึ้น และช่วยให้ธนาคารเปลี่ยนแปลงหรืออัปเกรดกลยุทธ์ได้เร็วขึ้น

7. ผู้ช่วยดิจิทัลและแชทบอท

ผู้ช่วยดิจิทัลและแชทบอทได้ปฏิวัติการบริการและการสื่อสารทางธุรกิจสำหรับธนาคาร Chatbots กำลังสร้างความตื่นตระหนกในโซเชียลมีเดีย ตั้งแต่การช่วยเหลือผู้คนด้วยการทำงานง่ายๆ ไปจนถึงการให้ประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัว ผู้ช่วยเสมือนและแชทบอททำให้การธนาคารง่ายขึ้น

8. การรู้จำเสียงและการวิเคราะห์เชิงทำนาย

ธนาคารต่างๆ สามารถทดสอบคุณสมบัติการรักษาความปลอดภัยโดยใช้การจดจำเสียงที่ใช้ AI ซึ่งสามารถยืนยันตัวตนของลูกค้าได้โดยอัตโนมัติเมื่อโทรติดต่อฝ่ายบริการลูกค้า ด้วยความสำเร็จของเทคโนโลยีนี้ ลูกค้าสามารถพูดและทำงานง่ายๆ ได้ เช่น โอนเงิน รายงานบัตรเอทีเอ็มและบัตรเครดิตที่ถูกขโมยหรือสูญหาย และได้รับการตอบกลับที่แม่นยำด้วยผู้ช่วยเสมือน

ผู้ใช้ธนาคารในเมืองส่วนใหญ่พึ่งพาบริการธนาคารบนมือถือเป็นอย่างมาก ซึ่งได้หลีกทางให้แอปมือถือธนาคารที่ขับเคลื่อนด้วย AI แอพเหล่านี้ส่วนใหญ่ให้บริการส่วนบุคคล ตามบริบท และคาดการณ์ได้ แอปเหล่านี้เป็นแอปอัจฉริยะที่สามารถติดตามพฤติกรรมของผู้ใช้ และมอบเคล็ดลับและข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการออมและค่าใช้จ่ายที่เป็นส่วนตัวให้กับพวกเขา

สอดคล้องกับกลยุทธ์การธนาคาร

ขั้นตอนที่สามหลังจากการเก็บรวบรวมและสร้างแบบจำลองข้อมูลคือการใช้ความฉลาดดังกล่าวเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาด สร้างโฆษณาที่เกี่ยวข้อง ขยายงานโดยอัตโนมัติ และเพิ่มประสิทธิภาพการเตรียมความพร้อมสู่ลูกค้า การวิเคราะห์เป็นเสาหลักเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญ นอกเหนือจากการปฏิบัติงาน ซึ่งสามารถปรับปรุงส่วนการทำงานได้อย่างมาก เช่น ความเสี่ยง การปฏิบัติตามข้อกำหนด การเฝ้าติดตามสินทรัพย์ที่ไม่มีประสิทธิภาพ (NPA) และการคำนวณ VaR ธนาคารสามารถลดต้นทุนการบริการที่มากเกินไปและเพิ่มผลกำไรได้หากดำเนินการเหล่านี้โดยมีอุปสรรคน้อยที่สุด

อนาคตของวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการธนาคาร

เพื่อผลักดันขอบเขตของการใช้ข้อมูล อนาคตของการธนาคารขึ้นอยู่กับการเข้ารหัสข้อมูล AI และคลาวด์คอมพิวติ้งเป็นอย่างมาก เนื่องจากข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเป็นกุญแจสู่ธุรกิจ ข้อมูลที่เข้ารหัส อย่างสมบูรณ์ สามารถรับรองความปลอดภัยของบัญชีแยกประเภทที่ไม่สามารถเข้าไปยุ่งเกี่ยวกับมันได้ และยังรับประกันความปลอดภัยทางการเงินอีกด้วย นอกจากนี้ยังสามารถช่วยในการขจัดการตรวจสอบจากบุคคลที่สาม ซึ่งจะช่วยเร่งกระบวนการและประหยัดค่าธรรมเนียมการทำธุรกรรม

การปฏิวัติอื่นๆ ที่เหมาะกับอนาคตของวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการธนาคารนั้นพบเห็นได้ใน ฟังก์ชัน AI เช่น การตอบสนองการบริการลูกค้าอัตโนมัติ การตรวจสอบข้อกำหนดด้านกฎระเบียบแบบเรียลไทม์ และอัลกอริทึมหรือไมโครเทรด อนาคตของการธนาคารยังรวมถึงคลาวด์คอมพิวติ้ง ซึ่งให้บริการทรัพยากรฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ไม่จำกัดแก่ธนาคาร ซึ่งสามารถช่วยให้ธนาคารขยายขนาดขึ้นหรือลงได้ตามความต้องการ

เทคโนโลยีคลาวด์ ยังสามารถช่วยให้ธนาคารลดต้นทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน ปรับปรุงความยืดหยุ่น เพิ่มประสิทธิภาพ และให้บริการลูกค้าได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ทั้งหมดนี้จะช่วยให้โครงสร้างพื้นฐานมีประสิทธิภาพมากขึ้นและสร้างความสัมพันธ์ที่ดีกับผู้บริโภค อย่างไรก็ตาม คลาวด์คอมพิวติ้งหมายถึงผลกระทบด้านกฎระเบียบที่สำคัญสำหรับธนาคาร ปัญหาสำคัญบางประการที่ธนาคารกำลังพยายามแก้ไขอยู่ในขณะนี้ ได้แก่ การรับรองความต่อเนื่องของบริการสำหรับลูกค้าเมื่อเผชิญกับความผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นบนคลาวด์ และความจำเป็นในการเปลี่ยนกลับไปเป็นฐานข้อมูลของตัวเองในสถานการณ์ดังกล่าว

ปัญหาสำคัญอื่น ๆ ที่ได้รับการประเมิน ได้แก่ วิธีการจัดเก็บและใช้ข้อมูลส่วนบุคคล การปกป้องข้อมูลลูกค้า การพึ่งพาผู้ให้บริการบุคคลที่สามและความปลอดภัยของโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ และการผสมข้อมูลทางการเงินกับข้อมูลอื่น ๆ บนเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ร่วมกัน

ความคิดสุดท้าย

อนาคตของข้อมูลในระบบธนาคารถือเป็นคำมั่นสัญญาของทีมที่จะกำจัดแนวทางแบบ 'ไซโล' และใช้ข้อมูลเชิงลึกสำหรับทั้งองค์กร ด้วยวิทยาการข้อมูล องค์กรต่างๆ มีแนวโน้มที่จะเชื่อมต่อกันมากขึ้น แทนที่จะใช้หลักการวิเคราะห์ที่แยกจากกัน

ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์การตลาดและดิจิทัล (เว็บ โซเชียล และมือถือ) การวิเคราะห์ความเสี่ยงด้านเครดิต การวิเคราะห์การดำเนินงาน การวิเคราะห์การทุจริต และการวิเคราะห์การปฏิบัติตามข้อกำหนด จะสามารถใช้ประโยชน์จากโครงสร้างข้อมูลเดียวกันได้ ตัวอย่างเช่น ทีมงานที่มองหาการเพิ่มการเปิดใช้งานและการเจาะผลิตภัณฑ์โดยการขายข้ามช่องทางอาจเปิดเผยพฤติกรรมฉ้อโกงและความผิดปกติ

อนาคตของการธนาคารจะเกี่ยวข้องกับการใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่รวบรวมจากแหล่งต่างๆ เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องของลูกค้า และใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงด้วยความช่วยเหลือของเทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อเพิ่มผลกำไรและประสิทธิภาพ

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับการประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในการธนาคารและภาคส่วนต่าง ๆ ให้ตรวจสอบประกาศนียบัตร PG ของ IIIT-B และ upGrad ในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติ การให้คำปรึกษา กับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม ตัวต่อตัวกับที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ

กระบวนการจ้างงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ Citibank คืออะไร?

การสัมภาษณ์ทางโทรศัพท์เป็นขั้นตอนแรกในกระบวนการสัมภาษณ์ เป็นเซสชันถาม & ตอบของ Data Science ที่ตรงไปตรงมา การสัมภาษณ์นอกสถานที่จะเป็นไปตามการสัมภาษณ์ทางโทรศัพท์ การสัมภาษณ์หัวหน้าทีม สมาชิกในทีม และ SVP เป็นส่วนหนึ่งของการสัมภาษณ์นอกสถานที่ ก่อนเริ่มงาน อาจมีหรือไม่มีการประเมิน SQL ออนไลน์ การประเมิน SQL นั้นค่อนข้างยาก ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ Citigroup ทำงานโดยใช้ Hadoop และ Spark คำถามของพวกเขาครอบคลุมหัวข้อต่างๆ มากมาย รวมถึงการเขียนโค้ด, SQL, การออกแบบระบบ, Hadoop และ Spark โดยอิงตามแนวคิดวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งขั้นพื้นฐานและขั้นสูง หากคุณทำงานอย่างหนักบนพื้นฐานของคุณ คุณเกือบจะได้รับการว่าจ้างจากธนาคารที่ใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งของโลกอย่างแน่นอน!

Python ใช้ในวาณิชธนกิจหรือไม่?

Python เป็นภาษาโปรแกรมที่ยอดเยี่ยมสำหรับการใช้งานทางการเงิน ธนาคารต่างๆ ใช้ Python เพื่อแก้ไขปัญหาเชิงปริมาณสำหรับการกำหนดราคา การจัดการการค้า และการจัดการความเสี่ยงทั่วทั้งอุตสาหกรรมวาณิชธนกิจและกองทุนป้องกันความเสี่ยง ธนาคารกำลังใช้ Python เพื่อจัดการกับปัญหาเชิงปริมาณในด้านราคา การซื้อขาย และการจัดการความเสี่ยง รวมถึงการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ Pandas in Python เป็นไลบรารี่ที่ทำให้กระบวนการสร้างภาพข้อมูลง่ายขึ้น และช่วยให้วิเคราะห์ทางสถิติที่ซับซ้อนได้ Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ได้รับความนิยมในหมู่นักวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน เทรดเดอร์ ผู้ที่ชื่นชอบสกุลเงินดิจิตอลเข้ารหัส และนักพัฒนา ตำแหน่งธนาคารหลายแห่งจำเป็นต้องใช้มันเป็นสิ่งจำเป็น ทำให้เป็นหนึ่งในภาษาที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดสำหรับผู้ที่กำลังมองหางานในภาคส่วนใดภาคหนึ่งเหล่านี้

ฉันควรเรียนรู้ Python หรือ R สำหรับการเงินหรือไม่

R ถูกใช้อย่างกว้างขวางสำหรับการวิเคราะห์ความเสี่ยงด้านเครดิตและการจัดการพอร์ตโฟลิโอ Python เป็นภาษาสถาปัตยกรรมที่ได้รับความนิยมในกลุ่มวาณิชธนกิจและผู้จัดการสินทรัพย์ R ยังคงรักษาความได้เปรียบเล็กน้อยเหนือ Python ในวิทยาศาสตร์ข้อมูลล้วนๆ แม้ว่าระยะขอบจะแคบลงอย่างมาก ในทางกลับกัน Python มีแอพพลิเคชั่นที่หลากหลายกว่า ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหนือชั้น หากคุณเพิ่งเริ่มต้นในสายอาชีพ การรู้ว่า Python จะให้ทางเลือกเพิ่มเติมแก่คุณในอนาคต