แอปพลิเคชั่นวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่น่าตื่นเต้น 10 อันดับแรกในการธนาคาร

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการศึกษารายละเอียดข้อมูลที่ได้รับจากการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่มาจากคลังข้อมูลขององค์กร วิทยาศาสตร์ข้อมูลสมัยใหม่เกี่ยวข้องกับการอนุมานข้อมูลและการพัฒนาอัลกอริธึมที่เกี่ยวข้องโดยใช้เทคโนโลยีที่เหมาะสม ความต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำให้หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นที่นิยมมากขึ้น

การประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่ การดูแลสุขภาพ การโฆษณาตามเป้าหมาย การจดจำภาพ การจดจำเสียง การเล่นเกม ระบบความเป็นจริงเสริม ฯลฯ การนำวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาใช้ในการธนาคารได้รับการยอมรับจากคนอีกครึ่งโลกเป็นอย่างมาก ในทางกลับกัน มีความขัดแย้งมากมายจากเทคโนโลยีระดับไฮเอนด์ เนื่องจากธนาคารสามารถเริ่มทำการวิเคราะห์ข้อมูลในการทำธุรกรรมทางธนาคาร ทำให้เกิดการละเมิดความเป็นส่วนตัวของลูกค้า

ทุกบัญชีธนาคารหรือธุรกรรมบัตรเครดิตสามารถให้ข้อมูลเกี่ยวกับรูปแบบการใช้จ่ายและอำนาจการใช้จ่ายของคุณ ซึ่งสามารถประมวลผลเป็นข้อมูลที่แม่นยำได้ ข้อมูลนี้สามารถใช้สำหรับการโฆษณาและการตลาดที่ตรงเป้าหมายที่ลูกค้า

การประยุกต์ใช้ Data Science เพียงเล็กน้อย

ณ ตอนนี้ data science ได้ถูกนำไปใช้อย่างกว้างขวางในโดเมนต่อไปนี้:

ก) การดูแลสุขภาพ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้ในการวิเคราะห์ภาพเพื่อตรวจหาความผิดปกติและพันธุกรรมเพื่อตรวจหารูปแบบทางพันธุกรรมบนดีเอ็นเอ นอกจากนี้ยังสามารถใช้สำหรับการพัฒนายาโดยการแก้สมการทางเคมีและวิเคราะห์ผลกระทบทางชีวเคมีในร่างกายมนุษย์

ข) การโฆษณาตามเป้าหมาย

อัลกอริธึมวิทยาศาสตร์ข้อมูลตัดสินใจโฆษณาที่คุณเห็นขณะลงชื่อเข้าใช้หน้าเว็บและแอปพลิเคชันในแบ็กเอนด์

c) การจดจำภาพ

หนึ่งในการประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในอดีตอยู่ในสาขาการรู้จำภาพ และบริษัทสื่อส่วนใหญ่ได้เริ่มใช้การจดจำภาพเพื่อรับรองความถูกต้องของผู้ใช้เข้าสู่ระบบของตน

ง) การรู้จำเสียง

Apple เปิดตัว Siri เมื่อหลายปีก่อนซึ่งใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลอยู่เบื้องหลัง เช่นเดียวกับ Google Voice, Amazon Echo และ Cortana

จ) การเล่นเกม

อุตสาหกรรมเกมมีผู้เล่นมากกว่า 2 พันล้านคนทั่วโลก และจะมีข้อมูลจำนวนมากพุ่งเข้ามา ข้อมูลนี้จำเป็นต้องได้รับการวิเคราะห์เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกสำหรับการปรับปรุงเกม วิธีการสร้างรายได้ และกระตุ้นให้ผู้เล่นติดเกม

f) เทคโนโลยีความจริงเสริม

เทคโนโลยีความจริงเสริมสร้างโลกแห่งความเป็นจริงและโลกเสมือนจริงที่ทับซ้อนกันและมอบประสบการณ์แบบโต้ตอบ เกมที่มีแนวโน้มมากที่สุดที่มาพร้อมกับความเป็นจริงยิ่งคือ Pokemon Go ซึ่งแสดงการพึ่งพาแอพพลิเคชั่นของวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างหนัก

แอปพลิเคชั่น 10 อันดับแรกของวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการธนาคาร

HDFC Bank ในอินเดียเป็นผู้บุกเบิกการนำเสนอการวิเคราะห์ข้อมูลในกลุ่มธนาคารในอินเดีย

สิ่งนี้เริ่มต้นในต้นปี 2547 และในตอนนั้น แนวคิดหลักคือการแยกบัญชีธนาคาร ACTIVE และตัดสินใจเกี่ยวกับบัญชีธนาคารที่ไม่ใช้งาน ต้องใช้เวลาสองสามปีกว่าที่กลุ่มธนาคารจะเข้าสู่โมเดลวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่ตั้งแต่นั้นมา การพึ่งพาอาศัยกันก็เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง

การใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในการธนาคารเป็นส่วนเสริมที่ยาวนาน แต่ตอนนี้กลายเป็นความจำเป็นเพื่อให้ทันกับการแข่งขัน

โดยเฉพาะอย่างยิ่งหลังจากวิกฤตการเงินโลกในปี 2008 การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลในธนาคารเพื่อคาดการณ์ลูกค้า การตรวจจับการฉ้อโกง และคำแนะนำทางการเงินเพื่อระบุและคาดการณ์แนวโน้มของตลาด ธนาคารและสถาบันการเงินมีข้อมูลผู้ใช้จำนวนมาก พวกเขารู้จักลูกค้าของตนเข้าและออกจากลูกค้า รวมถึงรายละเอียดส่วนบุคคลที่สมบูรณ์ รายได้ รูปแบบการใช้จ่าย กำลังซื้อ ความเสี่ยงในการลงทุน เป็นต้น

การรู้สิ่งเหล่านี้ทั้งหมดและการกำหนดสิ่งเหล่านี้ให้เป็นระบบอัตโนมัติโดยอิงจากวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ช่วยให้ธนาคารสามารถตัดสินใจด้านเครดิตได้แม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งจะช่วยมอบข้อเสนอที่ปรับแต่งให้เหมาะกับลูกค้า ออกผลิตภัณฑ์ใหม่และทำการตลาด ฯลฯ นอกจากนี้ยังช่วยแยกลูกค้าประจำออกจากส่วนที่เหลือเพื่อให้ธนาคารสามารถลงทุนเพิ่มเติมกับความสัมพันธ์กับลูกค้าที่ภักดีที่สุด

ก) การตรวจจับการฉ้อโกง

ขณะนี้ธนาคารกำลังใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อตรวจจับการฉ้อโกงในเชิงรุกและมอบความปลอดภัยในระดับสูงแก่ลูกค้า ซึ่งทำได้โดยการตรวจสอบและวิเคราะห์กิจกรรมการธนาคารของผู้ใช้ และเพื่อค้นหารูปแบบที่น่าสงสัยหรือเป็นอันตราย

ข) การแบ่งส่วนลูกค้าเพื่อจัดกลุ่มลูกค้า

การแบ่งกลุ่มลูกค้าตามปัจจัยต่างๆ ช่วยให้ธนาคารสามารถให้บริการลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น อัลกอริทึมที่มีชื่อเสียงสำหรับการจัดกลุ่มใน K-mean ซึ่งเป็นอัลกอริทึมการจัดกลุ่มแบบโต้ตอบที่พยายามค้นหาจำนวนกลุ่มในอุดมคติโดยดำเนินการตามขั้นตอนอัลกอริทึมในลูป

ค) การเปรียบเทียบลูกค้าสัมพันธ์

ความพร้อมใช้งานของข้อมูลลูกค้าทั้งหมดช่วยให้ธนาคารเปรียบเทียบบุคคลที่มีการใช้จ่ายหรือรูปแบบพฤติกรรมเดียวกัน ซึ่งจะช่วยให้ธนาคารสามารถคาดการณ์เชิงคุณภาพเกี่ยวกับความต้องการของลูกค้าและในการทำการตลาดผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกันกับลูกค้าที่คล้ายคลึงกัน

ง) การจัดการข้อมูลลูกค้า

ด้วยการเกิดขึ้นของดิจิทัลแบงกิ้ง ทอมและแฮรี่ทุกคนต่างก็มีบัญชีธนาคาร สิ่งนี้นำไปสู่การจัดเก็บข้อมูลลูกค้าในระดับเซตตะไบต์และโยตตาไบต์ในที่เก็บข้อมูลของธนาคาร ไม่ใช่ข้อมูลทั้งหมดที่จะเป็นประโยชน์และมีความเกี่ยวข้อง วิทยาศาสตร์ข้อมูลช่วยให้ธนาคารแยกข้อมูลที่จำเป็นและเหมาะสม และใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้าซ้ำๆ การโต้ตอบ และความชอบ

จ) การทำนายมูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า (CLV)

ธนาคารจำเป็นต้องคาดการณ์รายได้ในอนาคตโดยอิงจากข้อมูลในอดีต วิธีนี้ทำได้ดีที่สุดโดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์ในธนาคารเพื่อคำนวณมูลค่าในอนาคตของลูกค้าแต่ละราย ซึ่งช่วยในการแยกลูกค้า ระบุลูกค้าที่มีมูลค่าสูงในอนาคต และการลงทุนทรัพยากรเพิ่มเติมกับพวกเขาในแง่ของการบริการลูกค้า ข้อเสนอ และการกำหนดราคาส่วนลด เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลหลักที่ใช้เพื่อจุดประสงค์นี้คือ Generalized Linear Models (GLM) และ Classification and Regression Trees (CART)

f) การสร้างแบบจำลองความเสี่ยง

การคาดการณ์ความเสี่ยงได้กลายเป็นความกังวลหลักสำหรับธนาคารที่มีผลิตภัณฑ์สินเชื่อที่มีความเสี่ยงเช่นเดียวกับธนาคารเพื่อการลงทุน

แบบจำลองความเสี่ยงด้านเครดิต

ซึ่งจะช่วยให้ธนาคารสามารถคาดการณ์ได้ว่าเงินกู้ยืมของพวกเขาจะได้รับการชำระคืนอย่างไร และคาดการณ์ผู้ผิดนัดตามประวัติและรายงานเครดิตในอดีต แบบจำลองความเสี่ยงจะคำนวณมูลค่าความเสี่ยงสำหรับแต่ละกรณี และทีมเครดิตจะคว่ำบาตรสินเชื่อตามคะแนนนี้เท่านั้น

แบบจำลองความเสี่ยงการลงทุน

แบบจำลองความเสี่ยงยังใช้ในวาณิชธนกิจด้วย ซึ่งอัตราส่วนความเสี่ยงต่อผลตอบแทนจะถูกคำนวณสำหรับการลงทุนที่มีความเสี่ยง ซึ่งช่วยในการให้คำแนะนำการลงทุนแก่ลูกค้ารวมทั้งการตัดสินใจที่ถูกต้องในการลงทุนภายในเพื่อสร้างผลกำไรให้กับกองทุน

g) การตลาดส่วนบุคคล

ธุรกิจได้รับขนมปังและเนยเมื่อลูกค้าซื้อผลิตภัณฑ์ใหม่ การวิเคราะห์ข้อมูลในธนาคารมอบโอกาสในการสร้างแบบจำลองข้อเสนอที่ปรับแต่งให้เหมาะสมกับความต้องการของลูกค้าแต่ละราย ข้อเสนอเหล่านี้จะนำไปใช้กับผลิตภัณฑ์ที่ถูกต้องและส่งมอบให้กับลูกค้าที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสม

h) เครื่องยนต์แนะนำ

นี่เป็นหนึ่งในแอปพลิเคชั่นอย่างง่ายของวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้อัลกอริธึมในการกรองและวิเคราะห์กิจกรรมของผู้ใช้เพื่อแนะนำรายการที่เกี่ยวข้องและเกี่ยวข้อง อัลกอริธึมใช้ข้อมูลในอดีตจำนวนมาก รวมถึงข้อมูลธุรกรรม ข้อมูลโปรไฟล์ และการคำนวณความคล้ายคลึงกัน เพื่อคาดการณ์รายการหรือผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องที่แม่นยำที่สุด มีอัลกอริธึมสองประเภทที่ทำงานในลักษณะที่เน้นลูกค้าเป็นศูนย์กลางหรือแฟชั่นที่เน้นผลิตภัณฑ์เป็นหลัก พวกเขาเรียกว่า "การกรองการทำงานร่วมกันตามผู้ใช้" และ "การกรองการทำงานร่วมกันตามรายการ" ตามลำดับ

i) การวิเคราะห์การคาดการณ์ตามเวลาจริง

ในภาคการธนาคาร ทุกธุรกรรมของผู้ใช้จะได้รับการปฏิบัติเสมือนเป็นแหล่งข้อมูลที่สามารถใช้การวิเคราะห์เพื่อถอดรหัสการคาดการณ์และข้อมูลที่เป็นประโยชน์ การวิเคราะห์เชิงทำนายเป็นกระบวนการของการใช้อัลกอริธึมการคำนวณเพื่อทำนายเหตุการณ์และแนวโน้มแห่งอนาคต การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลในระบบธนาคารได้เพิ่มขึ้นสำหรับการคาดการณ์เหล่านี้เป็นหลัก ส่วนใหญ่มี 2 ประเภทการคาดการณ์ที่สำคัญ

1. การวิเคราะห์ตามเวลาจริงช่วยให้ธนาคารเข้าใจปัญหาปัจจุบันที่ขัดขวางธุรกิจของพวกเขา
2. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ช่วยให้ธนาคารตระหนักถึงปัญหาในอนาคต และเลือกขั้นตอนที่เหมาะสมเพื่อดำเนินการป้องกันที่จำเป็น เพื่อลดผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกับธุรกิจ

j) ฝ่ายสนับสนุนลูกค้า

การสนับสนุนลูกค้าที่ดีเยี่ยมช่วยรักษาความสัมพันธ์ระยะยาวกับลูกค้า ซึ่งรวมถึงการตอบคำถามของลูกค้าและการจัดการปัญหาและข้อร้องเรียนของพวกเขาอย่างถูกสุขลักษณะและทันท่วงที วิทยาศาสตร์ข้อมูลช่วยสร้างบริการสนับสนุนลูกค้าเป้าหมายโดยนำเสนอข้อมูลลูกค้าโดยอัตโนมัติและแม่นยำ เพื่อสนับสนุนผู้เชี่ยวชาญในขณะที่เขาสื่อสารกับลูกค้า

บทสรุป

เพื่อให้ทันกับการแข่งขัน ผู้เล่นหลักเกือบทั้งหมดในกลุ่มธนาคารได้นำเทคนิควิทยาศาสตร์ข้อมูลมาใช้เพื่อมอบธุรกิจและมูลค่าที่ดีที่สุดให้กับลูกค้า นี่เป็นเพียงส่วนน้อยของการนำวิทยาศาสตร์ข้อมูลไปใช้ในการธนาคาร ในพื้นที่ที่กำลังจะมาถึง จำนวนและความแรงของแอปพลิเคชันคาดว่าจะเพิ่มขึ้นอีกเท่านั้น