Bankacılıkta En Heyecan Verici 10 Veri Bilimi Uygulaması

Veri bilimi nedir?

Veri bilimi, kuruluşun veri ambarlarından gelen büyük miktardaki verilerin analiz edilmesiyle elde edilen bilgilerin ayrıntılı olarak incelenmesidir. Modern veri bilimi, uygun teknolojiyi kullanarak verilerden çıkarım yapmak ve ilgili algoritmalar geliştirmekle ilgilenir. Veri bilimcilerine olan talep, veri bilimi derslerini daha popüler hale getiriyor.

Veri biliminin uygulamaları arasında sağlık, hedefli reklamcılık, görüntü tanıma, ses tanıma, oyun oynama, artırılmış gerçeklik vb. sayılabilir. Veri biliminin bankacılıkta tanıtılması, gezegenin yarısından çok fazla kabul gördü. Öte yandan, bankaların bankacılık işlemlerinde veri analitiği yapmaya başlayabilmesi ve müşteri gizliliğinin ihlaline neden olması nedeniyle üst düzey teknoloji uzmanları arasında birçok anlaşmazlık var.

Her banka hesabı veya kredi kartı işlemi, harcama kalıplarınız ve harcama yetkileriniz hakkında kesin bilgilere işlenebilecek veriler verebilir. Bu bilgiler daha sonra müşteriye yönelik hedefli reklam ve pazarlama için kullanılabilir.

Veri Biliminin Birkaç Uygulaması

Şu an itibariyle, veri bilimi aşağıdaki alanlarda yaygın olarak uygulanmaktadır:

a) Sağlık

Veri bilimi, DNA üzerindeki genetik kalıpları tespit etmek için anormallikleri ve genetiği tespit etmek için görüntü analizinde kullanılabilir. Kimyasal denklemleri çözerek ve insan vücudu üzerindeki biyokimyasal etkileri analiz ederek ilaç geliştirme için de kullanılabilir.

b) Hedefli Reklamcılık

Veri bilimi algoritmaları, arka uçta web sayfalarına ve uygulamalara giriş yaparken gördüğünüz reklama karar verir.

c) Görüntü tanıma

Veri biliminin tarihsel uygulamalarından biri görüntü tanıma alanındadır ve çoğu medya şirketi, sistemlerinde kullanıcı kimlik doğrulaması için görüntü tanımayı kullanmaya başlamıştır.

d) Konuşma tanıma

Apple, arkasında veri bilimini kullanan Siri'yi yıllar önce piyasaya sürdü. Aynısı Google Voice, Amazon Echo ve Cortana için de geçerliydi.

e) Oyun

Oyun endüstrisinin dünya çapında 2 milyardan fazla oyuncusu var ve çok fazla veri fışkıracak. Oyun iyileştirmeleri, para kazanma yöntemleri için içgörüler oluşturmak ve oyuncular arasında oyun bağımlılığını teşvik etmek için bu verilerin analiz edilmesi gerekiyor.

f) Artırılmış gerçeklik

Artırılmış gerçeklik, örtüşen bir gerçek dünya ve sanal dünya yaratır ve etkileşimli bir deneyim sağlar. Artırılmış gerçeklik ile gündeme gelen en trend oyun, veri bilimi uygulamalarına yoğun bir bağımlılık sergileyen Pokemon Go oldu.

Bankacılıkta Veri Biliminin En İyi 10 Uygulaması

Hindistan'daki HDFC Bank, Hindistan'daki bankacılık segmentinde veri analitiğinin tanıtılmasında öncü oldu.

Bu, 2004 yılının başlarında başladı ve o zamanlar ana fikir, AKTİF banka hesaplarını ayırmak ve aktif olmayan banka hesapları hakkında karar vermekti. Bankacılık segmentinin veri bilimi modeline girmesi birkaç yıl aldı, ancak o zamandan beri bağımlılıkta sürekli bir artış oldu.

Veri biliminin bankacılıkta kullanılması uzun zaman önce bir eklentiydi, ancak artık rekabete ayak uydurmak için bir zorunluluk haline geldi.

Özellikle 2008 küresel mali krizinden sonra, müşteri tahminleri, dolandırıcılık tespitleri ve piyasa eğilimlerini belirlemek ve tahmin etmek için finansal danışmanlık için veri analitiğinin bankacılıkta kullanılması. Bankalar ve finans kurumları çok fazla kullanıcı verisine sahiptir. Eksiksiz kişisel ayrıntılar, gelir, harcama kalıpları, satın alma güçleri, yatırım risk iştahları vb. dahil olmak üzere müşterilerinin içini ve dışını bilirler.

Tüm bunları bilmek ve tüm bunları veri bilimi ve analitiğine dayalı otomatik bir sistemde formüle etmek, bankaların kredi kararlarını daha doğru vermelerine yardımcı olur. Bu, müşterilere özelleştirilmiş teklifler sunmaya, yeni ürünler piyasaya sürmeye ve bunları pazarlamaya vb. yardımcı olur. Aynı zamanda, bankaların en sadık müşterilerle ilişkilerine daha fazla yatırım yapabilmeleri için sadık müşterileri diğerlerinden ayırmaya yardımcı olur.

a) Dolandırıcılık tespiti

Bankalar artık dolandırıcılığı proaktif olarak tespit etmek ve müşterilere yüksek düzeyde güvenlik sağlamak için veri bilimini kullanıyor. Bu, kullanıcının bankacılık faaliyetlerini izleyerek ve analiz ederek ve şüpheli veya kötü niyetli kalıpları bulmak için yapılır.

b) Müşterileri gruplandırmak için müşteri segmentasyonu

Müşterileri çeşitli faktörlere göre sınıflandırmak, bankaların müşterilere daha iyi hizmet vermesine yardımcı olur. K-araçlarında kümeleme için ünlü bir algoritma, algoritma adımlarını döngüler halinde yürüterek ideal grup sayısını bulmaya çalışan etkileşimli bir gruplandırma algoritmasıdır.

c) Göreceli müşteri karşılaştırması

Tüm müşteri verilerinin mevcudiyeti, bankaların aynı harcama veya davranış kalıplarına sahip bireyleri karşılaştırmasına yardımcı olur. Bu, bankanın müşteri gereksinimleri hakkında nitel tahminlerde bulunmasına ve benzer ürünleri benzer müşterilere pazarlamasına yardımcı olur.

d) Müşteri verilerini yönetmek

Dijital bankacılığın ortaya çıkmasıyla birlikte her tom ve harry'nin bir banka hesabı oldu. Bu, zettabaytlarca ve yottabaytlarca müşteri verisinin bankaların depolama havuzunda depolanmasına yol açtı. Tüm bu veriler yararlı ve alakalı olmayacak. Veri bilimi, bankaların gerekli ve uygun verileri izole etmelerine ve bunları müşteri davranışlarını, etkileşimleri ve tercihleri ​​yinelemeli olarak tahmin etmek için kullanmalarına yardımcı olur.

e) Müşteri Yaşam Boyu Değerinin Tahmini (CLV)

Bankaların geçmişten gelen girdilere dayanarak gelecekteki gelirleri tahmin etmesi gerekir. Bu en iyi, her müşterinin gelecekteki değerlerini hesaplamak için bankacılıkta tahmine dayalı veri analitiği kullanılarak yapılır. Bu, müşterileri ayırmaya, gelecekte değeri yüksek olanları belirlemeye ve müşteri hizmetleri, teklifler ve indirimli fiyatlandırma açısından onlara daha fazla kaynak yatırmaya yardımcı olur. Bu amaçla kullanılan birincil veri bilimi araçları, Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller (GLM) ve Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçlarıdır (CART).

f) Risk Modelleme

Risk tahmini, riskli kredi ürünlerine sahip bankaların yanı sıra yatırım bankaları için birincil endişe haline gelmiştir.

Kredi riski modellemesi

Bu, bankaların kredilerinin nasıl geri ödeneceğini tahmin etmelerine ve geçmiş tarih ve kredi raporuna dayalı olarak temerrüde düşmeyi öngörmelerine olanak tanır. Risk modellemesi, her durum için bir risk değeri hesaplar ve Krediler Ekibi yalnızca bu Puana dayalı olarak kredilere yaptırım uygular.

Yatırım Riski modellemesi

Risk modellemesi, riskli yatırımlar için risk-ödül oranlarının hesaplandığı yatırım bankacılığında da kullanılır. Bu, müşterilere yatırım tavsiyesi vermenin yanı sıra bir fon için kar elde etmek için dahili yatırımda doğru kararı vermede yardımcı olur.

g) Kişiselleştirilmiş pazarlama

Müşteriler yeni ürünler satın aldıklarında işletme ekmek parasını kazanır. Bankacılıkta veri analitiği, bireysel müşteri ihtiyaçlarına uygun özelleştirilmiş teklifleri modelleme fırsatları sunar. Bu teklifler daha sonra doğru ürünlere uygulanmakta ve doğru zamanda doğru müşterilere ulaştırılmaktadır.

h) Öneri motorları

Bu, ilgili ve ilgili öğeleri önermek için kullanıcı etkinliğini filtrelemek ve analiz etmek için algoritmaların kullanıldığı veri biliminin basit uygulamalarından biridir. Algoritmalar, en doğru ilişkili öğeleri veya ürünleri tahmin etmek için işlem bilgileri, profil verileri ve benzerlik hesaplamaları dahil olmak üzere birçok geçmiş veriyi alır. Müşteri merkezli veya ürün merkezli bir şekilde çalışan iki tür algoritma vardır. Sırasıyla “Kullanıcı Tabanlı İşbirlikçi filtreleme” ve “Öğe Tabanlı İşbirlikçi filtreleme” olarak bilinirler.

i) Gerçek zamanlı tahmine dayalı analiz

Bankacılık sektöründe, her kullanıcı işlemi, yararlı tahmin ve bilgilerin deşifre edilmesi için analitiklerin uygulanabileceği bir veri kaynağı olarak ele alınır. Tahmine dayalı analiz, fütüristik olayları ve eğilimleri tahmin etmek için hesaplama algoritmalarını kullanma sürecidir. Bankacılıkta veri analizinin kullanımı, esas olarak bu tahminler için yükselmeye başlamıştır. Çoğunlukla iki ana tahmin türü vardır

1. Gerçek zamanlı analitik, bankaların işlerini aksatan mevcut sorunu anlamalarına olanak tanır
2. Bankaların gelecekteki bir sorunu fark etmelerini ve iş üzerindeki olası herhangi bir etkiyi azaltmak için gerekli önleyici eylemleri almak için uygun adımları seçmelerini sağlayan tahmine dayalı analitik.

j) Müşteri Desteği

Mükemmel müşteri desteği, müşterilerle uzun vadeli bir ilişkinin sürdürülmesine yardımcı olur. Müşterinin sorularına yanıt vermeyi ve sorun ve şikayetlerini sağlıklı ve zamanında ele almayı içerir. Veri bilimi, müşteriyle iletişim halindeyken destek uzmanına müşteri verilerini otomatikleştirerek ve doğru bir şekilde sunarak hedeflenen bir müşteri destek hizmeti oluşturmaya yardımcı olur.

Çözüm

Rekabete ayak uydurmak için, bankacılık segmentindeki neredeyse tüm büyük oyuncular, müşterilere en iyi işletmeleri ve değeri sunmak için veri bilimi tekniklerini benimsemiştir. Bunlar, bankacılıkta veri biliminin uygulama alanlarından sadece birkaçıdır. Önümüzdeki alanlarda, uygulamaların sayısının ve etkisinin daha da artması bekleniyor.