扫描仪下的银行数据分析

21 世纪的行业高度依赖数据来开发洞察力并做出数据驱动的决策。 因此，数据科学不再是切线需求，而是企业必不可少的。 在本文中，我们将深入研究通过分支机构、移动应用程序、在线平台、呼叫中心和 ATM 等不同银行接触点的数据收集、分析和集成，研究数据科学和分析作为金融服务领域关键颠覆者的应用，并将其与银行的策略相关联。

数据与金融机构尤其是银行的业务效率密切相关也就不足为奇了。 银行业是关键业务领域之一，对大数据和 BA（业务分析）技术的投资最高。 数据科学在银行业的应用已经得到了半个地球的广泛认可。 银行业一直面临来自移动银行和 UPI（统一支付接口）应用程序等非传统参与者的激烈竞争，需要寻找有效的工具来扩大收入和控制成本。

在国际上，市场研究公司预测，金融服务公司将在 2018-2025 年以超过 25% 的复合年增长率实现数据增长。 这意味着数据收集和分析不仅是必要的，而且对于全球银行战略的成功也是不可或缺的。 我们深入研究数据科学家的工作流程以及数据分析对未来银行战略的影响。

数据收集和管理

在过去十年中，银行业的数据收集已经变得非常复杂，并且已经从银行分类账转变为在线交易历史记录，包括从应用程序、呼叫中心和 ATM 等其他接触点收集数据。 事实上，据信现在世界上有一半的成年人使用数字银行，而且这一统计数字必然会迅速增长。

这意味着在银行网站上打开的每笔信用卡交易、消息和网页都会增加全球人口收集的数十亿字节数据。 与此同时，强烈的经济数字化为银行提供了一个新的资源池，可以以移动运营商、地理空间数据、征信机构和社交网络等外部资源的形式加以利用。 对于数据分析师来说，第一步是从这个池中定义和获取信息，将其构建并有效地用作智能，以做出明智的业务决策并保持竞争力。

数据管理是有效利用从各种渠道精心收集的数据的最重要步骤。 这包括密切关注数据所有权、治理和存储，以及结构化、数据审查和清理。

所有这些过程都可以在基于云的存储、现场服务器、数据仓库和数据湖的帮助下完成； 通过整合CBS、CRM、LOS等系统； 具有分析和数据可视化工具； 并通过创建组织结构来优化数据使用。 此外，数据的集中所有权确保了组织内的完全问责制。

集成分析

鉴于数据是银行最大的资产，它们只能通过将数据与分析相结合才能获得收益。 除非得到可靠分析的支持，否则单独的原始数据没有任何用处。 数据分析师的工作包括创建模型来预测客户行为、了解他们的偏好并主动管理期望。

前瞻性分析提供主动触发，例如违约、损耗、购买特定产品的倾向，以预测消费者旅程中的未来事件，进而帮助银行采取有效行动。 多年来，快速处理需求、创新的移动技术、数据可用性和开源软件的普及已经产生了银行数据科学的几个用例。

其中一些包括客户定位和细分、客户激活和退出预防、交叉销售模型以及信用和风险管理。 出于以下原因，将分析与数据集成至关重要。

1. 风险建模

风险建模是指使用正式的计量经济学技术来确定金融投资组合中的总体风险。 在分析企业和个人时，金融风险建模是银行最重要的蓝图。 用于风险建模的技术包括评估市场风险、风险价值 (VaR)、历史模拟以及使用极值理论来预测各种风险的可能损失。

不同的风险也被划分为企业的信用风险、市场风险、模型风险、流动性风险和操作风险类别。 风险建模应牢记区域和国际银行标准。 通过收集大量数据，可以使用强大的计算软件进行定量风险分析。

2.欺诈检测

数据分析使审计师和欺诈审查员能够分析组织的业务数据，以确定其实施内部控制以识别欺诈交易或活动的情况。 为此目的采用的一些技术包括计算统计参数（平均值、标准偏差、不自然的高值或低值）、数据分类、安排数据以指向异常、意外事件的数字分析、匹配值、重复测试、差距测试、汇总和验证条目。

3. 实时预测分析

随着银行业变得更具活力，银行面临着保持盈利的压力，同时还要了解客户的需求、愿望和偏好。 在了解数据和制定战略之间存在快速的时间紧迫性。 为了解决这一时间紧缩问题，银行需要采用实时预测分析，以便以最快的方式做出响应。

预测分析的好处是它支持从当前数据中持续学习，而不是依赖于历史数据。 它可以检测不熟悉的趋势，而不是在定义的结构中运行，并且需要构建模型而不是使用传统模型。

它采用了更易于使用的可视化发现工具，并且还考虑了外部数据。 实际上，预测分析更具动态性和定制性。 预测分析派上用场的一些领域包括客户关系增强、抵押品和流动性管理、现金流管理、帮助贸易和供应链融资、风险管理和支持运营。

4. 了解消费者情绪

在竞争激烈的银行业中，了解和管理消费者情绪和分析对于任何银行的运营都是不可或缺的。 银行正在以情绪分析的形式迅速寻求 AI（人工智能）解决方案。 这需要捕捉客户对产品、情况或事件的反应，并通过文本、帖子、评论和其他数字内容进行响应。

自然语言处理 (NLP) 技术用于对数据进行细致入微的分析。 这些数据通常是从聊天机器人、虚拟助手、在线翻译服务等渠道收集的。 然后，银行可以将此作为主观信息来个性化沟通，优先考虑客户问题，改进产品和服务，并提高整体客户满意度。

5. 客户细分、分析和营销细分

随着我们加速进入数字世界，银行需要采用基于数据的方法来进行消费者细分、分析和市场细分，以便为不同的受众定制策略。

银行需要经常升级其客户战略以满足新的和现有基础的需求，而细分对于实现这一目标至关重要。 银行需要着眼于创造客户价值细分的整个周期，并了解客户关系生命周期，从而相应地创建或升级其产品。

6. 客户终身价值

客户终身价值（CLTV）是指客户在其与银行的整个关系中为银行带来的完整财务价值。 CLTV 的计算考虑了对银行的忠诚度、客户的盈利能力、每位客户的平均贷款和储蓄余额、平均利率差额、每位客户从非利息收入来源产生的平均收入或收入，以及提供客户服务和访问的成本。 基于这些因素自动计算 CLTV 会产生更快的结果，并使银行能够更快地改变或升级其策略。

7. 数字助理和聊天机器人

数字助理和聊天机器人彻底改变了银行的服务和业务沟通方式。 聊天机器人正在社交媒体中引起轰动。 从帮助人们执行简单的任务到为他们提供个性化的体验，虚拟助手和聊天机器人让银行业务变得更加容易。

8. 语音识别与预测分析

银行已经能够使用基于人工智能的语音识别来测试安全功能，该语音识别可以在客户致电客户服务时自动确认客户的身份。 鉴于这项技术的成功，客户可能能够说话并执行简单的任务，例如转账、报告被盗或丢失的 ATM 和信用卡，以及通过虚拟助手接收准确的响应。

大多数城市银行用户严重依赖移动银行，这已经让位于人工智能驱动的银行移动应用程序。 这些应用程序中的大多数都提供个人、上下文和预测服务。 这些智能应用程序可以跟踪用户的行为，并为他们提供个性化的提示和关于储蓄和开支的见解。

与银行策略保持一致

数据收集和建模之后的第三步是使用此类智能来优化营销活动、创建相关广告、自动化外展和优化客户入职。 分析是除运营之外的关键战略支柱，它可以极大地改善风险、合规、欺诈和不良资产 (NPA) 监控以及 VaR 计算等功能领域。 如果以最少的障碍来执行这些行动，银行可以降低过多的服务成本并提高盈利能力。

银行业数据科学的未来

为了突破数据利用的界限，银行业的未来高度依赖于数据加密、人工智能和云计算。 由于敏感数据是业务的关键，因此完全加密的数据可以确保无法篡改的账本的安全性，也可以保证财务安全。 它还可以帮助消除第三方验证，从而加快流程并节省交易费用。

其他与银行业数据科学未来的革命性契合体现在AI 功能中，例如自动客户服务响应、监管要求的实时监控以及算法或微交易。 银行业的未来还包括云计算，它为银行提供无限的硬件和软件资源，可以帮助他们根据需要扩大或缩小规模。

云技术还可以帮助银行降低基础设施成本、提高灵活性、提高效率并更快地为客户服务； 所有这些都将有助于提高基础设施的效率，并确保与消费者建立更好的关系。 然而，云计算对银行意味着重大的监管影响。 银行目前试图解决的一些关键问题包括确保客户在面对任何潜在的云事故时的服务连续性，以及在这种情况下需要转换回自己的数据库。

正在评估的其他重要问题包括个人信息的存储和使用方式、客户数据保护、对第三方提供商的依赖和云基础设施的安全性，以及财务数据与共享服务器上其他数据的潜在混合。

最后的想法

银行业数据的未来也有望让团队摆脱“孤立”的方法，并为整个组织使用洞察力。 借助数据科学，企业可能会更加紧密地联系在一起，而不是使用单独的分析实践。

例如，营销和数字（网络、社交和移动）分析、信用风险分析、运营分析、欺诈分析和合规分析将能够利用相同的数据结构。 例如，一个通过跨渠道交叉销售来提高激活和产品渗透率的团队可能会发现欺诈行为和异常情况。

银行业的未来将涉及利用从各种来源收集的数据来获得准确的客户洞察力，并在数字技术的帮助下使用高级分析来提高利润和效率。

如果您想了解银行业和各个行业的数据科学应用，请查看 IIIT-B 和 upGrad 的数据科学 PG 文凭，该文凭专为在职专业人士而设，提供 10 多个案例研究和项目、实用的实践研讨会、指导与行业专家，与行业导师一对一，400 多个小时的学习和顶级公司的工作协助。