银行业中令人兴奋的 10 大数据科学应用

什么是数据科学？

数据科学是对通过分析来自组织数据仓库的大量数据获得的信息的详细研究。 现代数据科学通过使用适当的技术来处理推断数据和开发相关算法。 对数据科学家的需求使数据科学课程更受欢迎。

数据科学的应用包括医疗保健、定向广告、图像识别、语音识别、游戏、增强现实等。在银行业中引入数据科学已经得到了半个地球的广泛认可。 另一方面，由于银行可以开始在银行交易中进行数据分析，导致客户隐私受到侵犯，因此高端技术人员存在很多分歧。

每个银行账户或信用卡交易都可以提供有关您的消费模式和消费能力的数据，这些数据可以处理成精确的信息。 然后，此信息可用于针对客户的有针对性的广告和营销。

数据科学的少数应用

截至目前，数据科学已广泛应用于以下领域：

a) 医疗保健

数据科学可用于图像分析以检测异常和遗传学以检测 DNA 上的遗传模式。 它还可以通过求解化学方程式和分析对人体的生化作用进行药物开发。

b) 有针对性的广告

数据科学算法决定您在后端登录网页和应用程序时看到的广告。

c) 图像识别

数据科学的历史应用之一是在图像识别领域，大多数媒体公司已经开始使用图像识别来对他们的系统进行用户身份验证。

d) 语音识别

Apple 几年前推出了 Siri，它背后使用了数据科学。 这同样适用于 Google Voice、Amazon Echo 和 Cortana。

e) 游戏

游戏行业在全球拥有超过 20 亿玩家，将会有大量数据涌入。需要对这些数据进行分析，以产生对游戏改进、货币化方法和诱导玩家游戏成瘾的见解

f) 增强现实

增强现实创造了一个重​​叠的现实世界和虚拟世界，并提供了一种互动体验。 最流行的增强现实游戏是 Pokemon Go，它表现出对数据科学应用的严重依赖。

数据科学在银行业的十大应用

印度的 HDFC 银行是在印度银行业引入数据分析的先驱。

这始于 2004 年初，当时的主要想法是隔离活跃的银行账户，并对不活跃的银行账户做出决定。 银行部门花了几年时间才进入数据科学模型，但从那时起，依赖性一直在稳步上升。

在银行业中使用数据科学很久以前是一个附加功能，但现在已成为跟上竞争的必要条件。

特别是在 2008 年全球金融危机之后，银行使用数据分析进行客户预测、欺诈检测和财务咨询，以识别和预测市场趋势。 银行和金融机构拥有大量的用户数据。 他们了解客户的进出，包括完整的个人详细信息、收入、消费模式、购买力、投资风险偏好等。

了解所有这些并将所有这些组成一个基于数据科学和分析的自动化系统有助于银行更准确地做出信贷决策。 这有助于向客户提供定制化优惠、推出新产品并进行营销等。它还有助于将忠诚客户与其他客户区分开来，以便银行可以在与最忠诚客户的关系上投入更多资金。

a) 欺诈检测

银行现在正在利用数据科学主动检测欺诈行为并为客户提供高水平的安全性。 这是通过监视和分析用户的银行活动并找出任何可疑或恶意模式来完成的。

b) 对客户进行分组的客户细分

根据各种因素对客户进行分类，有助于银行更好地为客户服务。 一种著名的 K-means 聚类算法，一种交互式分组算法，它试图通过循环执行算法步骤来找到理想的组数。

c) 相对客户比较

所有客户数据的可用性有助于银行比较具有相同支出或行为模式的个人。 这有助于银行对客户需求进行定性预测，并向类似客户推销类似产品。

d) 管理客户数据

随着数字银行的出现，每个汤姆和哈利都有一个银行账户。 这导致在银行的存储库中存储了 zettabytes 和 yottabytes 的客户数据。 并非所有这些数据都会有用且相关。 数据科学帮助银行隔离必要和适当的数据，并使用它们来迭代预测客户行为、交互和偏好。

e) 客户终身价值预测 (CLV)

银行需要根据过去的输入来预测未来的收入。 最好使用银行业中的预测数据分析来计算每个客户的未来价值。 这有助于区分客户，识别具有高未来价值的客户，并在客户服务、优惠和折扣定价方面为他们投入更多资源。 用于此目的的主要数据科学工具是广义线性模型 (GLM) 和分类与回归树 (CART)。

f) 风险建模

风险预测已成为拥有高风险信贷产品的银行和投资银行的首要关注点。

信用风险建模

这使银行可以预测他们的贷款将如何偿还，并根据过去的历史和信用报告预测违约者。 风险模型计算每个案例的风险值，信用团队仅根据该分数制裁贷款。

投资风险建模

风险建模也用于投资银行业务，其中计算风险投资的风险回报率。 这有助于向客户提供投资建议，并在内部投资中做出正确的决定，从而为基金创造利润。

g) 个性化营销

当客户购买新产品时，企业就获得了生计。 银行业务中的数据分析提供了对适合个人客户需求的定制产品进行建模的机会。 然后将这些优惠应用于正确的产品并在正确的时间交付给正确的客户。

h) 推荐引擎

这是数据科学的简单应用之一，其中算法用于过滤和分析用户活动，以建议相关和相关的项目。 算法会吸收大量历史数据，包括交易信息、个人资料数据和相似度计算，以预测最准确的关联项目或产品。 有两种以客户为中心或以产品为中心的算法。 它们分别被称为“基于用户的协同过滤”和“基于项目的协同过滤”。

i) 实时预测分析

在银行业，每笔用户交易都被视为数据来源，可以应用分析来破译有用的预测和信息。 预测分析是使用计算算法来预测未来事件和趋势的过程。 银行业中数据分析的使用主要是为了这些预测。 主要有两种预测类型

1. 实时分析使银行能够了解当前影响其业务的问题
2. 预测分析使银行能够意识到未来的问题并选择适当的步骤来采取必要的预防措施，以减轻对业务的任何可能影响。

j) 客户支持

出色的客户支持有助于与客户保持长期关系。 它包括以健康和及时的方式回应客户的询问并解决他们的问题和投诉。 数据科学通过在支持专家与客户沟通时自动并准确地向支持专家呈现客户数据来帮助创建有针对性的客户支持服务。

结论

为了跟上竞争的步伐，银行业几乎所有主要参与者都采用数据科学技术为客户提供最佳业务和价值。 这些只是银行业数据科学实施的几个领域。 在即将到来的领域，应用程序的数量和效力预计只会进一步增加。