銀行業中令人興奮的 10 大數據科學應用

什麼是數據科學？

數據科學是對通過分析來自組織數據倉庫的大量數據獲得的信息的詳細研究。 現代數據科學通過使用適當的技術來處理推斷數據和開發相關算法。 對數據科學家的需求使數據科學課程更受歡迎。

數據科學的應用包括醫療保健、定向廣告、圖像識別、語音識別、遊戲、增強現實等。在銀行業中引入數據科學已經得到了半個地球的廣泛認可。 另一方面，由於銀行可以開始在銀行交易中進行數據分析，導致客戶隱私受到侵犯，因此高端技術人員存在很多分歧。

每個銀行賬戶或信用卡交易都可以提供有關您的消費模式和消費能力的數據，這些數據可以處理成精確的信息。 然後，此信息可用於針對客戶的有針對性的廣告和營銷。

數據科學的少數應用

截至目前，數據科學已廣泛應用於以下領域：

a) 醫療保健

數據科學可用於圖像分析以檢測異常和遺傳學以檢測 DNA 上的遺傳模式。 它還可以通過求解化學方程式和分析對人體的生化作用進行藥物開發。

b) 有針對性的廣告

數據科學算法決定您在後端登錄網頁和應用程序時看到的廣告。

c) 圖像識別

數據科學的歷史應用之一是在圖像識別領域，大多數媒體公司已經開始使用圖像識別來對他們的系統進行用戶身份驗證。

d) 語音識別

Apple 幾年前推出了 Siri，它背後使用了數據科學。 這同樣適用於 Google Voice、Amazon Echo 和 Cortana。

e) 遊戲

遊戲行業在全球擁有超過 20 億玩家，將會有大量數據湧入。需要對這些數據進行分析，以產生對遊戲改進、貨幣化方法的見解，並誘導玩家沉迷遊戲

f) 增強現實

增強現實創造了一個重疊的現實世界和虛擬世界，並提供了一種互動體驗。 最流行的增強現實遊戲是 Pokemon Go，它表現出對數據科學應用的嚴重依賴。

數據科學在銀行業的十大應用

印度的 HDFC 銀行是在印度銀行業引入數據分析的先驅。

這始於 2004 年初，當時的主要想法是隔離活躍的銀行賬戶，並對不活躍的銀行賬戶做出決定。 銀行部門花了幾年時間才進入數據科學模型，但從那時起，依賴性一直在穩步上升。

在銀行業中使用數據科學很久以前是一個附加功能，但現在已成為跟上競爭的必要條件。

特別是在 2008 年全球金融危機之後，銀行使用數據分析進行客戶預測、欺詐檢測和財務諮詢，以識別和預測市場趨勢。 銀行和金融機構擁有大量的用戶數據。 他們了解客戶的進出，包括完整的個人詳細信息、收入、消費模式、購買力、投資風險偏好等。

了解所有這些並將所有這些組成一個基於數據科學和分析的自動化系統有助於銀行更準確地做出信貸決策。 這有助於為客戶提供定制化優惠、推出新產品並進行營銷等。它還有助於將忠實客戶與其他客戶區分開來，以便銀行可以在與最忠實客戶的關係上投入更多資金。

a) 欺詐檢測

銀行現在正在利用數據科學主動檢測欺詐行為並為客戶提供高水平的安全性。 這是通過監視和分析用戶的銀行活動並找出任何可疑或惡意模式來完成的。

b) 對客戶進行分組的客戶細分

根據各種因素對客戶進行分類，有助於銀行更好地為客戶服務。 一種著名的 K-means 聚類算法，一種交互式分組算法，它試圖通過循環執行算法步驟來找到理想的組數。

c) 相對客戶比較

所有客戶數據的可用性有助於銀行比較具有相同支出或行為模式的個人。 這有助於銀行對客戶需求進行定性預測，並向類似客戶推銷類似產品。

d) 管理客戶數據

隨著數字銀行的出現，每個湯姆和哈利都有一個銀行賬戶。 這導致在銀行的存儲庫中存儲了 zettabytes 和 yottabytes 的客戶數據。 並非所有這些數據都會有用且相關。 數據科學幫助銀行隔離必要和適當的數據，並使用它們來迭代預測客戶行為、交互和偏好。

e) 客戶終身價值預測 (CLV)

銀行需要根據過去的輸入來預測未來的收入。 最好使用銀行業中的預測數據分析來計算每個客戶的未來價值。 這有助於區分客戶，識別具有高未來價值的客戶，並在客戶服務、優惠和折扣定價方面為他們投入更多資源。 用於此目的的主要數據科學工具是廣義線性模型 (GLM) 和分類與回歸樹 (CART)。

f) 風險建模

風險預測已成為擁有高風險信貸產品的銀行和投資銀行的首要關注點。

信用風險建模

這使銀行可以預測他們的貸款將如何償還，並根據過去的歷史和信用報告預測違約者。 風險模型計算每個案例的風險值，信用團隊僅根據該分數制裁貸款。

投資風險建模

風險建模也用於投資銀行業務，其中計算風險投資的風險回報率。 這有助於向客戶提供投資建議，並在內部投資中做出正確的決定，從而為基金創造利潤。

g) 個性化營銷

當客戶購買新產品時，企業就獲得了生計。 銀行業務中的數據分析提供了對適合個人客戶需求的定制產品進行建模的機會。 然後將這些優惠應用於正確的產品並在正確的時間交付給正確的客戶。

h) 推薦引擎

這是數據科學的簡單應用之一，其中算法用於過濾和分析用戶活動，以建議相關和相關的項目。 算法會吸收大量歷史數據，包括交易信息、個人資料數據和相似度計算，以預測最準確的關聯項目或產品。 有兩種以客戶為中心或以產品為中心的算法。 它們分別被稱為“基於用戶的協同過濾”和“基於項目的協同過濾”。

i) 實時預測分析

在銀行業，每筆用戶交易都被視為數據來源，可以應用分析來破譯有用的預測和信息。 預測分析是使用計算算法來預測未來事件和趨勢的過程。 銀行業中數據分析的使用主要是為了這些預測。 主要有兩種預測類型

1. 實時分析使銀行能夠了解當前影響其業務的問題
2. 預測分析使銀行能夠意識到未來的問題並選擇適當的步驟來採取必要的預防措施，以減輕對業務的任何可能影響。

j) 客戶支持

出色的客戶支持有助於與客戶保持長期關係。 它包括以健康和及時的方式回應客戶的詢問並解決他們的問題和投訴。 數據科學通過在支持專家與客戶溝通時自動並準確地向支持專家呈現客戶數據來幫助創建有針對性的客戶支持服務。

結論

為了跟上競爭的步伐，銀行業幾乎所有主要參與者都採用數據科學技術為客戶提供最佳業務和價值。 這些只是銀行業數據科學實施的幾個領域。 在即將到來的領域，應用程序的數量和效力預計只會進一步增加。