Лучшие примеры использования науки о данных в финансовом секторе

Опубликовано: 1 Июня, 2021

Данные - это хлеб с маслом для финансового сектора. Еще до того, как наука о данных стала таким классным термином, финансовые компании использовали данные для анализа и получения конкурентного преимущества в этой отрасли. Однако современная наука о данных во многом меняет финансовый сектор. От обнаружения мошенничества до анализа рисков и алгоритмической торговли - все они используют науку о данных, чтобы бесконечно улучшать свою производительность.

Многие финансовые компании повышают свою рентабельность и устойчивость за счет обучения моделей машинного обучения с использованием большого количества данных, которые они получают от своих клиентов, рынков, конкурентов и т. Д. Это позволяет компаниям прогнозировать многие важные параметры, такие как движения на фондовом рынке, клиенты схемы удержания и т. д. Итак, теперь давайте посмотрим, как финансовый сектор использует науку о данных и связанные с ней технологии, такие как машинное обучение, для повышения эффективности в различных областях, таких как анализ рисков, обнаружение мошенничества, анализ в реальном времени, алгоритмическая торговля, потребительская аналитика. , так далее.

1. Анализ рисков

Анализ рисков - это основная часть финансового сектора. В конце концов, как компания может принимать стратегические решения и управлять своей надежностью, не прибегая к анализу рисков? И как клиент может торговать или инвестировать в рынок, если у него нет хорошего понимания риска? Следовательно, анализ рисков также является важным компонентом, которым наука о данных управляет в финансах. Это включает в себя отличное понимание математики, статистики и решения задач. Некоторые из рисков, с которыми сталкиваются компании, включают риски, связанные с рынками, акциями, конкурентами и т. Д. Компании анализируют огромный объем данных, которые они генерируют в результате своих финансовых транзакций, взаимодействия с клиентами и т. Д., И тренируются, чтобы оптимизировать свои модели оценки рисков и уменьшить их риски. Другой риск, с которым сталкиваются компании, связан с клиентами и их кредитоспособностью. Поэтому компании тренируют модели машинного обучения на основе информации о клиентах и кредитной истории, чтобы понять их кредитоспособность.

2. Обнаружение мошенничества

Там, где есть финансы, тоже высока вероятность мошенничества! Вот почему обнаружение мошенничества и управление им - одни из самых важных задач, которыми занимается наука о данных в финансовой индустрии. Самый распространенный вид мошенничества - это мошенничество с кредитными картами. Однако теперь аналитика данных позволяет финансовым компаниям выявлять аномалии, которые возникают в истории кредитных карт и финансовых покупках из-за мошенничества с кредитными картами, и замораживать учетную запись, чтобы максимально минимизировать свои потери. Многие другие алгоритмы машинного обучения могут анализировать любые необычные закономерности в торговых данных, если они возникают, и выявлять мошенничество с инвестициями, если это происходит. Алгоритмы кластеризации также могут использоваться для выявления кластерных шаблонов данных, которые кажутся подозрительными и могут быть индикатором мошенничества, связанного со страхованием, или другого мошенничества в финансовой отрасли. Таким образом, наука о данных может использоваться для борьбы с мошенничеством, которое в наше время все больше и больше увеличивается с увеличением количества финансовых транзакций.

3. Анализ в реальном времени

Анализ в реальном времени имеет фундаментальное значение в финансовой индустрии. Компаниям необходимо знать, куда вкладываются их деньги в текущий момент, каково состояние рынка, подвержены ли их инвестиции риску и т. Д. И если данные устарели или анализ проводится по истечении определенного времени, то полученная информация бесполезны, потому что состояние финансовой индустрии могло измениться. Финансовые компании должны принимать рыночные решения на основе данных, которым всего несколько секунд, иначе они потеряют деньги на этом конкурентном рынке. Поэтому современная инфраструктура данных очень важна в финансовом секторе для проведения анализа в реальном времени.

4. Потребительская аналитика

Потребители - ключевая часть финансового сектора. В конце концов, какой толк в финансах, если нет потребителей, которые могли бы использовать эти знания. Таким образом, аналитика потребителей используется для понимания поведения потребителей с использованием данных о потребителях и прогнозного моделирования. Визуализацию данных также можно использовать, чтобы выделить соответствующие результаты для людей, находящихся у власти. Некоторые из общих вещей, которые финансовые учреждения помнят о своих потребителях, включают пожизненную ценность клиента, которая представляет собой общую сумму денег, которую потребитель может потратить на конкретный бизнес, сокращение количества своих потребителей ниже нуля, которые обходятся компании дороже, чем они стоят, и т. и они работают так, чтобы можно было нацелить оптимальные потребительские сегменты для максимального охвата и прибыльности.

5. Алгоритмическая торговля

Торговля на алгоритмах - большая часть современного финансового сектора. Он включает в себя выполнение торговых приказов с учетом заранее запрограммированных торговых инструкций, которые являются автоматическими, и с учетом изменения переменных, таких как цена, время, объем и т. Д. Эти автоматические торговые инструкции используют сложные финансовые формулы, разработанные с помощью алгоритмов машинного обучения, которые не содержат человеческие эмоции и предубеждения, которые могут сделать рынки более ликвидными и предоставить гораздо более систематические торговые возможности. Большие данные также оказывают огромное влияние на это, поскольку алгоритмическая торговля хранит потоки данных учетной записи, которые предоставляют важную информацию для принятия решений. Теоретически это должно приносить прибыль с такой скоростью и частотой, которые недоступны для трейдеров-людей.

6. Управление данными клиентов

Для финансовых компаний очень важно, чтобы они полностью знали свою клиентскую базу. Это единственный способ, которым они могут отслеживать потребности своих клиентов, а также работать над их удовлетворением, иначе они потеряют своих клиентов. Для этого им нужны данные о клиентах. Теперь данные о клиентах доступны в двух распространенных формах: структурированные данные и неструктурированные данные. Структурированные данные получают через официальные формы, такие как формы обратной связи, формы начальных деталей и т. Д., И их легко вести и обрабатывать. Его можно даже хранить в обычной реляционной базе данных. Однако именно неструктурированные данные создают массу проблем. Большая часть данных получается неформальными методами, такими как публикации в социальных сетях, онлайн-отзывы, сообщения электронной почты и т. Д. И угадайте, большая часть данных неструктурирована! Эти данные управляются только с помощью различных инструментов NoSQL, таких как Hadoop, и хранятся в базах данных NoSQL, таких как Cassandra, MongoDB, HBase и т. Д.

7. Персонализированные услуги

Клиенты более лояльны к компании, когда чувствуют, что получают индивидуальное обслуживание и повышенное внимание. В финансовом секторе это не исключение. Поэтому финансовые компании используют множество методов, чтобы гарантировать, что они могут предлагать своим клиентам персонализированные услуги, используя их данные и генерируя аналитические данные на их основе. Один из примеров - чат-боты. Клиенты могут получить мгновенную поддержку и решения своих проблем с помощью чат-бота. Когда клиенты получают такое хорошее обслуживание, высоки шансы, что они будут более лояльны к компании, что приведет к увеличению продаж. Многие финансовые компании используют такие технологии, как обработка естественного языка и распознавание речи, для взаимодействия со своими клиентами на личном уровне и обеспечения большей интерактивности.

Очень важно отметить, что это не единственные области, в которых наука о данных меняет финансовый сектор. Финансовые компании также используют науку о данных и машинное обучение для других задач, таких как автоматизация процессов, взаимодействие с социальными сетями, более высокий уровень общей безопасности и т. Д. В целом, включение передовых методов науки о данных в финансовую отрасль ведет только к более революционным изменениям. изменения. Это повысило эффективность, повысило прозрачность, а также привело к гораздо более строгим правилам безопасности в целом.