Совершали ли вы когда-нибудь в своей жизни МОШЕННИЧЕСТВО? я знаю ;-). Остерегайтесь, теперь ваше мошенничество может быть обнаружено с помощью Data Science. ДА! вы правильно прочитали, Data Science теперь помогает финансовому сектору в обнаружении мошенничества. Кроме того, чем еще занимается Data Science в финансовом секторе? В восторге? Чего вы ждете, изучайте статью -
Финансы всегда были связаны с данными. Фактически, наука о данных и финансы идут рука об руку. Еще до того, как появился термин наука о данных, финансовый сектор использовал его.
Применение науки о данных в финансовых отраслях
Финансы - это центр данных. Финансовые учреждения были одними из первых пользователей и пионеров анализа данных. Наука о данных широко используется в таких областях, как аналитика рисков, управление клиентами, обнаружение мошенничества и алгоритмическая торговля.
1. Аналитика рисков
Аналитика рисков - одна из ключевых областей науки о данных и бизнес-аналитики в финансах. С помощью аналитики и управления рисками компания может принимать стратегические решения, повышать надежность и безопасность компании. Поскольку управление рисками измеряет частоту потерь и умножает ее на серьезность ущерба, данные составляют основу этого. Управление рисками - это междисциплинарная область, поэтому важно иметь знания математики, статистики и решения проблем. В то время как традиционные структурированные данные всегда можно разместить в электронных таблицах, более сложные формы данных не структурированы. Эта форма больших данных предоставляет учреждениям различные возможности.
Существуют различные формы рисков, с которыми сталкивается компания. Эти риски исходят от конкурентов, кредитов, рынка и т. Д. Основными шагами на пути к управлению рисками являются его идентификация, мониторинг и определение приоритетности рисков. Существует огромное количество данных, таких как информация о клиентах, финансовые транзакции. Таким образом, учреждения обучают работе с данными этого типа, чтобы улучшить модели оценки рисков и оптимизировать свои расходы. Еще один важный аспект управления рисками - проверка кредитоспособности клиентов. Для анализа кредитоспособности компании нанимают специалистов по данным, которые используют алгоритмы машинного обучения для анализа транзакций, совершаемых клиентами.
2. Аналитика в реальном времени
В традиционной аналитике обработка данных осуществлялась в виде пакетов. То есть обработка данных имела только исторический характер, а не в реальном времени. Это вызвало проблемы для различных отраслей, которым требовались данные в реальном времени, чтобы понять текущие обстоятельства. Однако с развитием технологий и развитием конвейеров динамических данных теперь можно получить доступ к данным с минимальной задержкой. С помощью этого приложения Data Science in Finance учреждения могут отслеживать транзакции, кредитные рейтинги и другие финансовые атрибуты без каких-либо задержек.
Вы проверили, как наука о данных трансформирует сектор образования?
3. Потребительская аналитика
Персонализация потребителей - одна из основных операций финансовых институтов. С помощью аналитики в реальном времени специалисты по данным могут анализировать поведение потребителей и принимать соответствующие бизнес-решения. Финансовые учреждения, такие как страховые компании, используют потребительскую аналитику для измерения жизненной ценности клиентов, увеличения их перекрестных продаж, а также сокращения числа клиентов, находящихся ниже нуля, для оптимизации потерь.
4. Управление данными клиентов
Финансовым учреждениям нужны данные. Фактически, большие данные произвели революцию в способах функционирования финансовых институтов. Объем и разнообразие данных передаются через социальные сети и большое количество транзакций.
Данные представлены в двух формах:
- Структурированные данные
- Неструктурированные данные
Хотя структурированные данные легче обрабатывать, именно неструктурированные данные вызывают множество проблем. Эти неструктурированные данные можно обрабатывать с помощью нескольких инструментов NoSQL и обрабатывать с помощью MapReduce.
Бизнес-аналитика - важнейший аспект больших данных. Отрасли используют машинное обучение для получения информации о клиентах и получения бизнес-аналитики. В искусственном интеллекте есть различные инструменты, такие как обработка естественного языка, интеллектуальный анализ данных и текстовая аналитика, которые позволяют получать на основе данных содержательную информацию. Кроме того, алгоритмы машинного обучения анализируют финансовые тенденции и изменения рыночной стоимости посредством тщательного анализа данных о клиентах.
Узнайте все о больших данных из серии Руководства по большим данным DataFlair
5. Предоставление персонализированных услуг
Финансовые учреждения несут ответственность за предоставление персонализированных услуг своим клиентам. Финансовые учреждения используют различные методы для анализа информации о клиентах и получения информации об их взаимодействиях. Кроме того, финансовые учреждения полагаются на программное обеспечение на основе распознавания речи и обработки естественного языка, чтобы обеспечить лучшую интерактивность для своих пользователей.
С данными, которые возвращают пользователи, финансовые учреждения могут сделать практическую информацию о потребностях своих клиентов, что приведет к увеличению прибыли. Это поможет институтам оптимизировать свои стратегии и предоставлять более качественные услуги своим клиентам.
6. Обнаружение мошенничества
Мошенничество - серьезная проблема для финансовых учреждений. Опасность мошенничества возрастает с увеличением количества транзакций. Однако с ростом количества больших данных и аналитических инструментов финансовые учреждения теперь могут отслеживать случаи мошенничества. Одним из наиболее распространенных видов мошенничества в финансовых учреждениях является мошенничество с кредитными картами. Обнаружение этого типа мошенничества связано с улучшением алгоритмов, которые повысили точность обнаружения аномалий. Кроме того, эти обнаружения предупреждают компании об аномалиях в финансовых покупках, побуждая их заблокировать учетную запись, чтобы минимизировать потери.
Различные инструменты машинного обучения также могут определять необычные закономерности в торговых данных и предупреждать финансовые учреждения для дальнейшего расследования. Банкам приходится иметь дело и с другими видами мошенничества, связанного со страхованием. Используя несколько алгоритмов кластеризации, компании могут разделять и кластеризовать данные, которые кажутся очень подозрительными.
7. Алгоритмическая торговля
Алгоритмическая торговля - самая важная часть финансовых институтов. В алгоритмической торговле существуют сложные математические формулы и молниеносные вычисления, которые помогают финансовым компаниям разрабатывать новые торговые стратегии. Большие данные оказали огромное влияние на алгоритмическую торговлю, и наука о данных стала ее наиболее важной особенностью.
Данные, представленные в алгоритмической торговле, состоят из массивных потоков данных и включают модель, которая измеряет и описывает базовые потоки данных. Цель аналитического механизма - делать прогнозы для будущего рынка, лучше разбираясь в огромных наборах данных.
Резюме
Data Science в основном используется в области управления рисками и анализа. Компании используют управление портфелем клиентов Data Science для анализа тенденций в данных с помощью инструментов бизнес-аналитики. Наука о данных также используется в алгоритмической торговле, где машинное обучение играет ключевую роль в прогнозировании будущего рынка.
Надеюсь, вам понравилось читать статью. Ниже приведены еще несколько статей, которые вы должны прочитать -
