ОБНАРУЖЕНИЕ МОШЕННИЧЕСТВА
Вы можете столкнуться с этим, а можете и нет, но уже не является загадкой, что многие преступники совершают киберпреступления, взламывая чей-то банковский счет и покупая предметы роскоши, которые они не могли бы купить иначе. Термин «мошенничество» в банковской сфере очень чувствителен и важен. Одной из, если не самой важной задачей для всех банков является обнаружение мошенничества как можно скорее и введение ограничений для минимизации потерь. С помощью Data Science относительно проще достичь такого уровня безопасности и избежать потерь.Банки используют науку о данных для обнаружения любой подозрительной активности в три основных этапа:
Сбор образцов больших данных для оценки модели
Анализировать и обучать модели, чтобы делать прогнозы
Проверка модели на точность и развертывание
Все 3 вышеприведенных набора данных работают по-разному, и каждый требует своих собственных экспертов по науке о данных для реализации различных методов интеллектуального анализа данных, таких как кластеризация, ассоциация, прогнозирование, классификация и т.д.
=======================
5 лучших вариантов использования науки о данных в банковской сфере
Одним из примеров эффективного алгоритма обнаружения мошенничества является случай, когда банк удерживает необычную сумму транзакции или когда он удерживает транзакцию, которая произошла в стране, отличной от той, в которой вы сейчас живете. С помощью этой системы вы будете с большей осторожностью относиться к операциям со своим счетом и чувствовать себя в большей безопасности в банке.
УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ КЛИЕНТА
В мире, в котором мы живем сейчас, с ростом популярности и использования цифрового банкинга банки ежедневно генерируют миллионы новых наборов данных, и в ближайшее время их число не уменьшится. Собирать, анализировать и хранить такие массивные данные в одиночку по-человечески невозможно. Таким образом, специалисты по данным используют различные инструменты для обработки данных, чтобы помочь им управлять этими наборами данных. С помощью различных алгоритмов машинного обучения банки теперь могут изолировать важные данные, такие как поведение клиентов, шаблоны и взаимодействия. Проанализировав данные, специалисты по обработке и анализу данных могут затем использовать эти идеи, чтобы помочь им персонализировать каждого клиента и соответствующим образом разработать новые стратегии получения дохода.
=============================
МОДЕЛИРОВАНИЕ РИСКА
Для инвестиционных банков приоритетной задачей является наличие надлежащей стратегии управления рисками. Прежде чем регулировать финансовую деятельность и определять правильные цены на финансовые инструменты, важно выявить и оценить риски. Есть два способа, которыми наука о данных помогает инвестиционным банкам:
Моделирование кредитного риска. Ученые данных анализируют предыдущую историю клиентов и кредитные отчеты. Результат анализа позволяет банку предсказать, способны ли вы погасить кредит, что дает банкам возможность решить, предоставлять кредит или нет.
Моделирование инвестиционных рисков. Чтобы финансовые консультанты давали советы, которые приносят больше прибыли, инвестиционные банки используют моделирование рисков для выявления рискованных инвестиций. Вы бы не хотели вкладывать свои деньги в советника, который слеп к данным, не так ли? С помощью новейших технологий Data Science банковские организации в настоящее время разрабатывают эффективные стратегии моделирования рисков, что позволяет им принимать более эффективные решения, основанные на данных.
===============================
СЕГМЕНТАЦИЯ КЛИЕНТОВ
Все организации ориентируются на своих клиентов и сегментируют их на группы по разным причинам, включая банки. Группа может быть сформирована на основе двух факторов: их поведения, или, как мы его называем, поведенческой сегментации, или конкретных характеристик (например, возраста, пола, дохода и т. д.), что называется демографической сегментацией.
Специалисты по данным используют такие методы, как кластеризация, для точной группировки клиентов. После того, как они закончат группировку клиентов, банки будут использовать эту информацию для прогнозирования пожизненной ценности клиента (CLV) для различных сегментов клиентов. CLV — это то, что организации используют для измерения ценности своего клиента. Для банков важно находить ценных клиентов или сегменты, поскольку это помогает им поддерживать выгодные отношения и удерживать прибыльных клиентов.
================================
РЕКОМЕНДАЦИЯ ДВИГАТЕЛИ
Вы когда-нибудь проверяли свою электронную почту и замечали, что получили электронное письмо от вашего банка, предлагающего вам скидки в вашем любимом магазине мороженого? Вы задавались вопросом: «Откуда они могут знать мой любимый магазин мороженого?» Наука о данных и машинное обучение. Банковские организации собирают и анализируют действия пользователей, чтобы точно прогнозировать и предлагать наиболее релевантные элементы, которые могут заинтересовать пользователя. Чтобы сделать точный прогноз, специалисты по обработке и анализу данных сначала должны определить профили клиентов, а затем собрать данные, чтобы избежать повторных предложений.