金融領(lǐng)域7大數(shù)據(jù)科學(xué)案例

1 金融領(lǐng)域有哪些典型數(shù)據(jù)問題？

2 金融領(lǐng)域應(yīng)用那些數(shù)據(jù)科學(xué)方法？

近年來，數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)應(yīng)對一系列主要金融任務(wù)的能力已成為一個特別重要的問題。 公司希望知道更多技術(shù)帶來的改進以及他們?nèi)绾沃厮軜I(yè)務(wù)戰(zhàn)略。

為了幫助您回答這些問題，我們準(zhǔn)備了一份對金融行業(yè)影響最大的數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用清單。 它們涵蓋了從數(shù)據(jù)管理到交易策略的各種業(yè)務(wù)方面，但它們的共同點是增強金融解決方案的巨大前景。

• 自動化風(fēng)險管理
• 管理客戶數(shù)據(jù)
• 預(yù)測分析
• 實時分析
• 欺詐識別
• 消費者分析
• 算法交易
• 深度個性化和定制
• 結(jié)論

風(fēng)險管理是金融機構(gòu)極其重要的領(lǐng)域，負(fù)責(zé)公司的安全性，可信度和戰(zhàn)略決策。 過去幾年來，處理風(fēng)險管理的方法發(fā)生了重大變化，改變了金融部門的性質(zhì)。 從未像現(xiàn)在這樣，今天的機器學(xué)習(xí)模型定義了業(yè)務(wù)發(fā)展的載體。

風(fēng)險可以來自很多來源，例如競爭對手，投資者，監(jiān)管機構(gòu)或公司的客戶。 此外，風(fēng)險的重要性和潛在損失可能不同。 因此，主要步驟是識別，優(yōu)先考慮和監(jiān)控風(fēng)險，這是機器學(xué)習(xí)的完美任務(wù)。通過對大量客戶數(shù)據(jù)，金融借貸和保險結(jié)果的訓(xùn)練，算法不僅可以增強風(fēng)險評分模型，還可以提高成本效率和可持續(xù)性。

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能（AI）在風(fēng)險管理中最重要的應(yīng)用是識別潛在客戶的信譽。 為了為特定客戶建立適當(dāng)?shù)男庞妙~度，公司使用機器學(xué)習(xí)算法來分析過去的支出行為和模式。 這種方法在與新客戶或具有簡短信用記錄的客戶合作時也很有用。

雖然金融風(fēng)險管理流程的數(shù)字化和自動化處于早期階段，但潛力巨大。 金融機構(gòu)仍需要為變革做好準(zhǔn)備，這種變革通過實現(xiàn)核心財務(wù)流程的自動化，提高財務(wù)團隊的分析能力以及進行戰(zhàn)略性技術(shù)投資。 但只要公司開始向這個方向發(fā)展，利潤就不會讓自己等待。

管理客戶數(shù)據(jù)

對于金融公司來說，數(shù)據(jù)是最重要的資源。因此，高效的數(shù)據(jù)管理是企業(yè)成功的關(guān)鍵。今天，在結(jié)構(gòu)和數(shù)量上存在大量的金融數(shù)據(jù)：從社交媒體活動和移動互動到市場數(shù)據(jù)和交易細(xì)節(jié)。金融專家經(jīng)常需要處理半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，手動處理這些數(shù)據(jù)是一個巨大的挑戰(zhàn)。

然而，對于大多數(shù)公司來說，將機器學(xué)習(xí)技術(shù)與管理過程集成僅僅是從數(shù)據(jù)中提取真實知識的必要條件。人工智能工具，特別是自然語言處理，數(shù)據(jù)挖掘和文本分析有助于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為智能數(shù)據(jù)治理和更好的業(yè)務(wù)解決方案，從而提高盈利能力。例如，機器學(xué)習(xí)算法可以通過向客戶學(xué)習(xí)財務(wù)歷史數(shù)據(jù)來分析某些特定財務(wù)趨勢和市場發(fā)展的影響。最后，這些技術(shù)可用于生成自動報告。

預(yù)測分析

分析現(xiàn)在是金融服務(wù)的核心。 值得特別關(guān)注的是預(yù)測分析，它揭示了預(yù)測未來事件的數(shù)據(jù)模式，可以立即采取行動。 通過了解社交媒體，新聞趨勢和其他數(shù)據(jù)源，這些復(fù)雜的分析方法已經(jīng)實現(xiàn)了預(yù)測價格和客戶終生價值，未來生活事件，預(yù)期流失率和股市走勢等主要應(yīng)用。 最重要的是，這種技術(shù)可以幫助回答復(fù)雜的問題 - 如何最好地介入。

實時分析

實時分析通過分析來自不同來源的大量數(shù)據(jù)從根本上改變財務(wù)流程，并快速識別任何變化并找到對其的最佳反應(yīng)。財務(wù)實時分析應(yīng)用有三個主要方向：

欺詐識別

金融公司有義務(wù)保證其用戶的最高安全級別。公司面臨的主要挑戰(zhàn)是找到一個很好的欺詐檢測系統(tǒng)，罪犯總是會采用新的方法并設(shè)置新的陷阱。只有稱職的數(shù)據(jù)科學(xué)家才能創(chuàng)建完美的算法來檢測和預(yù)防用戶行為異常或正在進行的各種欺詐工作流程。例如，針對特定用戶的不尋常金融購買警報或大量現(xiàn)金提款將導(dǎo)致阻止這些操作，直到客戶確認(rèn)為止。在股票市場中，機器學(xué)習(xí)工具可以識別交易數(shù)據(jù)中的模式，這可能會指示操縱并提醒員工進行調(diào)查。然而，這種算法最大的優(yōu)勢在于自我教學(xué)的能力，隨著時間的推移變得越來越有效和智能化。

消費者分析

實時分析還有助于更好地了解客戶和有效的個性化。先進的機器學(xué)習(xí)算法和客戶情緒分析技術(shù)可以從客戶行為，社交媒體互動，他們的反饋和意見中獲得見解，并改善個性化并提高利潤。由于數(shù)據(jù)量巨大，只有經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家才能精確分解。

算法交易

這個領(lǐng)域可能受實時分析的影響最大，因為每秒都會受到影響。根據(jù)分析傳統(tǒng)和非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的最新信息，金融機構(gòu)可以做出實時有利的決策。而且由于這些數(shù)據(jù)通常只在短時間內(nèi)才有價值，因此在這個領(lǐng)域具有競爭力意味著使用最快的方法分析數(shù)據(jù)。

在此領(lǐng)域結(jié)合實時和預(yù)測分析時，另一個預(yù)期會開啟。過去，金融公司不得不聘用能夠開發(fā)統(tǒng)計模型并使用歷史數(shù)據(jù)來創(chuàng)建預(yù)測市場機會的交易算法的數(shù)學(xué)家。然而，今天人工智能提供了使這一過程更快的技術(shù)，而且特別重要的是 - 不斷改進。

因此，數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能在交易領(lǐng)域進行了革命，啟動了算法交易策略。世界上大多數(shù)交易所都使用計算機，根據(jù)算法和正確策略制定決策，并考慮到新數(shù)據(jù)。 人工智能無限處理大量信息，包括推文，財務(wù)指標(biāo)，新聞和書籍?dāng)?shù)據(jù)，甚至電視節(jié)目。 因此，它理解當(dāng)今的全球趨勢并不斷提高對金融市場的預(yù)測。

總而言之，實時和預(yù)測分析顯著改變了不同金融領(lǐng)域的狀況。 通過Hadoop，NoSQL和Storm等技術(shù)，傳統(tǒng)和非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集以及最精確的算法，數(shù)據(jù)工程師正在改變財務(wù)用于工作的方式。

深度個性化和定制

企業(yè)認(rèn)識到，在當(dāng)今市場競爭的關(guān)鍵步驟之一是通過與客戶建立高質(zhì)量的個性化關(guān)系來提高參與度。 這個想法是分析數(shù)字客戶體驗，并根據(jù)客戶的興趣和偏好對其進行修改。 人工智能在理解人類語言和情感方面取得重大進展，從而將客戶個性化提升到一個全新的水平。 數(shù)據(jù)工程師還可以建立模型，研究消費者的行為并發(fā)現(xiàn)客戶需要財務(wù)建議的情況。 預(yù)測分析工具和高級數(shù)字交付選項的結(jié)合可以幫助完成這項復(fù)雜的任務(wù)，在最恰當(dāng)?shù)臅r機指導(dǎo)客戶獲得最佳財務(wù)解決方案，并根據(jù)消費習(xí)慣，社交人口趨勢，位置和其他偏好建議個性化服務(wù)。

結(jié)論

對于金融機構(gòu)來說，數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的使用提供了一個從競爭中脫穎而出并重塑其業(yè)務(wù)的巨大機會。大量不斷變化的財務(wù)數(shù)據(jù)造成了將機器學(xué)習(xí)和AI工具引入業(yè)務(wù)不同方面的必要性。

我們認(rèn)為，我們主要關(guān)注金融領(lǐng)域的7大數(shù)據(jù)科學(xué)用例，但還有很多其他值得一提的。 如果您有任何進一步的想法，請在評論部分分享您的想法。