Daten sind das A und O der Finanzbranche. Noch bevor Data Science ein so cooler Begriff war, nutzten Finanzunternehmen Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen und sich in dieser Branche einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Moderne Data Science verändert den Finanzsektor jedoch in vielerlei Hinsicht. Von der Betrugserkennung über die Risikoanalyse bis hin zum algorithmischen Handel nutzen alle Data Science, um ihre Leistung unendlich zu verbessern.

Viele Finanzunternehmen steigern ihre Kosteneffizienz und verbessern ihre Nachhaltigkeit, indem sie maschinelle Lernmodelle anhand einer großen Menge von Daten trainieren, die sie von ihren Kunden, Märkten, Konkurrenten usw. erhalten. Dies ermöglicht es Unternehmen, viele wichtige Parameter wie ihre Börsenbewegungen, Kunden vorherzusagen Aufbewahrungssysteme usw. Lassen Sie uns nun sehen, wie der Finanzsektor Data Science und die damit verbundenen Technologien wie maschinelles Lernen einsetzt, um seine Leistung in verschiedenen Bereichen wie Risikoanalyse, Betrugserkennung, Echtzeitanalyse, algorithmischem Handel und Verbraucheranalysen zu verbessern , etc.

1. Risikoanalyse

Die Risikoanalyse ist ein wesentlicher Bestandteil des Finanzsektors. Denn wie kann ein Unternehmen strategische Entscheidungen treffen und seine Vertrauenswürdigkeit managen, ohne sich auf Risikoanalysen einzulassen? Und wie kann ein Kunde handeln oder in den Markt investieren, wenn er kein gutes Risikoverständnis hat? Daher ist die Risikoanalyse auch eine kritische Komponente, die Data Science im Finanzwesen verwaltet. Dies erfordert ein ausgezeichnetes Verständnis von Mathematik, Statistik und Problemlösung. Einige der Risiken, denen Unternehmen ausgesetzt sind, umfassen die Risiken von Märkten, Aktien, Wettbewerbern usw. Unternehmen analysieren die riesige Datenmenge, die sie aus ihren Finanztransaktionen, Kundeninteraktionen usw. generieren, und trainieren, um ihre Risikobewertungsmodelle zu optimieren und zu verringern Risiken. Ein weiteres Risiko, dem Unternehmen ausgesetzt sind, sind Kunden und deren Kreditwürdigkeit.

2. Betrugserkennung

Wo es Finanzen gibt, gibt es auch ein hohes Betrugsrisiko! Aus diesem Grund gehören Betrugserkennung und -management zu den wichtigsten Aufgaben, mit denen sich die Datenwissenschaft in der Finanzbranche befasst. Die am häufigsten praktizierte Betrugsart ist der Kreditkartenbetrug. Die Datenanalyse ermöglicht es Finanzunternehmen jedoch jetzt, die Anomalien zu erkennen, die in der Kreditkartenhistorie und bei Finanzkäufen aufgrund von Kreditkartenbetrug auftreten, und das Konto einzufrieren, um ihre Verluste so weit wie möglich zu minimieren. Viele andere maschinelle Lernalgorithmen können alle ungewöhnlichen Muster in Handelsdaten analysieren, wenn sie auftreten, und Anlagebetrug aufdecken, wenn es dazu kommt. Clustering-Algorithmen können auch verwendet werden, um die Cluster-Muster von Daten aufzuspüren, die verdächtig erscheinen und ein Indikator für Versicherungsbetrug oder anderen Betrug in der Finanzbranche sein können. Auf diese Weise,

3. Echtzeitanalyse

Echtzeitanalysen sind in der Finanzbranche von grundlegender Bedeutung. Unternehmen müssen wissen, wo ihr Geld gerade investiert ist, wie die Marktlage ist, ob ihre Investitionen gefährdet sind usw. Und wenn die Daten veraltet sind oder die Analyse nach Ablauf der Zeit durchgeführt wird, dann die gewonnenen Erkenntnisse sind nutzlos, da sich der Zustand der Finanzindustrie möglicherweise geändert hat. Finanzunternehmen müssen Marktentscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen, die nur wenige Sekunden alt sind, sonst verlieren sie in diesem wettbewerbsintensiven Markt Geld. Daher ist eine hochmoderne Dateninfrastruktur im Finanzsektor für die Durchführung von Echtzeitanalysen sehr wichtig.

4. Verbraucheranalyse

Verbraucher sind ein wichtiger Teil des Finanzsektors. Denn was nützen Finanzen, wenn es keine Verbraucher gibt, die dieses Wissen nutzen. Daher werden Verbraucheranalysen verwendet, um das Verbraucherverhalten anhand von Verbraucherdaten und Vorhersagemodellen zu verstehen. Die Datenvisualisierung kann auch verwendet werden, um die relevanten Ergebnisse für die Machthaber hervorzuheben. Einige der gemeinsamen Dinge, die Finanzinstitute bei ihren Verbrauchern im Auge behalten, sind der Customer Lifetime Value, d. h. das Gesamtgeld, das ein Verbraucher für ein bestimmtes Geschäft ausgeben kann, die Reduzierung seiner Verbraucher unter Null, die das Unternehmen mehr kosten, als sie wert sind, usw. und sie arbeiten so, dass die optimalen Verbrauchersegmente für maximale Reichweite und Rentabilität anvisiert werden können.

5. Algorithmischer Handel

Algorithmenhandel ist ein großer Teil des modernen Finanzsektors. Es beinhaltet die Ausführung der Handelsaufträge unter Berücksichtigung vorprogrammierter automatischer Handelsanweisungen und sich ändernder Variablen wie Preis, Timing, Volumen usw. Diese automatischen Handelsanweisungen verwenden komplexe Finanzformeln, die von maschinellen Lernalgorithmen entwickelt wurden, die frei von sind menschliche Emotionen und Vorurteile und können so die Märkte liquider machen und viel systematischere Handelsmöglichkeiten bieten. Big Data hat auch hier einen großen Einfluss, da der algorithmische Handel Datenströme im Auge behält, die die relevanten Informationen für die Entscheidungsfindung liefern. Theoretisch sollte dies in der Lage sein, Gewinne mit einer Geschwindigkeit und Häufigkeit zu generieren, die von menschlichen Händlern nicht möglich ist.

6. Kundendatenverwaltung

Für Finanzunternehmen ist es sehr wichtig, dass sie ihre Kundenbasis vollständig kennen. Nur so können sie ihre Kundenbedürfnisse im Auge behalten und auch an deren Befriedigung arbeiten, sonst verlieren sie ihre Kunden. Dafür benötigen sie Kundendaten. Jetzt sind Kundendaten in zwei gängigen Formen verfügbar, dh strukturierte Daten und unstrukturierte Daten. Strukturierte Daten werden über offizielle Formulare wie Feedback-Formulare, Erstdetail-Formulare usw. gewonnen und sind einfach zu pflegen und zu handhaben. Es kann sogar in einer herkömmlichen relationalen Datenbank gespeichert werden. Es sind jedoch die unstrukturierten Daten, die viele Probleme verursachen. Das meiste davon wird durch informelle Methoden wie Posts in sozialen Medien, Online-Feedback, E-Mail-Nachrichten usw. erhalten. Und raten Sie mal, die meisten Daten sind unstrukturiert!

7. Personalisierte Dienste

Kunden sind einem Unternehmen treuer, wenn sie das Gefühl haben, dass sie einen persönlichen Service und ein hohes Maß an Aufmerksamkeit erhalten. Das ist in der Finanzbranche nicht anders. Daher verwenden Finanzunternehmen viele Methoden, um sicherzustellen, dass sie ihren Kunden einen personalisierten Service bieten können, indem sie ihre Daten verwenden und Erkenntnisse aus diesen Daten gewinnen. Ein Beispiel hierfür sind Chatbots. Kunden können mit einem Chatbot sofortige Unterstützung und Lösungen für ihre Probleme erhalten. Wenn Kunden einen so guten Service erhalten, stehen die Chancen gut, dass sie dem Unternehmen gegenüber loyaler sind, was den Umsatz ankurbeln wird. Viele Finanzunternehmen nutzen Technologien wie Natural Language Processing und Spracherkennung, um mit ihren Kunden auf persönlicher Ebene zu interagieren und eine bessere Interaktivität zu bieten.

Es ist sehr wichtig festzuhalten, dass dies nicht die einzigen Bereiche sind, in denen Data Science den Finanzsektor verändert. Finanzunternehmen nutzen Data Science und maschinelles Lernen auch für andere Aufgaben wie Prozessautomatisierung, Interaktion mit sozialen Medien, ein höheres Maß an Gesamtsicherheit usw. Alles in allem führt die Einbeziehung von Best Practices für Data Science in die Finanzbranche nur zu mehr Revolution Änderungen. Dies hat die Effizienz erhöht, die Transparenz verbessert und auch insgesamt zu viel strengeren Sicherheitspraktiken geführt.