Топ-9 примеров использования Data Science в банковской сфере

Использование Data Science в банковской сфере - это больше, чем тенденция, поэтому стало необходимостью идти в ногу с конкурентами. Банки должны понимать, что технологии big data могут помочь им эффективно распределить свои ресурсы, принять более разумные решения и повысить производительность.

Ниже представлен список примеров использования data science в области банковской деятельности, которые мы объединили, чтобы дать вам представление о том, как вы можете работать с большими объемами информации и как эффективно использовать их.

Обнаружение мошенничества

Machine learning имеет решающее значение для эффективного обнаружения и предотвращения мошенничества в использовании кредитных карт, в бухгалтерском учете, в страховании и т. д.  Заблаговременное обнаружение мошенничества в банковской сфере имеет важное значение для обеспечения безопасности клиентов и сотрудников. Чем раньше банк обнаруживает мошенничество, тем быстрее он может ограничить доступ к банковскому счету, чтобы минимизировать потери. Внедряя ряд схем обнаружения мошенничества, банки могут обеспечить необходимую защиту и избежать значительных потерь.

К ключевым моментам обнаружения мошенничества относятся:

  • Получение выборок данных для оценки модели и предварительного тестирования;
  • Оценка модели;
  • Стадия тестирования;

Поскольку наборы данных всегда разные, каждый требует индивидуальной подготовки и корректировки Data scientist’ами. Преобразование глубоких теоретических знаний в практическое применение требует опыта в методах интеллектуального анализа данных, таких как объединение, кластеризация, прогнозирование и классификация.

Наглядным примером обнаружения мошенничества с помощью использования Data Science является случай, когда осуществляются большие транзакции, и система предотвращения мошенничества банка настроена на то, чтобы приостановить их, пока владелец счета не подтвердит сделку. Для новых учетных записей данная система может исследовать нетипично дорогие покупки популярных товаров или несколько учетных записей, открытых за короткий период с аналогичными данными.

Управление данными клиента

Банки вынуждены собирать, анализировать и хранить огромные объемы данных. Но вместо того, чтобы рассматривать это как обязательное условие для выполнения банковских операций, средства машинного обучения и сбора данных могут превратить это в возможность узнать больше о своих клиентах, чтобы стимулировать новые возможности получения дохода.

В настоящее время банковское обслуживание в электронной форме становится все более популярным и широко используемым. Это создает терабайты данных о клиентах, поэтому первым шагом Data scientist’ов является выделение необходимых данных. После этого, имея информацию о поведении пользователя и его предпочтениях, Data scientist’ы с помощью точных моделей машинного обучения могут открыть новые возможности получения доходов для банков, изолируя и обрабатывая конкретно эту информацию для принятия бизнес-решений.

Моделирование рисков для инвестиционных банков

Моделирование рисков является приоритетом для инвестиционных банков, поскольку оно помогает регулировать финансовую деятельность и играет самую важную роль при определении тарифов финансовых инструментов. Инвестиционно-банковская деятельность оценивает стоимость компаний для создания капитала корпоративного финансирования, содействия слияниям и поглощениям, проведения корпоративной реструктуризации или реорганизации, а также в инвестиционных целях.

Вот почему моделирование рисков представляется чрезвычайно важным аспектом для банков и лучше всего осуществляется при наличии большего объема информации и информационных инструментов. Теперь, благодаря способностям Big Data, новаторы в банковской деятельности используют новые технологии для эффективного моделирования рисков и, следовательно, принимают более взвешенные решения.

Персонализированный маркетинг

Ключом к успеху в маркетинге является создание индивидуального предложения, которое соответствует потребностям и предпочтениям конкретного клиента. Аналитика данных позволяет создавать персонализированный маркетинг, который предлагает нужный продукт нужному человеку в нужное время на нужном устройстве. Работа с данными широко используется для целевого отбора с намерением определить потенциальных клиентов для нового продукта.

Data scientist’ы используют поведенческие, демографические и исторические данные о приобретении товара с целью создания модели, которая прогнозирует ту или иную реакцию клиента на продвижение или предложение. Таким образом, банки могут совершить эффективную персонализированную работу с информацией о клиентах и, тем самым, улучшить свои отношения с ними.

Прогноз продолжительности жизни

Величина жизненного цикла клиентов (CLV) является прогнозом показателя прибыли, которую получит бизнес в результате взаимодействия с пользователями на протяжении жизни. Важность данной величины быстро растет, так как она помогает создавать и поддерживать выгодные отношения с отдельными клиентами, что повышает прибыльность и рост бизнеса.

Привлечение и удержание прибыльных клиентов является все более острой проблемой для банков. По мере усиления конкуренции, банки теперь нуждаются во всестороннем представлении каждого клиента, чтобы эффективно концентрировать свои ресурсы. Вот где вступает в действие data science. Поскольку необходимо учитывать, что требуется проанализировать большой объем данных, таких как: обзор новых и ушедших клиентах, использование разнообразных банковских продуктов и услуг, их объем и окупаемость, а также другие характеристики, включая географические, демографические и рыночные показатели. 

Кроме того, требуются постоянное обновление, сортировка и прочие манипуляции с этими данными, чтобы они сохраняли свою значимость и актуальность. В арсенале data scientist’ов есть много инструментов и подходов для разработки модели CLV, такой как обобщенные линейные модели (GLM), поэтапная регрессия, классификация и деревья регрессии (CART). Создание прогностической модели для определения будущих маркетинговых стратегий на основе CLV - бесценный процесс, в результате которого банкам удается добиться поддержания прочных отношений с клиентами в течение всего жизненного цикла, что приводит, опять же, к повышению прибыльности и росту банка.

Аналитика в режиме реального времени и прогноза

Растущее значение аналитики в банковской сфере нельзя недооценивать. Алгоритмы машинного обучения и приемы data science могут значительно улучшить стратегию развития банка, поскольку каждая банковская операция тесно связана с аналитикой данных. Так как доступность и разнообразие информации быстро растут, аналитика становится более сложной и скрупулезной.

Потенциальная ценность имеющейся информации поразительна: количество значимых данных, отражающих конкретные факты, существенно выросло за последние несколько лет, в то время как затраты на их переработку снижаются. Отличие действительно релевантных данных от прочей информации способствует эффективному решению проблем и принятию более разумных стратегических решений. Аналитика в реальном времени помогает понять проблему, которая удерживает бизнес, в то время как интеллектуальная аналитика помогает в выборе правильной техники для ее решения. Значительно лучшие результаты могут быть достигнуты путем интеграции аналитики в рабочий процесс банка, чтобы заранее избежать потенциальных проблем.

Сегментация клиентов

Сегментация означает выделение групп клиентов на основе их поведения (для поведенческой сегментации) или конкретных характеристик (например, региона, возраста, дохода для демографической сегментации). В арсенале data scientist’ов есть множество методов, таких как кластеризация, деревья решений, логистическая регрессия и т.д., которые помогают изучать CLV каждого сегмента клиентов и выявлять наиболее и наименее ценные из них. 

Нет необходимости доказывать, что такая сегментация пользователей позволяет эффективно распределять маркетинговые ресурсы и подбирать индивидуальный подход к каждой группе клиентов. Стоит помнить, что сегментация клиентов призвана улучшить их обслуживание и помочь в формировании лояльности и удержании, что так необходимо для банковского сектора.

Cистемы рекомендаций

Инструменты data science и machine learning могут создавать простые алгоритмы, которые анализируют и фильтруют деятельность пользователя, чтобы сделать наиболее актуальное для него предложение. Такие механизмы с рекомендациями демонстрируют элементы, которые могут заинтересовать пользователя, даже до того, как он сам его искал. Чтобы создать механизм рекомендаций, data scientist’ы анализируют и обрабатывают много информации, идентифицируют профили клиентов и охватывают данные, показывающие их взаимодействия, чтобы избежать повторения предложений.

Тип рекомендуемых систем зависит от метода фильтрации алгоритма. Совместные методы фильтрации могут быть основаны либо на пользователе, либо на элементах, и работать с поведением клиента для анализа предпочтений других пользователей, а затем давать рекомендации новому клиенту. Основная трудность применения метода совместной фильтрации заключается в использовании огромного количества данных, что создает проблему сложности вычислений и увеличения затрат. 

Фильтрация на основе контента работает с более простыми алгоритмами, которые рекомендуют аналогичные элементы тем, с которыми пользователь взаимодействовал в предыдущей деятельности. Эти методы могут терпеть неудачу в случае сложного поведения или неясных связей. Существует также гибридный тип систем, сочетающий совместную и контентную фильтрацию.

Никакой метод не является универсальным, у каждого из них есть свои плюсы и минусы, и правильный выбор зависит от целей и обстоятельств.

Служба поддержки

Выдающаяся служба поддержки - это ключ к сохранению продуктивных долгосрочных отношений с клиентами. В рамках обслуживания пользователей, поддержка является важной, но общей концепцией в банковской сфере. Фактически, все банки являются сервисными предприятиями, поэтому большая часть их деятельности включает в себя элементы обслуживания, что представляет собой подробные и своевременные ответы на вопросы и жалобы клиентов, а также взаимодействие с ними.

Data science делает этот процесс более автоматизированным, точным, продуктивным и менее затратным в отношении рабочего времени сотрудников. 

Вывод

Этот список вариантов использования Data science в банковской сфере может расширяться каждый день благодаря динамично развивающейся области научных исследований и возможности применять модели машинного обучения к реальным данным, получая все более точные результаты. 

Чтобы получить конкурентное преимущество, банки должны признать решающее значение Data Science, интегрировать ее в процесс принятия решений и разработать стратегии, основанные на анализе информации, полученной от своих клиентов. Начните с небольших шагов, чтобы включить аналитику Big Data в свои рабочие модели и быть впереди конкурентов!

Оригинал статьи: datasciencecentral.com

Поделиться записью
Вверх