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【資料】金融領域7大資料科學案例

筆者邀請您,先思考:

1 金融領域有哪些典型資料問題?

2 金融領域應用那些資料科學方法?

近年來,資料科學和機器學習應對一系列主要金融任務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帶來的改進以及他們如何重塑業務戰略。

為了幫助您回答這些問題,我們準備了一份對金融行業影響最大的資料科學應用清單。 它們涵蓋了從資料管理到交易策略的各種業務方面,但它們的共同點是增強金融解決方案的巨大前景。

  • 自動化風險管理

  • 管理客戶資料

  • 預測分析

  • 實時分析

    • 欺詐識別

    • 消費者分析

    • 演算法交易

  • 深度個性化和定製

  • 結論

    • 自動化風險管理

      風險管理是金融機構極其重要的領域,負責公司的安全性,可信度和戰略決策。 過去幾年來,處理風險管理的方法發生了重大變化,改變了金融部門的性質。 從未像現在這樣,今天的機器學習模型定義了業務發展的載體。

      風險可以來自很多來源,例如競爭對手,投資者,監管機構或公司的客戶。 此外,風險的重要性和潛在損失可能不同。 因此,主要步驟是識別,優先考慮和監控風險,這是機器學習的完美任務。 通過對大量客戶資料,金融借貸和保險結果的訓練,演算法不僅可以增強風險評分模型,還可以提高成本效率和可持續性。

      資料科學和人工智慧(AI)在風險管理中最重要的應用是識別潛在客戶的信譽。 為了為特定客戶建立適當的信用額度,公司使用機器學習演算法來分析過去的支出行為和樣式。 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。

      雖然金融風險管理流程的數字化和自動化處於早期階段,但潛力巨大。 金融機構仍需要為變革做好準備,這種變革通過實現核心財務流程的自動化,提高財務團隊的分析能力以及進行戰略性技術投資。 但只要公司開始向這個方向發展,利潤就不會讓自己等待。

      管理客戶資料

      對於金融公司來說,資料是最重要的資源。因此,高效的資料管理是企業成功的關鍵。今天,在結構和數量上存在大量的金融資料:從社交媒體活動和移動互動到市場資料和交易細節。金融專家經常需要處理半結構化或非結構化資料,手動處理這些資料是一個巨大的挑戰。

      然而,對於大多數公司來說,將機器學習技術與管理過程集成僅僅是從資料中提取真實知識的必要條件。人工智慧工具,特別是自然語言處理,資料挖掘和文本分析有助於將資料轉化為智慧資料治理和更好的業務解決方案,從而提高盈利能力。例如,機器學習演算法可以通過向客戶學習財務歷史資料來分析某些特定財務趨勢和市場發展的影響。最後,這些技術可用於生成自動報告。

      預測分析

      分析現在是金融服務的核心。 值得特別關註的是預測分析,它揭示了預測未來事件的資料樣式,可以立即採取行動。 通過瞭解社交媒體,新聞趨勢和其他資料源,這些複雜的分析方法已經實現了預測價格和客戶終生價值,未來生活事件,預期流失率和股市走勢等主要應用。 最重要的是,這種技術可以幫助回答覆雜的問題 – 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資料從根本上改變財務流程,並快速識別任何變化並找到對其的最佳反應。財務實時分析應用有三個主要方向:

      欺詐識別

      金融公司有義務保證其用戶的最高安全級別。公司面臨的主要挑戰是找到一個很好的欺詐檢測系統,罪犯總是會採用新的方法並設置新的陷阱。只有稱職的資料科學家才能創建完美的演算法來檢測和預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金提款將導致阻止這些操作,直到客戶確認為止。在股票市場中,機器學習工具可以識別交易資料中的樣式,這可能會指示操縱並提醒員工進行調查。然而,這種演算法最大的優勢在於自我教學的能力,隨著時間的推移變得越來越有效和智慧化。

      消費者分析

      實時分析還有助於更好地瞭解客戶和有效的個性化。先進的機器學習演算法和客戶情緒分析技術可以從客戶行為,社交媒體互動,他們的反饋和意見中獲得見解,並改善個性化並提高利潤。由於資料量巨大,只有經驗豐富的資料科學家才能精確分解。

      演算法交易

      這個領域可能受實時分析的影響最大,因為每秒都會受到影響。根據分析傳統和非傳統資料的最新信息,金融機構可以做出實時有利的決策。而且由於這些資料通常只在短時間內才有價值,因此在這個領域具有競爭力意味著使用最快的方法分析資料。

      在此領域結合實時和預測分析時,另一個預期會開啟。過去,金融公司不得不聘用能夠開發統計模型並使用歷史資料來創建預測市場機會的交易演算法的數學家。然而,今天人工智慧提供了使這一過程更快的技術,而且特別重要的是 – 不斷改進。

      因此,資料科學和人工智慧在交易領域進行了革命,啟動了演算法交易策略。 世界上大多數交易所都使用計算機,根據演算法和正確策略制定決策,並考慮到新資料。 人工智慧無限處理大量信息,包括推文,財務指標,新聞和書籍資料,甚至電視節目。 因此,它理解當今的全球趨勢並不斷提高對金融市場的預測。

      總而言之,實時和預測分析顯著改變了不同金融領域的狀況。 通過Hadoop,NoSQL和Storm等技術,傳統和非傳統資料集以及最精確的演算法,資料工程師正在改變財務用於工作的方式。

      深度個性化和定製

      企業認識到,在當今市場競爭的關鍵步驟之一是通過與客戶建立高質量的個性化關係來提高參與度。 這個想法是分析數字客戶體驗,並根據客戶的興趣和偏好對其進行修改。 人工智慧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。 資料工程師還可以建立模型,研究消費者的行為併發現客戶需要財務建議的情況。 預測分析工具和高級數字交付選項的結合可以幫助完成這項複雜的任務,在最恰當的時機指導客戶獲得最佳財務解決方案,並根據消費習慣,社交人口趨勢,位置和其他偏好建議個性化服務。

      結論

      對於金融機構來說,資料科學技術的使用提供了一個從競爭中脫穎而出並重塑其業務的巨大機會。 大量不斷變化的財務資料造成了將機器學習和AI工具引入業務不同方面的必要性。

      我們認為,我們主要關註金融領域的7大資料科學用例,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。

      原文鏈接:

      https://medium.com/activewizards-machine-learning-company/top-7-data-science-use-cases-in-finance-303c05a3cb58
      作者:Igor Bobriakov
      版權宣告:作者保留權利,嚴禁修改,轉載請註明原文鏈接。

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