银行业的9大数据科学用例
在银行业中使用数据科学已不仅仅是一种趋势，它已经成为赶上竞争的必要条件。银行必须意识到大数据技术可以帮助他们有效地集中资源，做出更明智的决策并提高绩效。
这是银行业中数据科学用例的列表，我们将它们组合在一起，使您了解如何使用大量数据以及如何有效使用它们。
欺诈识别
机器学习对于有效检测和预防涉及信用卡，会计，保险等的欺诈行为至关重要。银行业务中的主动欺诈检测对于为客户和员工提供安全至关重要。 银行越早发现欺诈，就越可以限制帐户活动以最大程度地减少损失。通过实施一系列欺诈检测方案，银行可以实现必要的保护并避免重大损失。
欺诈检测的关键步骤包括：
获取数据采样以进行模型估计和初步测试
模型估计
测试阶段和部署。
由于每个数据集都是不同的，因此每个数据集都需要数据科学家进行单独的培训和微调。将深厚的理论知识转化为实际应用需要在数据挖掘技术（例如关联，聚类，预测和分类）方面的专业知识。
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有效欺诈检测的一个例子是当发生一些异常高的交易并且银行的欺诈预防系统被设置为将其搁置，直到帐户持有人确认交易为止。对于新帐户，欺诈检测算法可以调查非常受欢迎的热门商品购买，或调查短期内使用相似数据开设的多个帐户。
管理客户数据
银行有义务收集，分析和存储大量数据。但是，机器学习和数据科学工具不仅仅将其视为合规性练习，还可以将其转变为一种了解更多有关其客户的信息，从而带来新的收入机会的可能性。
如今，数字银行正在变得越来越流行和广泛使用。这将创建数TB的客户数据，因此，数据科学家团队的第一步是隔离真正相关的数据。之后，借助有关客户行为，互动和偏好的信息，数据专家可以借助准确的机器学习模型，仅通过隔离和处理最相关的客户信息来改善银行业务决策，从而为银行创造新的收入机会。 。
投资银行的风险建模
风险建模是投资银行的头等大事，因为它有助于规范金融活动，并在对金融工具定价时发挥最重要的作用。投资银行业务评估公司的价值，以创造公司融资资本，促进并购，进行公司重组或重组以及用于投资目的。
这就是为什么风险模型在银行中显得极为重要，最好用现有的更多信息和储备中的数据科学工具进行评估。现在，借助大数据的力量，业界创新者正在利用新技术进行有效的风险建模，从而做出更好的数据驱动决策。
个性化营销
营销成功的关键是提供适合特定客户需求和偏好的定制产品。数据分析使我们能够创建个性化的营销，从而在正确的设备上在正确的时间向正确的人提供正确的产品。数据挖掘被广泛用于目标选择，以识别新产品的潜在客户。
数据科学家利用行为，人口统计和历史购买数据来构建一个模型，该模型可以预测客户对促销或优惠做出响应的可能性。因此，银行可以进行有效的个性化服务并改善与客户的关系。
终生价值预测
客户生命周期价值（CLV）是企业从与客户的整个关系中将获得的所有价值的预测。这项措施的重要性正在迅速提高，因为它有助于 与选定的客户建立并维持良好的关系，从而产生更高的盈利能力和业务增长。
对于银行来说，获取和留住可盈利的客户是一个日益严峻的挑战。随着竞争的加剧，银行现在需要每个客户的360度视角来有效地集中其资源。这就是数据科学的来龙去脉。首先，必须考虑大量数据：例如客户获取和减员的概念， 使用各种银行产品和服务，其数量和获利能力以及其他客户的特征。例如地理，人口统计和市场数据。
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这些数据通常需要大量的清理和处理才能变得有用和有意义。银行客户的个人资料，产品或服务相差很大，他们的行为和期望也相差很大。数据科学家中有许多工具和方法可以开发CLV模型，例如广义线性模型（GLM），逐步回归，分类和回归树（CART）。 建立一个基于CLV的预测模型来确定未来的营销策略，对于在每个客户的生命周期内与公司保持良好的客户关系是一个宝贵的过程，从而可以提高利润率和增长。
实时和预测分析
不能低估分析在银行业中日益重要的地位。 机器学习算法和数据科学技术可以显着改善银行的分析策略，因为银行业务中的每个用例都与分析紧密相关。 随着信息的可用性和种类迅速增加，分析变得越来越复杂和准确。
可用信息的 潜在价值 是惊人的：在过去的几年中，指示实际信号而不仅仅是噪声的有意义的数据量呈指数增长，而数据处理器的成本和大小却在下降。区分真正相关的数据与噪声有助于有效地解决问题和做出更明智的战略决策。实时分析有助于理解阻碍业务发展的问题，而预测分析则有助于选择正确的技术来解决问题。通过将分析集成到银行工作流程中来避免潜在的问题，可以显着提高结果。
客户细分
客户细分是指 根据客户的行为（用于 行为细分）或特定特征（例如，地区，年龄，人口统计收入）来选择客户组。数据科学家库中有很多技术，例如 聚类，决策树，逻辑回归等，因此，它们有助于 学习每个客户细分的CLV并发现高价值和低价值细分。
无需证明客户的这种细分可以有效分配营销资源，并且可以将针对每个客户群体的基于积分的方法最大化，并实现销售机会。不要忘记，客户细分旨在改善客户服务并帮助提高客户忠诚度和留住客户率，这对于银行业是非常必要的。
推荐引擎
数据科学和机器学习工具可以创建简单的算法，该算法可以分析和过滤用户的活动以向其建议最相关和最准确的项目。这样的推荐引擎会显示用户可能感兴趣的项目，甚至在用户自己搜索之前。为了构建推荐引擎，数据专家会分析和处理大量信息，识别客户资料并捕获显示其交互作用的数据，从而避免重复报价。
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推荐引擎的类型取决于算法的过滤方法。协作过滤方法可以基于用户，也可以基于项目，并可以与用户行为一起分析其他用户的偏好，然后向新用户提出建议。
协作过滤方法的主要挑战是使用大量数据，这些数据会导致计算问题和价格上涨。基于内容的过滤使用更简单的算法，这些算法会推荐与用户参考先前活动参与的项目相似的项目。如果行为复杂或连接不清楚，这些方法可能会失败。还有一种混合类型的引擎，结合了协作式过滤和基于内容的过滤。
没有通用的方法，每种方法都有其优点和缺点，正确的选择取决于您的目标和环境。
客户支持
出色的客户支持服务是与客户保持长期有效合作关系的关键。 作为客户服务的一部分，客户支持是银行业中一个重要但广泛的概念。本质上，所有银行都是基于服务的业务，因此它们的大多数活动都涉及服务要素。 它包括全面，及时地回应客户的问题和投诉，并与客户互动。
数据科学使此过程更好地实现了自动化，更准确，更个性化，更直接，更高效，并且减少了与员工时间相关的成本。
结论
为了获得竞争优势，银行必须认识到数据科学的至关重要性，将其整合到决策过程中，并根据来自客户数据的可行见解来制定策略。从小的可管理步骤开始，将大数据分析纳入您的运营模型，并在竞争中处于领先地位。
得益于快速发展的数据科学领域以及将机器学习模型应用于真实数据的能力，该用例列表每天都可以扩展，从而获得越来越准确的结果。我们将很感谢您的评论以及您对在银行中使用数据科学的可能选择的看法。
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