金融中排名前7位的数据科学用例
近年来，数据科学和机器学习应对许多主要财务任务的能力已成为一个特别重要的问题。公司希望更多地了解技术带来的改进以及如何重塑业务战略。
为了帮助您回答这些问题，我们准备了一系列对金融业影响最大的数据科学用例。它们涵盖了从数据管理到交易策略的多种多样的业务方面，但是它们的共同之处在于增强财务解决方案的广阔前景。
自动化风险管理
风险管理对于金融机构来说是极为重要的领域，它负责公司的安全性，可信赖性和战略决策。过去几年中，处理风险管理的方法发生了巨大变化， 改变了金融部门的性质。 如今，机器学习模型以前所未有的方式定义了业务发展的载体。
风险可能来自多种来源，例如竞争对手，投资者，监管机构或公司的客户。同样，风险的重要性和潜在损失可能会有所不同。因此，主要步骤是识别，确定优先级和监视风险，这是机器学习的理想任务。通过对大量客户数据， 金融借贷和保险结果进行培训，算法不仅可以增加风险评分模型，而且可以提高成本效率和可持续性。
数据科学和人工智能（AI）在风险管理中最重要的应用之一就是确定潜在客户的信誉度。为了为特定客户建立适当的信用额度，公司使用机器学习算法来分析过去的支出行为和模式。与新客户或信用记录简短的客户一起使用时，此方法也很有用。
尽管金融风险管理流程的数字化和自动化尚处于早期阶段，但其潜力是巨大的。 金融机构仍然需要通过自动化核心财务流程，提高财务团队的分析能力以及进行战略技术投资来为这一变化做好准备。但是，一旦公司开始朝这个方向发展，利润就不会让自己等待。
管理客户数据
对于金融公司来说，数据是最重要的资源。因此，有效的数据管理是业务成功的关键。如今，从结构和数量上来看，金融数据的多样性非常大：从社交媒体活动和移动交互到市场数据和交易明细。财务专家经常不得不使用半结构化或非结构化数据，而手动处理数据存在很大的挑战。
但是，对于大多数公司而言，显而易见的是，将机器学习技术集成到管理流程中只是从数据中提取真实情报的必要条件。人工智能工具，特别是自然语言处理，数据挖掘和文本分析，可帮助将数据转换为有助于更智能的数据治理和更好的业务解决方案的信息，从而提高盈利能力。例如，机器学习算法可以通过从客户财务历史数据中学习来分析某些特定财务趋势和市场发展的影响。最后，这些技术可用于生成自动报告。
预测分析
分析现在是金融服务的核心。值得特别注意的是进行预测分析，以揭示数据中的模式，这些模式可以预见可以立即采取的行动。 通过了解社交媒体，新闻趋势和其他数据源，这些复杂的分析方法征服了主要应用程序，例如预测价格和客户的生命周期价值， 未来生命事件，预期的客户流失 以及股市走势。最重要的是，此类技术可以帮助回答复杂的问题- 如何最好地进行干预。
实时分析
实时分析通过分析来自不同来源的大量数据并快速识别任何变化并找到对它们的最佳反应，从根本上改变了财务流程。实时分析在金融中的应用有3个主要方向：
欺诈识别
金融公司有义务保证为其用户提供最高级别的安全性。公司面临的主要挑战是要找到一个良好的欺诈检测系统，使罪犯总是不断探索新的方式并设置新的陷阱。只有合格的数据科学家才能创建完美的算法，以检测和预防在这种欺诈行为中用户行为或正在进行的工作流程中的任何异常。例如，针对特定用户的异常财务购买警报或大笔现金提取将导致阻止这些操作，直到客户确认为止。 在股票市场中，机器学习工具可以识别交易数据中可能指示操纵的模式并提醒员工进行调查。 但是，此类算法的最大优点是自我教学的能力，随着时间的推移，它变得越来越有效和智能。
消费者分析
实时分析还有助于更好地了解客户并进行有效的个性化。先进的机器学习算法和客户情感分析技术可以从客户行为，社交媒体互动，他们的反馈和观点中产生见解，并改善个性化并提高利润。由于数据量巨大，因此只有经验丰富的数据科学家才能进行精确的分类。
算法交易
该区域可能会受到实时分析的最大影响，因为这里的每一秒钟都受到威胁。根据分析传统和非传统数据的最新信息，金融机构可以做出实时，有益的决策。而且由于这些数据通常仅在短时间内有价值，因此在该领域具有竞争力意味着拥有最快的分析方法。
当在此领域结合实时和预测分析时，将打开另一个预期。 对于金融公司来说，它曾经是一种流行的做法，必须聘请能够开发统计模型并使用历史数据来创建预测市场机会的交易算法的数学家。但是，如今，人工智能提供了使该过程更快的技术，尤其重要的是不断改进。
因此，数据科学和AI在交易领域掀起了一场革命，从而启动了算法交易策略。大多数世界交易所使用的计算机会根据算法并根据新数据制定正确的策略。 人工智能可以无限处理大量信息，包括推文，财务指标，新闻和书籍中的数据，甚至是电视节目。因此，它了解当今的全球趋势，并不断完善对金融市场的预测。
总而言之，实时和预测分析大大改变了不同财务领域的情况。借助Hadoop，NoSQL和Storm等技术，传统和非传统数据集以及最精确的算法，数据工程师正在改变过去的财务工作方式。
深度个性化和定制
公司意识到，在当今市场上竞争的关键步骤之一是通过与客户的高质量，个性化关系来提高参与度。这个想法是分析数字客户体验并考虑客户的兴趣和喜好对其进行修改。 人工智能在理解人类语言和情感方面正在取得重大进步，这将客户个性化提升到一个全新的水平。数据工程师还可以建立模型来研究消费者的行为并发现需要财务建议的情况。预测分析工具和高级数字交付选项的组合可以帮助完成这项复杂的任务，在最合适的时间指导客户提供最佳财务解决方案，并根据消费习惯，社会人口趋势，位置和其他偏好来建议个性化产品。
结论
对于金融机构而言，数据科学技术的使用提供了一个巨大的机会，使其能够在竞争中脱颖而出并重塑自己的业务。大量不断变化的财务数据为将机器学习和AI工具投入业务的不同方面提供了必要。
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