Principales casos de uso de ciencia de datos en el sector financiero

Los datos son el pan de cada día del sector financiero. Incluso antes de que la ciencia de datos fuera un término tan atractivo, las empresas financieras usaban datos para obtener información y obtener una ventaja competitiva en esta industria. Sin embargo, la ciencia de datos moderna está cambiando el sector financiero de muchas maneras. Desde la detección de fraude hasta el análisis de riesgos y el comercio algorítmico , todos estos utilizan la ciencia de datos para mejorar su rendimiento infinitamente.

Muchas empresas financieras mejoran su rentabilidad y su sostenibilidad entrenando modelos de aprendizaje automático utilizando una gran cantidad de datos que obtienen de sus clientes, mercados, rivales, etc. esquemas de retención, etc. Entonces, ahora veamos cómo el sector financiero está utilizando la ciencia de datos y sus tecnologías relacionadas, como el aprendizaje automático, para mejorar su rendimiento en varios campos, como análisis de riesgos, detección de fraude, análisis en tiempo real, comercio algorítmico, análisis de consumidores. , etc.

1. Análisis de riesgos

El análisis de riesgos es una parte fundamental del sector financiero. Después de todo, ¿cómo puede una empresa tomar decisiones estratégicas y administrar su confiabilidad sin realizar un análisis de riesgos? ¿Y cómo puede un cliente comerciar o invertir en el mercado si no tiene una buena comprensión del riesgo? Por lo tanto, el análisis de riesgos también es un componente crítico que la ciencia de datos gestiona en las finanzas. Esto implica una excelente comprensión de las matemáticas, las estadísticas y la resolución de problemas. Algunos de los riesgos que enfrentan las empresas incluyen los riesgos de los mercados, acciones, competidores, etc. Las empresas analizan la enorme cantidad de datos que generan a partir de sus transacciones financieras, interacciones con los clientes, etc. y se capacitan para optimizar sus modelos de calificación de riesgo y disminuir su riesgos Otro riesgo que enfrentan las empresas es el de los clientes y si son solventes.

2. Detección de fraude

¡Donde hay finanzas, también hay una alta probabilidad de fraude! Y es por eso que la detección y gestión del fraude son algunas de las cosas más importantes que aborda la ciencia de datos en la industria financiera. El tipo más común de fraude practicado es el fraude con tarjeta de crédito. Sin embargo, ahora el análisis de datos permite a las empresas financieras detectar las anomalías que se producen en el historial de tarjetas de crédito y las compras financieras debido al fraude con tarjetas de crédito y congelar la cuenta para minimizar al máximo sus pérdidas. Muchos otros algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar cualquier patrón inusual en los datos comerciales si se producen y detectar el fraude de inversión si se produce. Los algoritmos de agrupamiento también se pueden usar para descubrir los patrones de agrupamiento de datos que parecen sospechosos y pueden ser un indicador de fraudes relacionados con seguros u otros fraudes en la industria financiera. De este modo,

3. Análisis en tiempo real

El análisis en tiempo real es fundamental en la industria financiera. Las empresas necesitan saber dónde está invertido su dinero en el momento actual, cuál es el estado del mercado, si sus inversiones están en riesgo, etc. son inútiles porque el estado de la industria financiera puede haber cambiado. Las empresas financieras deben tomar decisiones de mercado basadas en datos que tienen solo unos segundos de antigüedad; de lo contrario, perderán dinero en este mercado competitivo. Por lo tanto, la infraestructura de datos de vanguardia es muy importante en el sector financiero para realizar análisis en tiempo real.

4. Análisis del consumidor

Los consumidores son una parte clave del sector financiero. Después de todo, ¿cuál sería el uso de las finanzas si no hay consumidores para usar ese conocimiento? Por lo tanto, el análisis del consumidor se usa para comprender el comportamiento del consumidor utilizando datos del consumidor y modelos predictivos. La visualización de datos también se puede utilizar para resaltar los resultados relevantes para las personas en el poder. Algunas de las cosas comunes que las instituciones financieras tienen en cuenta sobre sus consumidores incluyen el valor de vida del cliente, que es el dinero total que un consumidor puede gastar en un negocio en particular, reduciendo sus consumidores por debajo de cero, lo que le cuesta a la empresa más de lo que valen, etc. y funcionan para que los segmentos de consumidores óptimos puedan ser seleccionados para lograr el máximo alcance y rentabilidad.

5. Comercio algorítmico

El comercio de algoritmos es una gran parte del sector financiero moderno. Implica ejecutar las órdenes comerciales teniendo en cuenta las instrucciones comerciales preprogramadas que son automáticas y tienen en cuenta variables cambiantes como el precio, el tiempo, el volumen, etc. Estas instrucciones comerciales automáticas utilizan fórmulas financieras complejas diseñadas por algoritmos de aprendizaje automático que están libres de emociones y sesgos humanos y, por lo tanto, pueden hacer que los mercados sean más líquidos y brindar oportunidades comerciales mucho más sistemáticas. Big data también tiene un gran impacto en esto, ya que el comercio algorítmico mantiene flujos de datos de cuenta que brindan la información relevante para la toma de decisiones. En teoría, esto debería ser capaz de generar ganancias a una velocidad y frecuencia que no es posible para los comerciantes humanos.

6. Gestión de datos de clientes

Es muy importante para las empresas financieras que tengan pleno conocimiento de su base de clientes. Esta es la única forma en que pueden realizar un seguimiento de las necesidades de sus clientes y también trabajar para satisfacerlas; de lo contrario, perderán a sus clientes. Para ello, necesitan datos de los clientes. Ahora, los datos del cliente están disponibles en 2 formas comunes, es decir, datos estructurados y datos no estructurados. Los datos estructurados se obtienen a través de formularios oficiales como formularios de comentarios, formularios de detalles iniciales, etc. y son fáciles de almacenar y manejar. Incluso se puede almacenar en una base de datos relacional convencional. Sin embargo, son los datos no estructurados los que crean muchos problemas. La mayor parte se obtiene a través de métodos informales como publicaciones en redes sociales, comentarios en línea, mensajes de correo electrónico, etc. ¡Y adivina qué, la mayoría de los datos no están estructurados!

7. Servicios personalizados

Los clientes son más leales a una empresa cuando sienten que reciben un servicio personalizado y mucha atención. Esto no es diferente en el sector financiero. Por lo tanto, las empresas financieras utilizan muchos métodos para garantizar que puedan ofrecer un servicio personalizado a sus clientes mediante el uso de sus datos y la generación de conocimientos a partir de estos datos. Un ejemplo de esto son los chatbots. Los clientes pueden obtener asistencia y soluciones instantáneas para sus problemas utilizando un chatbot. Cuando los clientes obtienen un servicio tan bueno, hay muchas posibilidades de que sean más leales a la empresa, lo que aumentará las ventas. Muchas compañías financieras utilizan tecnología como el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz para interactuar con sus clientes a nivel personal y brindar una mejor interactividad.

Es muy importante señalar que estos no son los únicos campos en los que la ciencia de datos está cambiando el sector financiero. Las empresas financieras también utilizan la ciencia de datos y el aprendizaje automático para otras tareas, como la automatización de procesos, la interacción con las redes sociales, niveles más altos de seguridad general, etc. cambios. Esto ha aumentado la eficiencia, ha mejorado la transparencia y también ha dado lugar a prácticas de seguridad mucho más estrictas en general.