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  • 뱅킹 분야에서 상위 9가지 데이터 과학 사용 사례
    데이터 사이언스/업계 이야기 2021. 2. 14. 09:28

    은행 업계에서 데이터 과학을 사용하는 것은 단순히 트렌드가 아니라 경쟁사를 따라 잡기위한 필수 요소가되고 있습니다. 은행은 빅데이터 기술이 자원에 효율적으로 집중하고 더 현명한 결정을 내리고 성과를 개선하는 데 도움이 될 수 있음을 인식해야합니다.

    다음은 상당한 양의 데이터로 작업 할 수있는 방법과 이를 효과적으로 사용하는 방법에 대한 아이디어를 제공하기 위해 결합한 은행 분야의 데이터 과학 사용 사례 목록입니다.

    사기 탐지

    기계 학습은 신용 카드, 회계, 보험 등과 관련된 사기를 효과적으로 탐지하고 예방하는 데 중요합니다. 은행 업무의 사전 예방적 사기 탐지는 고객과 직원에게 보안을 제공하는 데 필수적입니다. 은행이 사기를 빨리 감지할수록 손실을 최소화하기 위해 사기계정에 대해서 더 빨리 거래제한 등의 조치를 취할 수 있습니다. 일련의 사기 탐지 체계를 구현함으로써 은행은 필요한 보호를 달성하고 상당한 손실을 피할 수 있습니다. 사기 탐지의 주요 단계는 다음과 같습니다.

    • 모델 추정 및 예비 테스트를 위한 데이터 샘플링 획득
    • 모델 추정
    • 테스트 단계 및 배포

    모든 데이터 세트가 다르기 때문에 데이터 과학자의 개별 훈련과 미세 조정이 필요합니다. 깊은 이론적 지식을 실제 응용 프로그램으로 변환하려면 클러스터링, 예측, 그리고 분류와 같은 데이터 마이닝 기술에 대한 전문 지식이 필요합니다.

    출처: The Daily Star

    효율적인 사기 탐지의 예로는 비정상적으로 많은 거래가 발생하는 경우, 은행의 사기 방지 시스템은 거래를 일시 정지하고 계좌 소유자가 해당 거래에 대해서 확인해 줄때까지 이를 위험 거래가 이루어지지 않도록 하는 것입니다. 새 계정의 경우 사기 감지 알고리즘은 인기 상품의 비정상적으로 높은 구매를 조사하거나 유사한 데이터로 단기간에 개설된 여러 계정을 조사 할 수 있습니다.

    고객 데이터 관리

    은행은 방대한 양의 데이터를 수집, 분석 및 저장할 의무가 있습니다. 그러나 이것을 단순히 규정 준수 연습으로 보는 대신 머신 러닝 및 데이터 과학 도구는이를 고객에 대해 더 많이 배울 수있는 가능성으로 변환하여 새로운 수익 기회를 창출 할 수 있습니다.
    오늘날 디지털 뱅킹은 점점 더 대중화되고 널리 사용되고 있습니다. 이것은 테라 바이트의 고객 데이터를 생성하므로 데이터 과학자 팀의 첫 번째 단계는 진정으로 관련성 있는 데이터를 분리하는 것입니다. 그 후 고객 행동, 상호 작용 및 선호도에 대한 정보로 무장한 데이터 전문가는 정확한 기계 학습 모델의 도움을 받아 가장 관련성이 높은 고객의 정보만 격리하고 처리하여 비즈니스 의사 결정을 개선함으로써 은행의 새로운 수익 기회를 열 수 있습니다. 

    투자 은행을위한 리스크 모델링

    리스크 모델링은 금융 활동을 규제하고 금융 상품의 가격을 책정 할 때 가장 중요한 역할을하기 때문에 투자 은행에서 가장 중요한 업무 분야입니다. 투자 은행은 기업 금융에서 자본을 창출하고, 합병 및 인수를 촉진하고, 기업 구조 조정 또는 재구성을 수행하고, 투자 목적으로 기업의 가치를 평가합니다.

    그렇기 때문에 리스크 모델링이 은행에 매우 중요해 보이며 더 많은 정보를 준비하고 데이터 과학 도구를 준비하여 평가하는 것이 가장 좋습니다. 이제 업계의 혁신가들은 빅데이터의 힘을 통해 효과적인 위험 모델링과 더 나은 데이터 기반 의사 결정을 위해 신기술을 활용하고 있습니다.

    맞춤형 마케팅

    마케팅 성공의 열쇠는 특정 고객의 요구와 선호도에 맞는 맞춤형 제안을 만드는 것입니다. 데이터 분석을 통해 적절한 장치에서 적시에 적절한 사람에게 적절한 제품을 제공하는 개인화된 마케팅을 만들 수 있습니다. 데이터 마이닝은 신제품에 대한 잠재 고객을 식별하기위한 대상 선택에 널리 사용됩니다.
    데이터 과학자는 행동, 인구 통계, 그리고 과거 구매 데이터를 활용하여 프로모션 또는 제안에 대한 고객의 반응 가능성을 예측하는 모델을 구축합니다. 따라서 은행은 효율적이고 개인화된 서비스를 제공하고 고객과의 관계를 개선 할 수 있습니다.

    평생 가치 예측

    고객 평생 가치(Customer Lifetime Value, CLV or Lifetime Value, LTV)는 기업이 고객과의 전체 관계에서 얻을 수있는 모든 가치에 대한 예측입니다. 이 측정의 중요성은 선택된 고객과의 유익한 관계를 형성하고 유지하여 더 높은 수익성과 비즈니스 성장을 창출하는 데 도움이되므로 빠르게 증가하고 있습니다.

    수익성있는 고객을 확보하고 유지하는 것은 은행에게 계속해서 증가하는 과제입니다. 경쟁이 치열 해짐에 따라 은행은 이제 자원을 효율적으로 집중하기 위해 각 고객에 대한 전방위 적 관점이 필요합니다. 이것이 바로 데이터 과학이 들어오는 곳입니다. 첫째, 고객의 인수 및 이탈에 대한 개념, 다양한 은행 상품 및 서비스의 사용, 볼륨 및 수익성, 기타 고객의 특성과 같은 많은 양의 데이터를 고려해야합니다. 지리적, 인구 통계 및 시장 데이터와 같은 것입니다.

    출처: MYcustomer

    이 데이터는 유용하고 의미있게되기 위해 많은 정리와 조작이 필요합니다. 은행 고객의 프로필, 제품 또는 서비스는 매우 다양하며 고객의 행동과 기대치도 다양합니다. 데이터 과학자의 무기고에는 일반 선형 모델(GLM), 단계적 회귀, 분류 및 회귀 트리(CART)와 같은 CLV 모델을 개발하기 위한 많은 도구와 접근 방식이 있습니다. CLV를 기반으로 미래의 마케팅 전략을 결정하기위한 예측 모델을 구축하는 것은 각 고객이 일생 동안 회사와의 좋은 고객 관계를 유지하여 수익성과 성장을 높이는 매우 중요한 프로세스입니다.

    실시간 및 예측 분석

    은행 업무에서 분석의 중요성이 커지는 것은 과소 평가할 수 없습니다. 은행의 모든 ​​이용 사례가 분석과 밀접하게 관련되어 있기 때문에 기계 학습 알고리즘과 데이터 과학 기술을 통해 은행의 분석 전략을 크게 개선 할 수 있습니다. 정보의 가용성과 다양성이 빠르게 증가함에 따라 분석은 더욱 정교 해지고 정확 해지고 있습니다.

    사용 가능한 정보의 잠재적 가치는 놀랍습니다. 노이즈뿐만 아니라 실제 신호를 나타내는 의미있는 데이터의 양은 지난 몇 년 동안 기하 급수적으로 증가한 반면 데이터 프로세서의 비용과 크기는 감소했습니다. 노이즈에서 진정으로 관련성이 높은 데이터를 구별하면 효과적인 문제 해결과 보다 현명한 전략적 결정에 기여합니다. 실시간 분석은 비즈니스를 방해하는 문제를 이해하는 데 도움이되며 예측 분석은 이를 해결하기위한 올바른 기술을 선택하는 데 도움이됩니다. 사전에 잠재적인 문제를 방지하기 위해 분석을 은행 워크 플로우에 통합하면 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

    고객 세분화

    고객 세분화는 행동(행동 세분화의 경우) 또는 특정 특성(예 : 지역, 연령, 인구 통계 학적 세분화를위한 소득)에 따라 고객 그룹을 선별하는 것을 의미합니다. 클러스터링, 의사 결정 트리, 로지스틱 회귀 등과 같은 데이터 과학자의 기술 창고에는 많은 기술이 있으며 결과적으로 모든 고객 세그먼트의 CLV를 배우고 고가치 및 저가치 세그먼트를 발견하는 데 도움이됩니다.

    이러한 고객 세분화가 마케팅 자원의 효과적인 할당과 각 고객 그룹에 대한 포인트 기반 접근 방식의 극대화 및 판매 기회를 허용한다는 것을 증명할 필요가 없습니다. 고객 세분화는 고객 서비스를 개선하고 고객 충성도 및 유지를 돕기 위해 설계되었으며, 이는 은행 부문에 매우 필요합니다.

    추천 엔진

    데이터 과학 및 머신 러닝 도구는 가장 관련성이 높고 정확한 항목을 제안하기 위해 사용자의 활동을 분석하고 필터링하는 간단한 알고리즘을 만들 수 있습니다. 이러한 추천 엔진은 사용자가 직접 검색하기 전에도 사용자가 관심을 가질만한 항목을 표시합니다. 추천 엔진을 구축하기 위해 데이터 전문가는 많은 정보를 분석 및 처리하고, 고객 프로필을 식별하고, 반복되는 제안을 피하기 위해 상호 작용을 보여주는 데이터를 캡처합니다.

    출처: FinTech News

    추천 엔진의 유형은 알고리즘의 필터링 방법에 따라 다릅니다. 협업 필터링 방법은 사용자 기반 또는 콘텐츠 기반 일 수 있으며 사용자 행동과 함께 작업하여 다른 사용자의 선호도를 분석 한 다음 새로운 사용자에게 권장 사항을 제공합니다.
    협업 필터링 접근 방식의 주요 과제는 엄청난 양의 데이터를 사용하여 계산 문제와 가격 상승을 유발하는 것입니다. 콘텐츠 기반 필터링은 이전 활동을 참조하여 사용자가 참여한 항목과 유사한 항목을 추천하는보다 간단한 알고리즘으로 작동합니다. 이러한 방법은 복잡한 동작이나 불명확한 연결의 경우 실패 할 수 있습니다. 협업 및 콘텐츠 기반 필터링을 결합한 하이브리드 유형의 엔진도 있습니다. 보편적인 방법은 없으며 각 방법에는 장단점이 있으며 올바른 선택은 목표와 상황에 따라 다릅니다.

    고객 지원

    탁월한 고객 지원 서비스는 고객과의 생산적인 장기적인 관계를 유지하기위한 핵심입니다. 고객 서비스의 일부로서 고객 지원은 은행 업계에서 중요하지만 광범위한 개념입니다. 본질적으로 모든 은행은 서비스 기반 비즈니스이므로 대부분의 활동에는 서비스 요소가 포함됩니다. 여기에는 고객의 질문과 불만에 철저하고 시기 적절하게 응답하고 고객과 상호 작용하는 것이 포함됩니다.

    데이터 과학은 이 프로세스를보다 자동화되고, 더 정확하고, 개인적이고, 직접적이며, 생산적으로 만들고 직원 시간과 관련하여 비용을 절감합니다.

    결론

    경쟁 우위를 확보하기 위해 은행은 데이터 과학의 중요한 중요성을 인식하고 이를 의사 결정 프로세스에 통합하고 고객 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 기반으로 전략을 개발해야합니다. 관리 가능한 작은 단계로 시작하여 빅 데이터 분석을 운영 모델에 통합하고 경쟁에서 앞서 나가십시오.

    이 사용 사례 목록은 빠르게 발전하는 데이터 과학 분야와 실제 데이터에 기계 학습 모델을 적용하여 점점 더 정확한 결과를 얻을 수있는 능력 덕분에 매일 확장 될 수 있습니다. 은행 업무에서 데이터 과학을 사용할 수있는 추가 옵션에 대해서 많은 의견을 주시면 감사하겠습니다.

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