금융 분야의 6가지 데이터 과학 사용 사례

최근 몇 년 동안 여러 주요 금융 관련 작업에 대처할 수 있는 데이터 과학 및 머신 러닝 능력이 특히 중요한 이슈가되고 있습니다. 기업은 기술이 가져다주는 개선 사항과 비즈니스 전략을 재구성하는 방법에 대해 더 많이 알고 싶어합니다.

이러한 질문에 답할 수 있도록 금융 부문에 가장 큰 영향을 미치는 데이터 과학 사용 사례를 조사해 봤습니다. 데이터 관리에서 거래 전략에 이르기까지 매우 다양한 비즈니스 측면을 다루면서 금융 솔루션을 향상시킬 수 있는 사례들입니다.

리스크 관리 자동화

리스크 관리는 회사의 보안, 신뢰성, 그리고 전략적 결정을 담당하는 금융 기관에게 매우 중요한 영역입니다. 리스크 관리를 처리하는 접근 방식은 지난 몇 년 동안 크게 변경되어 금융 부문의 본질을 변화 시켰습니다. 그 어느 때보다도 오늘날 기계 학습 모델은 비즈니스 개발의 벡터를 정의합니다.

경쟁자, 투자자, 규제 기관, 그리고 기업 고객과 같이 리스크가 발생할 수있는 원인은 많습니다. 또한 리스크는 중요성과 잠재적 손실이 다를 수 있습니다. 따라서 주요 단계는 기계 학습을위한 완벽한 작업인 위험을 식별, 우선 순위 지정 및 모니터링하는 것입니다. 방대한 양의 고객 데이터, 금융 대출 및 보험 결과에 대한 교육을 통해 알고리즘은 리스크 점수 모델을 높일뿐만 아니라 비용 효율성과 지속 가능성을 향상시킬 수 있습니다.

리스크 관리에서 데이터 과학 및 인공 지능 (AI)의 가장 중요한 응용 프로그램 중 하나는 잠재 고객의 신용도를 식별하는 것입니다. 특정 고객에 대한 적절한 신용 금액을 설정하기 위해 회사는 과거 지출 행동과 패턴을 분석 할 수있는 기계 학습 알고리즘을 사용합니다. 이 접근 방식은 신규 고객 또는 신용 기록이 짧은 고객과 작업 할 때도 유용합니다.

금융에서 위험 관리 프로세스의 디지털화 및 자동화는 초기 단계에 있지만 그 잠재력은 매우 큽니다. 금융 기관은 여전히 핵심 재무 프로세스를 자동화하고 재무 팀의 분석 기술을 개선하며 전략적 기술 투자를 수행하여 이러한 변화에 대비해야합니다. 그러나 회사가이 방향으로 움직이기 시작하자마자 이익은 기다리지 않을 것입니다.

고객 데이터 관리

금융 회사에게 데이터는 가장 중요한 자원입니다. 따라서 효율적인 데이터 관리는 비즈니스 성공의 열쇠입니다. 오늘날에는 소셜 미디어 활동과 모바일 상호 작용에서 시장 데이터 및 거래 세부 사항에 이르기까지 구조와 볼륨면에서 막대한 양의 금융 데이터 다양성이 있습니다. 금융 전문가는 종종 반정형 또는 비정형 데이터로 작업해야하며 이를 수동으로 처리하는 데 큰 어려움이 있습니다.

그러나 대부분의 기업은 머신 러닝 기술을 프로세스 관리에 통합하는 것이 데이터에서 실제 인텔리전스를 추출하는 데 필요하다는 사실을 분명히 알고 있습니다. 특히 자연어 처리, 데이터 마이닝 및 텍스트 분석과 같은 AI 도구는 데이터를 더 스마트 한 데이터 거버넌스와 더 나은 비즈니스 솔루션에 기여하는 정보로 변환하여 결과적으로 수익성을 높이는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 기계 학습 알고리즘은 고객의 금융 기록 데이터를 학습하여 특정 금융 동향 및 시장 개발의 영향을 분석 할 수 있습니다. 마지막으로 이러한 기술을 사용하여 자동화된 보고서를 생성 할 수 있습니다.

예측 분석

분석은 이제 금융 서비스의 핵심입니다. 특정 이벤트 패턴 등을 발굴하는 미래 이벤트를 예측 분석을 통해 즉작적인 조치를 취할 수 있는데, 이러한 예측 분석은 특별한 주의가 필요합니다. 소셜 미디어, 뉴스 트렌드 및 기타 데이터 소스를 이해함으로써 이러한 정교한 분석은 가격 및 고객 평생 가치 예측, 미래 생활 이벤트, 예상 이탈 및 주식 시장 움직임과 같은 주요 애플리케이션을 정복했습니다. 가장 중요한 것은 이러한 기술이 가장 효과적인 개입 방법이라는 복잡한 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있다는 것입니다.

사기 탐지

사용자에게 최고 수준의 보안을 보장하는 것은 금융 회사의 의무입니다. 기업의 주요 과제는 범죄자들이 항상 새로운 방법을 해킹하고 새로운 함정을 설정하는 좋은 사기 탐지 시스템을 찾는 것입니다. 자격을 갖춘 데이터 과학자만이 이러한 다양한 사기에서 사용자 행동 또는 진행중인 작업 프로세스의 이상을 감지하고 예방하기위한 완벽한 알고리즘을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 특정 사용자에 대한 비정상적인 금융 구매에 대한 경고 또는 대규모 현금 인출은 고객이 이를 확인할 때까지 이러한 작업을 차단합니다. 주식 시장에서 기계 학습 도구는 조작을 나타낼 수있는 거래 데이터의 패턴을 식별하고 직원에게 조사하도록 경고 할 수 있습니다. 그러나 이러한 알고리즘의 가장 큰 장점은 시간이 지남에 따라 점점 더 효과적이고 지능적인 자가-학습을 할 수 있다는데 있습니다.

알고리즘 거래

이 영역은 1 초 미만의 시간 단위가 중요하기 때문에 실시간 분석이 가장 필요한 분야입니다. 금융 기관은 기존 데이터와 비전통 데이터를 모두 분석한 최신 정보를 기반으로 실시간으로 유익한 결정을 내릴 수 있습니다. 그리고이 데이터는 짧은 시간 동안 만 가치가있는 경우가 많기 때문에 이 분야에서 경쟁력이 있다는 것은 데이터를 가장 빠르게 분석 할 수 있다는 의미입니다.

이 영역에서 실시간 및 예측 분석을 결합하면 또 다른 전망이 열립니다. 과거에는 통계 모델을 개발하고 과거 데이터를 사용하여 시장 기회를 예측하는 거래 알고리즘을 생성 할 수있는 수학자를 고용해야하는 금융 회사에게 인기있는 관행이었습니다. 그러나 오늘날 인공 지능은이 프로세스를 더 빠르게 만드는 기술을 제공하며 특히 중요한 것은 지속적으로 개선됩니다.

따라서 데이터 과학과 AI는 거래 분야에서 혁명을 일으켜 알고리즘 거래 전략을 시작했습니다. 대부분의 세계 거래소는 새로운 데이터를 고려하여 알고리즘과 올바른 전략을 기반으로 결정을 내리는 컴퓨터를 사용합니다. 인공 지능은 트윗, 재무 지표, 뉴스 및 책의 데이터, 심지어 TV 프로그램을 포함한 수많은 정보를 무한히 처리합니다. 결과적으로 오늘날의 전 세계 동향을 이해하고 금융 시장에 대한 예측을 지속적으로 향상시킵니다.

대체로 실시간 및 예측 분석은 다양한 재무 영역의 상황을 크게 변화시킵니다. Hadoop, NoSQL 및 Storm과 같은 기술, 전통적 및 비 전통적 데이터 세트, 가장 정확한 알고리즘을 통해 데이터 엔지니어는 재무 작업 방식을 바꾸고 있습니다.

심층 개인화 및 사용자 정의

기업들은 오늘날 시장에서 경쟁력을 갖추기위한 핵심 단계 중 하나가 고객과의 고품질 맞춤형 관계를 통해 참여를 높이는 것임을 알고 있습니다. 이를 위한 핵심적인 아이디어는 디지털 클라이언트 경험을 분석하고 클라이언트의 관심과 선호도를 고려하여 수정하는 것입니다. AI는 인간의 언어와 감정에 대한 이해를 크게 개선하여 고객 개인화를 완전히 새로운 수준으로 끌어 올립니다. 데이터 과학자는 소비자의 행동을 연구하는 모델을 구축하고 고객이 재정적 조언이 필요한 상황을 발견 할 수도 있습니다. 예측 분석 도구와 고급 디지털 전달 옵션의 조합은이 복잡한 작업에 도움이 될 수 있으며, 고객에게 가장 적절한 시간에 최상의 금융 솔루션을 제공하고 소비 습관, 사회 인구 추세, 위치 및 기타 선호도를 기반으로 맞춤형 제안을 제안합니다. .

결론

금융 기관의 경우 데이터 과학 기술을 사용하면 경쟁에서 눈에 띄고 비즈니스를 재창조 할 수있는 엄청난 기회가 제공됩니다. 지속적으로 변화하는 막대한 양의 금융 데이터가있어 머신 러닝과 AI 도구를 비즈니스의 다양한 측면에 적용 할 필요가 있습니다.

우리는 금융 부문의 상위 6개 데이터 과학 사용 사례에 초점을 맞추었지만 언급 할 가치가있는 다른 사례도 많이 있습니다. 추가 아이디어가 있으면 공유 부탁드립니다.