Топ-7 Сценариев Использования Data Science в Финансах -3


Доброе утро! Сегодняшнюю публикацию мы хотим посвятить запуску курса «Data Scientist», который стартует уже 26 марта. Поехали!

За последние годы наука о данных и машинное обучение стали существенно лучше справляться с основными финансовыми задачами. Это показывает, что компании хотят знать больше о технологических преимуществах и том, как они меняют бизнес-стратегии.

Чтобы рассказать вам об этом, мы подготовили список юзкейсов науки о данных, которые сильнее всего повлияли на финансовый сектор. Они охватывают самые разные сферы бизнеса: от управления данными до торговых стратегий. Всех их объединяет огромный потенциал улучшить финансовые решения.



Автоматизация управления рисками

Управление рисками — чрезвычайно важная среда для финансовой организации, которая отвечает за безопасность, надежность и стратегические решения компании. Подход к управлению рисками значительно изменился за последние годы, что изменило и сам финансовый сектор. Сегодня модели машинного обучения определяют вектор развития бизнеса, как никогда раньше.

Существует множество источников риска: конкуренты, инвесторы, регулирующие органы или клиенты компании. Сами риски отличаются по значимости и потенциальному ущербу. Поэтому основные шаги — выявление, приоритизация и мониторинг рисков — что является отличными задачами для машинного обучения. Обучение на большом количестве клиентских данных, финансовых займах и результатах страхования помогает алгоритмам не только улучшить модели оценки рисков, но и повысить экономическую эффективность и устойчивость.

Одно из наиболее важных применений data science и искусственного интеллекта в управлении рисками — определение кредитоспособности потенциальных клиентов. Компании используют алгоритмы машинного обучения, которые анализируют поведение и модели прошлых расходов, чтобы установить подходящую кредитную сумму для определенного клиента. Такой подход очень полезен при работе как с новыми клиентами, так и с клиентами с короткой кредитной историей.

Диджитализация и автоматизация процессов управления рисками пока находятся на ранних стадиях, но потенциал — безграничен. Финансовым учреждениям по-прежнему нужно подготовиться к таким изменениям, автоматизируя основные финансовые процессы, улучшая аналитические навыки финансовой команды и стратегически инвестируя в технологии. Достаточно начать двигаться в этом направлении, чтобы прибыль не заставила себя долго ждать.

Управление данными клиентов

Данные — самый важный ресурс для финансовых компаний. Поэтому эффективное управление данными — ключ к успеху бизнеса. Сегодня существует огромное количество данных, разнообразных по своей структуре и объему: от данных активности в социальных сетях и мобильных взаимодействий до рыночных данных и деталей транзакций. Зачастую финансовым специалистам приходится работать с данными, которые структурированы плохо или не структурированы вообще. Обработать их вручную очень сложно.

Поэтому для большинства компаний очевидно, что интеграция методов машинного обучения в процесс управления — базовая необходимость для извлечения реальной информации из данных. ИИ-инструменты, в частности обработка естественного языка, data mining и анализ текстов, помогают преобразовать данные в информацию, что способствует их более рациональному управлению и улучшению бизнес-решений. А это в результате повышает прибыльность. Так алгоритмы машинного обучения анализируют влияние конкретных финансовых трендов и изменений на рынке, изучая финансовые данные клиентов за определенный период. Также эти методы могут использоваться для генерации автоматических отчетов.

Предсказательная аналитика

Сегодня аналитика — основа финансовых сервисов. Стоит особо отметить предсказательную аналитику, которая выявляет закономерности в данных для предсказания будущих событий, на которые можно ориентироваться уже сейчас.

Благодаря анализу социальных сетей, новостных трендов и прочих источников информации эта искусная аналитика нашла несколько применений: предсказание цен и LTV покупателей, будущих событий, ожидаемого оттока, изменений на фондовом рынке. И, самое главное, эти методы помогают найти ответы на сложный вопрос: “ Как лучше вмешиваться?”

Аналитика в реальном времени

Аналитика в реальном времени фундаментально меняет финансовые процессы благодаря анализу большого количества данных из разных источников, быстрой идентификации любых изменений и поиска наилучшей реакции на них. Существует 3 основных направления применения аналитики в реальном времени в финансах:

Выявление мошенничества

Финансовые службы обязаны гарантировать наивысший уровень безопасности своим клиентам. Преступники постоянно ищут новые способы расставить ловушки, поэтому важная задача для компании — найти хорошую систему выявления мошенничества. Только квалифицированный data scientist сможет создать идеальные алгоритмы для выявления и предотвращения аномалий в поведении пользователей или текущих рабочих процессах среди такого разнообразия мошенничества. Так уведомления о странных финансовых покупках или крупных снятиях наличных определенных пользователей приведут к блокировке этих действий до подтверждения клиента. На фондовом рынке инструменты машинного обучения идентифицируют закономерности в торговых данных, которые могут свидетельствовать о манипуляциях и предупредить о необходимости провести расследование. Однако, самое важное в этих алгоритмах — возможность самообучаться, становиться умнее и эффективней с течением времени.

Анализ покупателей

Аналитика в реальном времени помогает лучше понимать клиентов и применять эффективную персонализацию. Сложные алгоритмы машинного обучения и методы анализа тональности клиентов помогают понять поведение клиентов, взаимодействия в социальных сетях, обратную связь и мнения, что улучшает персонализацию и увеличивает прибыль. Поскольку объем данных огромен, сделать точный разбор сможет только опытный data scientist.

Алгоритмический трейдинг

Аналитика в реальном времени влияет на эту область больше всего, ведь каждая секунда на счету. На основе самой свежей информации, полученной в результате анализа традиционных и нетрадиционных данных, финансовые организации могут принимать целесообразные решения в реальном времени. А поскольку такие данных имеют ценность лишь в течение короткого времени, конкурентоспособность в этой области означает самые быстрые методы для анализа.
Еще одно перспективное направление открывается, если объединить в этой области аналитику в реальном времени и предсказательную. Раньше часто нанимали математиков для построения статистической модели и использования данных за прошлые периоды для создания торговых алгоритмов, предсказывающих рыночные возможности. Однако сегодня искусственный интеллект предлагает методы для ускорения этого процесса и, главное, постоянно совершенствуется.

Таким образом, наука о данных и искусственный интеллект совершили революцию в торговом секторе, запустив алгоритмические торговые стратегии. Большинство бирж использует компьютеры для принятия решений на основе алгоритмов и корректировки стратегий с учетом новых данных. ИИ бесконечно обрабатывает тонны информации, включая твиты, финансовые показатели, данные из новостей, книг и даже телевизионных программ. Как следствие, он понимает современные мировые тенденции и продолжает улучшать предсказания о финансовых рынках.

В целом, аналитика в реальном времени и предсказательная аналитика значительно изменили ситуацию в разных финансовых сферах. Такие технологии, как Hadoop, NoSQL и Storm, традиционные и нетрадиционные наборы данных и наиболее точные алгоритмы помогают дата-инженерам менять финансы.

Глубокая персонализация и кастомизация

Организации понимают, что для конкурентоспособности на современном рынке, нужно повышать вовлеченность посредством качественных, персонализированных отношений с клиентами. Идея заключается в том, чтобы проанализировать цифровой опыт клиента и изменить его с учетом его интересов и предпочтений. ИИ уже гораздо лучше понимает человеческий язык и эмоции, что выводит персонализацию на совершенно новый уровень. Кроме того, инженеры данных могут строить модели, изучающие поведение клиентов для выявления ситуаций, где им нужна финансовая помощь. Сочетание инструментов предсказательного анализа и возможностей цифровой доставки поможет справиться с такой сложной задачи, направляя клиента к наилучшему финансовому решению в самое подходящее время, рекомендуя персонализированные предложения на основе покупательских предпочтений, социально-демографических тенденций и других параметров.

Заключение

Использование методов data science предоставляет финансовым учреждениями огромную возможность выделиться среди конкурентов и обновить бизнес. Большое количество постоянно меняющихся финансовых данных создает необходимость вовлечения машинного обучения и инструментов ИИ в разные аспекты бизнеса.

Мы сосредоточились на 7 сценариях использования data science в финансовом секторе, которые по нашему мнению являются главными, но есть и другие заслуживающие внимания. Если у вас есть идеи на этот счет, делитесь ими в комментариях!

Традиционно ждём ваши комментарии. И напоминаем о том, что до запуска курса остается меньше недели!




К сожалению, не доступен сервер mySQL