中培专家论-银行业9大数据科学用例

▌欺诈识别

机?学习对于有效检测和防止涉及信用卡，会计，保险等的欺诈至关重要。 银行业务中的主动欺诈检测对于为客户和员工提供安全性至关重要。 银行越早检测到欺诈行为，就越快限制帐户活动以最大限度地减少损失。 通过实施一系列欺诈检测方案，银行可以实现必要的保护并避免重大损失。

欺诈检测的关键步骤包括：获取模型估计和初步测试的数据采样模型估计测试阶段和部署。

由于每个数据集都不同，每个数据集都需要数据科学家进行单独的培训和微调。 将深层理论知识转化为实际应用需要数据挖掘技术方面的专业知识，例如关联，聚类，预测和分类。

有效欺诈检测的一个例子是，当一些异常高的交易发生并且银行的防欺诈系统被设置为暂停，直到账户持有人确认交易。 对于新帐户，欺诈检测算法可以调查异常高的热门商品购买，或者在短期内使用类似数据打开的多个帐户。

▌管理客户数据

银行有义务收集，分析和存储大量数据。 但是，机?学习和数据科学工具不是将其视为合规性练习，而是可以将其转化为更多了解客户以获得新收入机会的可能性。

如今，数字银行业务正变得越来越流行和广泛使用。 这会产生数TB的客户数据，因此数据科学家团队的第一步就是隔离真正相关的数据。 在此之后，凭借有关客户行为，互动和偏好的信息，数据专家借助精确的机?学习模型，通过隔离和处理这些最相关的客户信息来改善业务决策，从而为银行创造新的收入机会。

▌投资银行的风险建模

风险建模是投资银行的首要任务，因为它有助于监管金融活动，并在定价金融工具时发挥最重要的作用。投资银行评估公司在公司融资中创造资本，促进兼并和收购，进行公司重组或重组以及投资目的的价值。

这就是为什么风险建模对银行来说非常重要的原因，最好用更多的信息和预留的数据科学工具进行评估。现在，通过大数据的力量，行业中的创新者正在利用新技术进行有效的风险建模，从而实现更好的数据驱动决策。

▌个性化营销

营销成功的关键是制定适合特定客户需求和偏好的定制产品。 数据分析使我们能够创建个性化营销，在适当的设备上，在适当的时间为合适的人提供合适的产品。 数据挖掘广泛用于目标选择，以识别新产品的潜在客户。

数据科学家利用行为，人口统计和历史购买数据构建一个模型，预测客户对促销或报价的响应概率。 因此，银行可以进行有效的个性化推广，并改善与客户的关系。

▌终身价值预测

客户终生价值（CLV）是企业从与客户的整个关系中获得的所有价值的预测。 这项措施的重要性正在迅速增长，因为它有助于 与选定的客户 建立和维持有益的 关系，从而产生更高的盈利能力和业务增长。

获取和保留有利可图的客户对银行来说是一个日益严峻的挑战。 随着竞争越来越激烈，银行现在需要对每个客户进行360度全景，以便有效地集中资源。 这就是数据科学的用武之地。首先，必须考虑大量数据：例如客户获取和消耗的概念 ，各种银行产品和服务的使用，其数量和盈利能力，以及其他客户的特征如地理，人口统计和市场数据。

这些数据通常需要大量的清理和操作才能变得有用和有意义。 银行客户的档案，产品或服务差异很大，他们的行为和期望也是如此。 数据科学家的工具库中有许多工具和方法来开发CLV模型，如广义线性模型（GLM），逐步回归，分类和回归树（CART）。 构建预测模型以确定基于CLV的未来营销策略是一个宝贵的过程，用于在每个客户的生命周期内与公司保持良好的客户关系，从而实现更高的盈利性和增长。

▌实时预测和分析

分析在银行业中日益增长的重要性不容小觑。 机?学习算法和数据科学技术可以显着改善银行的分析策略，因为银行业中的每个用例都与分析密切相关。 

随着信息的可用性和多样性的快速增长，分析变得越来越复杂和准确。可用信息的潜在价值令人惊讶：指示实际信号（而不仅仅是噪声）的有意义数据量在过去几年中呈指数级增长，而数据处理?的成本和规模一直在下降。 区分真正相关的数据和噪声有助于有效解决问题和更明智的战略决策。 

实时分析有助于理解阻碍业务的问题，而预测分析有助于选择正确的技术来解决问题。 通过将分析集成到银行工作流程中以提前避免潜在问题，可以获得显着更好的结果。

▌客户细分

客户细分意味着 基于他们的行为（用于 行为细分 ）或特定特征（例如，地区，年龄，人口统计分割的收入）来 挑选出客户 群。 数据科学家的工具库中有大量技术，如 聚类，决策树，逻辑回归等，因此，它们有助于学习每个客户群的CLV并发现高价值和低价值的细分市场。没有必要证明客户的这种细分允许有效地分配营销资源和最大化基于点的方法给每个客户群以及销售机会。不要忘记，客户细分旨在改善客户服务，帮助客户忠诚度和留住客户，这对银行业来说是必不可少的。

▌推荐引擎

数据科学和机?学习工具可以创建简单的算法，分析和过滤用户的活动，以便向他推荐最相关和最准确的项目。 这样的推荐引擎显示了用户可能感兴趣的项目，甚至在他自己搜索之前。 为了构建推荐引擎，数据专家分析和处理大量信息，识别客户档案，并捕获显示其交互的数据，以避免重复报价。

推荐引擎的类型取决于算法的过滤方法。 协作过滤方法可以是基于用户的，也可以是基于项目的，并且可以处理用户行为以分析其他用户的首选项，然后向新用户提出建议。

协同过滤方法的主要挑战是使用大量数据导致计算问题和价格上涨。 基于内容的过滤使用更简单的算法，其推荐与用户参与先前活动的项目类似的项目。 在行为复杂或连接不清楚的情况下，这些方法可能会失败。 还有一种混合类型的引擎，结合了协作和基于内容的过滤。没有一种方法是普遍的，每种方法都有一些优点和缺点，正确的选择取决于你的目标和环境。

▌客户支持

卓越的客户支持服务是与客户保持长期良好关系的关键。 作为客户服务的一部分，客户支持是银行业中一个重要但广泛的概念。 实质上，所有银行都是基于服务的业务，因此他们的大多数活动都涉及服务要素。它包括全面，及时地回答客户的问题和投诉，并与客户进行互动。

数据科学使这一过程更加自动化，更加准确，个性化，直接，高效，并且在员工时间方面成本更低。

▌结论

为了获得竞争优势，银行必须承认数据科学的至关重要性，将其整合到决策过程中，并根据客户数据的可操作见解制定战略。 从可管理的小步骤开始，将大数据分析整合到您的运营模式中，并领先于竞争对手。

由于这样一个快速发展的数据科学领域以及将机?学习模型应用于实际数据并获得越来越准确的结果的能力，这个用例列表可以每天扩展。 我们将非常感谢您对在银行业中使用数据科学的可能选择的意见和愿景。

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