دلایلی که چرا علم داده پایه بانکداری مدرن است

چرا بانک ها به علم داده نیاز دارند؟

بحران مالی سال 2008 نتیجه پیش‌بینی‌هایی برای آینده بود که کوچک‌ترین عملی نشد و به دارایی‌هایی که مجبور به کاهش قیمت بودند ضربه زیادی زد. به همین دلیل است که این بانک به یکی از اولین دریافت کنندگان تکنیک های Data Science برای پردازش و حفاظت برای جلوگیری از چنین موقعیت هایی در آینده تبدیل شده است. بانک داده‌ها را از منابع داخلی، مانند اطلاعات کارت‌های اعتباری، حساب‌ها، تاریخچه مشتریان و غیره، و همچنین از منابع خارجی مانند داده‌های بانکداری اینترنتی، رسانه‌های اجتماعی، کیف پول موبایل و غیره جمع‌آوری می‌کند. خدمات، کشف تقلب، درک احساسات مشتری و غیره

کاربرد علم داده در بانکداری

• مدیریت داده برای مشتریان: بانک ها داده های زیادی را از منابع بسیاری جمع آوری می کنند و با الگوریتم یادگیری ماشینی روی این داده ها، می توانند اطلاعات زیادی در مورد مشتریان خود بیاموزند. آنها می توانند واکنش مشتریان، تعاملات اجتماعی، عادات خرج کردن و غیره را دریافت کنند و از محصولات برای بهبود تصمیماتی که می گیرند استفاده کنند.

• تقسیم بندی مشتری: تقسیم بندی مشتری با استفاده موثر از منابع بازاریابی و بهبود خدمات به مشتری مهم است. یادگیری ماشینی الگوریتم‌های طبقه‌بندی بسیاری مانند خوشه‌بندی، تصمیم‌گیری، رگرسیون دارد که می‌تواند به بانک‌ها کمک کند تا مشتریان خود را بر اساس ارزش طول عمر مشتری، رفتار، روش خرید و غیره طبقه‌بندی کنند.

• فروش شخصی: تجزیه و تحلیل داده ها به بانک ها کمک می کند از داده های تاریخی مشتری استفاده کنند و پاسخ مشتری به طرح ها و خدمات جدید را پیش بینی کنند. به این ترتیب بانک می تواند کمپین های متعدد و موثری در بازار ایجاد کند و مشتریان مناسب را در زمان مناسب هدف قرار دهد.

• پیش بینی ارزش مادام العمر: تکنیک های علم داده بینش بهتری در مورد جذب مشتری و تعامل با مشتری، استفاده از محصولات بانکی و سرمایه گذاری ها و غیره ارائه می دهند و به بانک کمک می کند ارزش مشتری را در طول عمر خود ارزیابی کند. به این ترتیب بانک می تواند مشتریان سودمند خود را شناسایی کرده و سعی در ایجاد روابط بهتر با آنها داشته باشد.

• مدل سازی ریسک: سرمایه گذاری در مورد به حداقل رساندن تمام ریسک ها است و این امر با ارزیابی اطلاعات بیشتر با استفاده از ابزارهای علم داده می تواند انجام شود. اکنون بانک ها از فناوری های جدید برای پیش بینی بهتر روند بازار و تصمیم گیری استفاده می کنند.

• کشف تقلب: بانک ها باید از خود و مشتریان خود در برابر فعالیت های متقلبانه محافظت کنند. استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشینی می تواند کمک کند و از کلاهبرداری های مربوط به کارت های اعتباری، بیمه و غیره جلوگیری کند. بانک با تجزیه و تحلیل از قبل و در زمان واقعی، می تواند نکول در هزینه ها یا برداشت هایی که می تواند منجر به کلاهبرداری شود را پیش بینی کند و می تواند اقدامات پیشگیرانه انجام دهد.

بانک ها به علم داده نیاز دارند

نمی توان انکار کرد که کاربرد علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به سرعت در حال رشد در دنیای پول است. با افزایش تعداد افرادی که از نظر مالی آموزش می بینند و از مزایای سیستم بانکی بهره می برند، حجم داده ها با سرعت نگران کننده ای در حال انفجار است و بانک ها به دانشمندان داده بیشتری نیاز دارند تا در انجام کار به آنها کمک کنند.

چگونه می توان یک دانشمند داده های مالی شد؟

علم داده یک رشته تحصیلی پیچیده اما هیجان انگیز است. برای یافتن کار یک دانشمند داده، دانش عمیق ریاضیات، علوم کامپیوتر و تجارت مورد نیاز است. با در نظر گرفتن این موضوع، آموزش به گونه ای طراحی شده است که تمام موضوعات و مطالب اعمال شده در علم داده را با دسترسی مادام العمر به ویدیوها و وبینارهای متعدد پوشش دهد. ارزیابی ها و پروژه های متعدد نه تنها آموخته های دانش آموزان را آزمایش می کنند، بلکه آنها را برای کار در دنیای بانکداری واقعی آماده می کنند.