7 مورد استفاده برتر از علوم داده در صنعت مالی [2023]

Rohit Sharma مدیر برنامه برای برنامه های تجزیه و تحلیل داده های دیپلم PG-IIIT Bangalore ، PG است.

امور مالی یکی از مهمترین بخش های جهان است. مدیریت مالی قبلاً نیاز به تلاش و زمان زیادی داشت ، اما نه بیشتر. با استفاده از علم داده ، اکنون می توان به سرعت مالی را تجزیه و تحلیل کرد و تصمیم بهتری برای مدیریت مالی گرفت. استفاده از علوم داده در بازارهای مالی از بسیاری جهات به صنعت کمک کرده است.

علوم داده به عنوان ستون فقرات شرکت کار می کند. بدون ابزارهای علوم داده مناسب ، یک شرکت نتوانست به طور مؤثر عمل کند. اهمیت علوم داده برای صنعت مالی در سالهای اخیر چند برابر شده است.

اکنون علم داده به همین دلیل در صنعت مالی مورد استفاده قرار می گیرد. علوم داده زمینه ای است که برای بسیاری از زمینه های مالی مانند تجارت الگوریتمی ، تشخیص کلاهبرداری ، مدیریت مشتری ، تجزیه و تحلیل ریسک و موارد دیگر مورد استفاده قرار می گیرد.

از طریق استفاده از علوم داده برای امور مالی ، بنگاه ها می توانند با دانستن گزینه های خود ، پیوند بهتری با مصرف کنندگان داشته باشند که به نوبه خود منجر به افزایش فروش آنها می شود و در نتیجه حاشیه سود آنها را افزایش می دهد. همچنین به شناسایی خطرات و کلاهبرداری ها و محافظت از شرکت کمک می کند. بنابراین ، یک دانشمند داده مهمترین دارایی برای بنگاه است که بدون آن سازمان نمی تواند به سادگی انجام دهد.

فهرست مطالب

برنامه های علوم داده در صنعت مالی

بسیاری از برنامه های علوم داده در زمینه امور مالی وجود دارد. بیایید در مورد این موارد زیر بحث کنیم.

1. تجزیه و تحلیل ریسک

هر شرکتی هنگام انجام کار ریسک دارد و تجزیه و تحلیل ریسک قبل از تصمیم گیری ضروری است. مدیریت ریسک روشی است که با استفاده از آن می توان خطرات درگیر در هنگام انجام تجارت را شناسایی کرد ، ارزیابی کرد و باید اقدامات لازم برای کنترل ریسک انجام شود.

فقط از طریق مدیریت ریسک مناسب است که می توان سود کسب و کار را در دراز مدت افزایش داد. بنابراین ، تجزیه و تحلیل خطرات که یک شرکت به درستی با آن روبرو است بسیار مهم است. استفاده از علوم داده در بازارهای مالی روش مدیریت ریسک را آسانتر کرده است. تجزیه و تحلیل این تهدید برای شرکت های بزرگ برای تصمیم گیری استراتژیک آنها بسیار مهم است و به آن تجزیه و تحلیل ریسک گفته می شود. برای هوش تجاری و علوم داده در امور مالی ، تجزیه و تحلیل ریسک به حوزه های حیاتی تبدیل شده است.

یک شرکت می تواند با استفاده از تجزیه و تحلیل ریسک علوم داده ، امنیت و اعتماد به نفس شرکت را افزایش دهد. داده ها هسته اصلی مدیریت ریسک و تجزیه و تحلیل ریسک است زیرا وزن آن را اندازه گیری می کند و آن را با فرکانس ضرر ضرب می کند. دانش حل مسئله ، آمار و ریاضیات در زمینه مدیریت ریسک برای هر حرفه ای ضروری است.

داده های خام عمدتاً از داده های بدون ساختار تشکیل شده است که نمی توانند در یک صفحه گسترده اکسل استاندارد یا یک پایگاه داده وارد شوند. علم داده با استفاده از چارچوب های خود برای تجزیه و تحلیل داده ها نقش مهمی در این امر دارد.

یک شرکت با انواع مختلفی از ریسک روبرو است که می تواند از بازار ، اعتبار ، رقبا و غیره سرچشمه بگیرد. اولین قدم برای مدیریت ریسک شناسایی تهدید است. پس از آن ، نظارت و اولویت بندی خطر ضروری است.

یک تحلیلگر ریسک ابتدا برای تجزیه و تحلیل ضرر و الگوی ضرر است. همچنین باید منبع ضرر را شناسایی کند. علم داده های مالی به ایجاد مدلهایی کمک می کند که در تجزیه و تحلیل زمینه ها کمک کند.

یک شرکت می تواند از داده های گسترده ای مانند معاملات مالی و اطلاعات مشتری استفاده کند که می تواند یک مدل امتیاز دهی ایجاد کند و هزینه را بهینه کند. این یک جنبه اساسی از تجزیه و تحلیل ریسک و مدیریت است که برای تأیید اعتبار اعتبار مشتری استفاده می شود.

سوابق پرداخت گذشته مشتری باید مورد مطالعه قرار گیرد ، و پس از آن باید تصمیم گرفت که آیا وام به مشتری پرداخت می شود یا خیر. بسیاری از شرکت ها اکنون دانشمندان داده را برای تجزیه و تحلیل اعتبار مشتریان با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل معاملات انجام شده توسط مشتریان استفاده می کنند.

2. تحلیلی در زمان واقعی

در دوره قبلی ، داده ها در دسته ها پردازش و مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفتند که به معنای یک به یک و نه در زمان واقعی نیست. تا زمان پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها ، ضرر زیادی از داده های قدیمی داشت. تصمیمات گرفته شده در مورد داده های تاریخی بسیار مفید یا دقیق نخواهد بود.

تجزیه و تحلیل در زمان واقعی به این معنی است که مقدار زیادی از داده ها به طور مداوم تولید و تجزیه و تحلیل می شوند. این یک روند مداوم است. استفاده از علوم داده در امور مالی روند را بسیار آسان تر می کند. الگوریتم های یادگیری ماشین تجزیه و تحلیل داده ها را در زمان واقعی انجام می دهند. تجزیه و تحلیل در زمان واقعی بسیار مهم است زیرا داده های قدیمی هیچ فایده ای برای شرکت ندارند. این یک بازگشت برای شرکت است. بنگاهها باید تغییرات مداوم را تجزیه و تحلیل کنند تا با بازار و ترجیحات مشتریان هماهنگ باشند.

بسیاری از صنایع مختلف شروع به مشکل کردند زیرا برای به دست آوردن بینش در مورد شرایط فعلی به داده های زمان واقعی نیاز دارند. با این حال، اکنون به دلیل توسعه خطوط لوله داده پویا و پیشرفت در فناوری، دسترسی به داده ها با حداقل تاخیر امکان پذیر است.

علم داده اکنون به بخش بسیار مهمی از موسسات مالی و مالی تبدیل شده است تا تمام ویژگی های مالی، امتیازات اعتباری و تراکنش ها را بدون هیچ مشکل تاخیری پیگیری کند. در مورد سهم علم داده در صنعت بانکداری بخوانید.

3. تحلیل مصرف کننده

بسیاری از مؤسسات مالی، شخصی سازی مصرف کننده را به عنوان عملیات اصلی خود دارند. با کمک دانشمندان داده، شرکت ها می توانند بینشی در مورد رفتار مصرف کنندگان در زمان واقعی با کمک تحلیل های بی درنگ برای اتخاذ تصمیم های استراتژیک کسب وکار بهتر به دست آورند. علم داده در بسیاری از مؤسسات مالی مانند شرکت های بیمه برای درک مصرف کننده برای کاهش زیان با حذف مشتریان زیر صفر، افزایش فروش متقابل و اندازه گیری ارزش مادام العمر یک مشتری استفاده می شود.

با مشاهده رفتار مشتریان مختلف از طریق علم داده های مالی، یک دانشمند داده می تواند بهترین استفاده را برای افزایش عادات خرید و دفعات خرید مشتریان بالقوه با پیروی از تکنیک های ذکر شده در زیر انجام دهد:

تقسیم مشتریان بر اساس عادات آنها - مشتریان را می توان در بخش های مختلف دسته بندی کرد، به عنوان مثال، انتظار می رود یک مشتری آگاه از فناوری از یک پلت فرم آنلاین، بیشتر از مشتریانی که فقط بر اساس نیاز خرید می کنند، آخرین محصولات را خریداری کند. بخش های دیگری از مشتریان نیز وجود دارند که معمولا منتظر پیشنهادات فروش ویژه هستند.

پیشنهاد افزایش ظرفیت خرید مشتری با این ابزار، یک خانه تجاری با ارائه طرح های جذاب، مشتری دوره ای را برای خرید 25 تا 30 درصد بیشتر از ارزش خرید دوره ای خود فریب می دهد.

جلوگیری از ساییدگی - گاهی اوقات، مشتریان تمایل دارند به منظور به دست آوردن ارزش بیشتر برای پول خود، ارائه دهندگان خدمات یا برندها را تغییر دهند. جابه جایی بین برندهای مختلف تلفن های همراه یا ارائه دهنده خدمات داده سلولی رایج ترین نمونه سلول های فرسایشی است. خانه های تجاری سعی می کنند شکایات مشتریان را جلب کرده و با پیشنهادات ارزش افزوده به آنها رسیدگی کنند و از این طریق از فرسایش جلوگیری کنند.

وبینار انحصاری علم داده upGrad برای شما

دوره های محبوب علوم داده ما را کاوش کنید

4. مدیریت داده های مشتری

شرکت ها خریدها و عادات خرید مشتریان را ثبت می کنند. انتخاب و ترجیحات آنها در نظر گرفته می شود. علم داده در امور مالی به تجزیه و تحلیل روند خرید مشتری و ارائه خدمات به مشتریان مطابق با انتخاب آنها کمک می کند.

داده ها همه چیز هستند و موسسه مالی برای پردازش و تجزیه و تحلیل اطلاعات به داده های مشتری نیاز دارد. عملکرد موسسات مالی پس از معرفی کلان داده در دنیای علم داده کاملاً متحول شده است. تعداد زیادی از تراکنش ها و رسانه های اجتماعی کمک زیادی به تنوع و حجم داده ها کرده اند.

عمدتاً دو نوع داده در دسترس است که عبارتند از داده های ساختاریافته و داده های بدون ساختار. پردازش، پردازش و تجزیه و تحلیل داده های ساختاریافته به دلیل اینکه قبلاً در قالب خاصی هستند، کار آسانی نیست. اما در مورد داده های بدون ساختار، پردازش و تجزیه و تحلیل آن به اندازه داده های ساختاریافته صاف نیست. ابزارهای مختلف علم داده برتر برای پردازش و مدیریت داده های بدون ساختار استفاده می شود.

یکی از مهمترین جنبه های کلان داده، هوش تجاری است که با استفاده از یادگیری ماشینی برای به دست آوردن بینش در مورد مشتریان و رفتار آنها استخراج می شود. بینش معنادار از داده ها را می توان با استفاده از ابزارهای مختلفی مانند تجزیه و تحلیل متن، داده کاوی، پردازش زبان طبیعی (NLP) و بسیاری دیگر تولید کرد. تجزیه و تحلیل کاملی بر روی داده های مشتریان با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل تغییرات و روندها در بازار مالی و ارزش ها انجام می شود.

5. خدمات شخصی

از طریق تجزیه و تحلیل مصرف کننده و مدیریت داده های مصرف کننده، شرکت ها انتخاب های خریداران و انواع محصولات مورد علاقه آنها را تجزیه و تحلیل می کنند. علم داده های مالی این فرآیند را بسیار بدون دردسر می کند. خدمات شخصی شده راه بسیار خوبی برای مؤسسه مالی است تا با مشتریان خود رابطه خوبی برقرار کند و فروش آنها را با ارائه آنچه به آنها علاقه مند است افزایش دهد.

بینش ها با استفاده از انواع ابزارها و تکنیک ها، اطلاعات مشتری مرتبط با تعامل موسسات مالی را تولید و تجزیه و تحلیل می کنند. نرم افزارهای مبتنی بر پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار امروزه برای موسسات مالی برای ارتباط بهتر با مصرف کنندگان مفید است.

بینش عملی به دست می آید و نیازهای مشتریان از اطلاعات ارائه شده توسط مشتریان به موسسه مالی درک می شود که منجر به سود بیشتر برای آنها می شود. این بینش ها همچنین برای ارائه خدمات بهتر مورد استفاده قرار می گیرند و استراتژی های تجاری بر اساس هر مشتری بهینه می شوند.

6. کشف تقلب مالی

یکی از نگرانی های اصلی موسسات مالی، کلاهبرداری است. با افزایش تعداد تراکنش ها، احتمال کلاهبرداری نیز افزایش می یابد. اما اکنون، موسسات مالی می توانند با استفاده از ابزارهای تحلیلی برای تجزیه و تحلیل کلان داده ها، کلاهبرداری ها و کلاهبرداری ها را به روشی بهتر پیگیری کنند.

سرقت هویت و یا خریدهای متوالی و غیرعادی زیاد از کارت های اعتباری نشان دهنده کلاهبرداری مالی است. بانک ها اغلب چنین کارت های اعتباری را برای جلوگیری از کلاهبرداری مالی مسدود می کنند. با پیروی از این روش، بانک ها می توانند شرکت و همچنین مشتریان را از ضرر مالی محافظت کنند. ابزارهای علم داده تا حد زیادی به شناسایی کلاهبرداری کمک کرده اند و به فیلم کمک کرده است تا از خود در برابر هرگونه بدهی بد محافظت کند.

کلاهبرداری کارت اعتباری همچنان در صدر فهرست کلاهبرداری های مالی باقی خواهد ماند. به دلیل توسعه الگوریتم ها، پیشرفت هایی در تشخیص این نوع تقلب ها وجود داشته است. تشخیص ناهنجاری اکنون با دقت بالاتر بسیار آسان تر است. ضررهای ناشی از کلاهبرداری ها به سرعت با هشدار شناسایی دریافت شده در زمان واقعی توسط شرکت ها در مورد ناهنجاری ها در خریدهای مالی به حداقل می رسد.

الگوهای غیرمعمول در داده های معاملاتی با استفاده از ابزارهای مختلف یادگیری ماشین شناسایی می شوند. به موسسات مالی هشدار داده می شود و ناهنجاری ها برای بررسی بیشتر گرفته می شوند. بسیاری از انواع دیگر تقلب نیز وجود دارد که با درک الگوی داده ها که مشکوک به نظر می رسد شناسایی می شوند و بسیاری از شرکت های بیمه از چندین الگوریتم خوشه بندی برای جداسازی داده ها و درک الگوی خوشه ای اطلاعات استفاده می کنند.

مقالات محبوب علم داده ما را بخوانید

7. تجارت الگوریتمی

یکی از بخش های ضروری موسسات مالی، تجارت الگوریتمی است که برای محاسبه فرمول های پیچیده ریاضی با سرعت برق استفاده می شود که به ابداع استراتژی های معاملاتی جدید توسط موسسات مالی کمک می کند. Big Data علم داده و تجارت الگوریتمی را کاملاً متحول کرده است که منجر به تغییر کامل در عملکرد صنعت شده است.

مقدار زیادی از داده ها پخش می شوند که از طریق تجارت الگوریتمی پردازش می شوند و یک مدل داده تولید می شود که اطلاعات مربوط به جریان داده ها را توصیف می کند. انواع مختلفی از جریان داده ها مانند داده های سهام ، داده های اساسی ، داده های اخبار مالی ، داده های آینده ، داده های کلان اقتصادی و غیره وجود دارد.

این انواع مختلف داده ها را می توان از Yahoo Finance ، Wall Street Horizon ، RBI ، Google News و موارد دیگر بدست آورد. با درک مجموعه داده های عظیم به روشی بهتر ، موسسات مالی می توانند پیش بینی های بهتری را برای بازار آینده انجام دهند و این هدف موتور تحلیلی است.

مهارت های برتر علوم داده برای یادگیری در سال 2022

بیایید باد کنیم

علم داده در صنعت مالی بسیار مهم شده است ، که بیشتر برای مدیریت بهتر ریسک و تجزیه و تحلیل ریسک استفاده می شود. تجزیه و تحلیل بهتر منجر به تصمیمات بهتر می شود که منجر به افزایش سود برای موسسات مالی می شود.

شرکت ها همچنین روند داده ها را از طریق ابزارهای اطلاعاتی تجاری تجزیه و تحلیل می کنند. دقت در تشخیص ناهنجاری ها و کلاهبرداری ها با استفاده از علوم داده بهبود یافته است. این امر به کاهش خطرات و کلاهبرداری ، به حداقل رساندن ضررها و صرفه جویی در اعتبار موسسه مالی کمک کرده است.

اگر در مورد یادگیری علم داده کنجکاو هستید که در جلوی پیشرفتهای فنی سریع قدم بگذارید ، برنامه PG اجرایی ارتقاء و IIIT-B را در علوم داده ها بررسی کنید و خود را برای آینده صعود کنید.

علوم داده چگونه به تجزیه و تحلیل ریسک کمک می کند؟

تجزیه و تحلیل ریسک جنبه مهمی از اداره یک تجارت است. هر شرکت قبل از تصمیم گیری خطرات را تحلیل می کند. برای هوش تجاری و علوم داده در امور مالی ، تجزیه و تحلیل ریسک به یک منطقه حیاتی تبدیل شده است. از آنجا که داده ها هسته اصلی مدیریت ریسک است ، علم داده نقش مهمی ایفا می کند و وزن آن را اندازه گیری می کند و آن را با فرکانس ضرر ضرب می کند. تجزیه و تحلیل تحلیل ریسک با علم داده می تواند امنیت و اعتماد به نفس یک شرکت را افزایش دهد. این شرکت ها در ابتدا داده های خام دارند که نمی توانند مستقیماً در برگه های اکسل وارد شوند ، بنابراین ما از تکنیک های علوم داده استفاده می کنیم تا ابتدا این داده های بدون ساختار را مرتب کنیم. از معاملات مالی و جزئیات مشتری می توان برای ایجاد یک مدل امتیاز دهی استفاده کرد و می تواند هزینه را بهینه کند.

چگونه می توان علوم داده را در بخش مالی دلالت کرد؟

علم داده ها در مورد بخش مالی بسیار کارآمد است. این رویکردهای مدرن برای شرکت ها فراهم می کند. برای اینکه بتوانید علوم داده را برای امور مالی پیاده سازی کنید ، باید در مهارت هایی که در اینجا ذکر شده است ، برتری داشته باشید: آمار و احتمال دو مفهوم مهم ریاضی علوم داده است. آمار توصیفی از جمله میانگین ، متوسط و حالت ، رگرسیون خطی ، آزمایش فرضیه برخی از مباحث آمار و احتمال است. شما باید با یک زبان برنامه نویسی بروید و به آن تسلط دهید تا در آن کد کنید. زبان های زیادی در آنجا وجود دارد اما پایتون به دلیل کتابخانه ها و ماژول هایی که ارائه می دهد ، ارجح ترین زبان است. یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دو حوزه جداگانه و زیر مجموعه های علوم داده همزمان هستند. این مباحث به شما کمک می کند تا در علوم داده بسیار دور شوید.

چگونه خدمات شخصی شده به منابع مالی یک شرکت ارزش افزوده می کنند؟

خدمات شخصی به موسسات کمک می کند تا روابط خود را با مشتریان خود بهبود بخشند. خدماتی مانند پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار باعث افزایش مشتری می شوند زیرا بیشتر و بیشتر افراد می توانند از این ویژگی ها به زبان مادری خود استفاده کنند. کوکی ها نقش مهمی در یافتن نیازها و ترجیحات مشتری دارند تا موسسات بتوانند روی آنها کار کنند.