科普文：銀行業9大資料科學應用案例解析！

　　在銀行業中使用資料科學不僅僅是一種趨勢，它已成為保持競爭的必要條件。 銀行必須認識到，大資料技術可以幫助他們有效地集中資源，做出更明智的決策並提高績效。

　　以下我們羅列銀行業使用的資料科學用例清單，讓您瞭解如何處理大量資料以及如何有效使用資料。

　　1、欺詐識別

　　2、管理客戶資料

　　3、投資銀行的風險建模

　　4、個性化營銷

　　5、終身價值預測

　　6、實時和預測分析

　　7、客戶細分

　　8、推薦引擎

　　9、客戶支援

　　結論

　　1、欺詐識別

　　機器學習對於有效檢測和防範涉及信用卡，會計，保險等的欺詐行為至關重要。 銀行業務中的主動欺詐檢測對於為客戶和員工提供安全性至關重要。 銀行越早檢測到欺詐行為，其越快可以限制帳戶活動以減少損失。 通過實施一系列的欺詐檢測方案，銀行可以實現必要的保護並避免重大損失。

　　欺詐檢測的關鍵步驟包括：

　　·獲取資料樣本進行模型估計和初步測試

　　·模型估計

　　·測試階段和部署。

　　由於每個資料集都不同，每個資料集都需要由資料科學家進行個別訓練和微調。 將深厚的理論知識轉化為實際應用需要資料探勘技術方面的專業知識，如關聯，聚類，預測和分類。

　　高效欺詐檢測的一個例子是，當一些異常高的交易發生時，銀行的欺詐預防系統被設定為暫停，直到賬戶持有人確認交易。對於新帳戶，欺詐檢測演算法可以調查非常高的熱門專案購買量，或者在短時間內使用類似資料開啟多個帳戶。

　　2、管理客戶資料

　　銀行有義務收集，分析和儲存大量資料。但是，機器學習和資料科學工具不是將其視為合規性練習，而是將其轉化為更多地瞭解其客戶以推動新的收入機會的可能性。

　　如今，數字銀行越來越受歡迎並被廣泛使用。這建立了TB級的客戶資料，因此資料科學家團隊的第一步是分離真正相關的資料。之後，通過準確的機器學習模型幫助資料專家掌握有關客戶行為，互動和偏好的資訊，可以通過隔離和處理這些最相關的客戶資訊來改善商業決策，從而為銀行創造新的收入機會。

　　3、投資銀行的風險建模

　　風險建模對投資銀行來說是一個高度優先考慮的問題，因為它有助於規範金融活動，並在定價金融工具時發揮最重要的作用。投資銀行評估公司在企業融資中創造資本，促進兼併和收購，進行公司重組或重組以及用於投資目的的價值。

　　這就是為什麼風險模型對於銀行來說顯得非常重要，最好是通過掌握更多資訊和儲備資料科學工具來評估。現在，通過大資料的力量，行業內的創新者正在利用新技術進行有效的風險建模，從而實現更好的資料驅動型決策。

　　4、個性化營銷

　　市場營銷成功的關鍵在於制定適合特定客戶需求和偏好的定製化報價。資料分析使我們能夠建立個性化營銷，在適當的時間在正確的裝置上為合適的人員提供合適的產品。資料探勘廣泛用於目標選擇，以識別新產品的潛在客戶。

　　資料科學家利用行為，人口統計和歷史購買資料建立一個模型，預測客戶對促銷或優惠的反應概率。因此，銀行可以進行高效，個性化的宣傳並改善與客戶的關係。

　　5、終身價值預測

　　客戶生命週期價值(CLV)預測了企業從與客戶的整個關係中獲得的所有價值。 這項措施的重要性正在快速增長，因為它有助於建立和維持與特定客戶的有利關係，從而創造更高的盈利能力和業務增長。

　　獲得和維繫有利可圖的客戶對銀行來說是一個不斷增長的挑戰。 隨著競爭越來越激烈，銀行現在需要360度全方位瞭解每位客戶，以便有效地集中資源。 這就是資料科學進入的地方。首先，必須考慮大量資料：如客戶獲得和流失的概念，各種銀行產品和服務的使用，數量和盈利能力以及其他客戶的特點 如地理，人口和市場資料。

　　這些資料通常需要大量清洗和操作才能變得可用和有意義。 銀行客戶的概況，產品或服務差異很大，他們的行為和期望也不盡相同。 資料科學家的工具中有許多工具和方法來開發CLV模型，如廣義線性模型(GLM)，逐步迴歸，分類和迴歸樹(CART)。 建立一個預測模型，以確定基於CLV的未來營銷策略，這對於在每個客戶的一生中與該公司保持良好的客戶關係，實現更高的盈利能力和增長是具有非常有價值的過程。

　　6、實時和預測分析

　　分析在銀行業中的重要性不可低估。機器學習演算法和資料科學技術可以顯著改善銀行的分析策略，因為銀行業務的每個使用案例都與分析密切相關。隨著資訊的可用性和多樣性迅速增加，分析變得更加複雜和準確。

　　可用資訊的潛在價值非常驚人：指示實際訊號的有意義的資料量(不僅僅是噪聲)在過去幾年呈指數級增長，而資料處理器的成本和規模一直在下降。區分真正相關的資料和噪音有助於有效解決問題和制定更明智的戰略決策。實時分析有助於瞭解阻礙業務的問題，而預測分析有助於選擇正確的技術來解決問題。通過將分析整合到銀行工作流程中，可以實現更好的結果，以提前避免潛在的問題。

　　7、客戶細分

　　客戶細分意味著根據他們的行為(對於行為分割)或特定特徵(例如區域，年齡，對於人口統計學分割的收入)挑選出一組客戶。資料科學家的一系列技術如聚類，決策樹，邏輯迴歸等等，因此它們有助於瞭解每個客戶群的CLV並發現高價值和低價值的細分市場。

　　沒有必要證明客戶的這種細分允許有效地分配營銷資源，並且為每個客戶群提供基於點的方法的最大化以及銷售機會。不要忘記，客戶細分旨在改善客戶服務，並幫助客戶忠誠和留住客戶，這對銀行業是非常必要的。

　　8、推薦引擎

　　資料科學和機器學習工具可以建立簡單的演算法，分析和過濾使用者的活動，以便向他建議最相關和準確的專案。這種推薦引擎即使在他自己搜尋它之前也會顯示可能感興趣的專案。要構建推薦引擎，資料專家需要分析和處理大量資訊，識別客戶配置檔案，並捕獲顯示其互動的資料以避免重複提供。

　　推薦引擎的型別取決於演算法的過濾方法。協同過濾方法既可以是基於使用者的，也可以是基於專案的，並且可以與使用者行為一起分析其他使用者的偏好，然後向新使用者提出建議。

　　協同過濾方法面臨的主要挑戰是使用大量資料，導致計算問題和價格上漲。基於內容的過濾與更簡單的演算法一起工作，其推薦與使用者參考先前活動的專案相似的專案。如果行為複雜或連線不清，這些方法可能會失敗。還有一種混合型別的引擎，結合了協作和基於內容的過濾。

　　沒有任何方法是普適的，它們每個都有一些優點和缺點，正確的選擇取決於你的目標和情況。

　　9、客戶支援

　　傑出的客戶支援服務是保持與客戶長期有效關係的關鍵。作為客戶服務的一部分，客戶支援是銀行業中一個重要但廣泛的概念。實質上，所有銀行都是基於服務的業務，因此他們的大部分活動都涉及服務元素。它包括全面及時地回應客戶的問題和投訴，並與客戶互動。

　　資料科學使這一過程更好地實現了自動化，更準確，個性化，直接和高效，並且降低了員工時間成本。

　　結論

　　為了獲得競爭優勢，銀行必須承認資料科學的重要性，將其融入決策過程，並根據客戶資料中獲得可操作的見解制定戰略。 從小型可管理的步驟開始，將大資料分析整合到您的運營模式中，並領先於競爭對手。

　　由於這種快速發展的資料科學領域以及將機器學習模型應用於實際資料的能力，因此可以每天擴充套件此用例列表，從而獲得更多更準確的結果。

　　您有什麼見解，請留言。

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