在銀行業(yè)中使用數(shù)據(jù)科學(xué)不僅僅是一種趨勢(shì)，它已成為保持競(jìng)爭(zhēng)的必要條件。 銀行必須認(rèn)識(shí)到，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助他們有效地集中資源，做出更明智的決策并提高績(jī)效。

以下我們羅列銀行業(yè)使用的數(shù)據(jù)科學(xué)用例清單，讓您了解如何處理大量數(shù)據(jù)以及如何有效使用數(shù)據(jù)。

1. 欺詐識(shí)別
2. 管理客戶數(shù)據(jù)
3. 投資銀行的風(fēng)險(xiǎn)建模
4. 個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)
5. 終身價(jià)值預(yù)測(cè)
6. 實(shí)時(shí)和預(yù)測(cè)分析
7. 客戶細(xì)分
8. 推薦引擎
9. 客戶支持
10. 結(jié)論

1、欺詐識(shí)別

機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)于有效檢測(cè)和防范涉及信用卡，會(huì)計(jì)，保險(xiǎn)等的欺詐行為至關(guān)重要。 銀行業(yè)務(wù)中的主動(dòng)欺詐檢測(cè)對(duì)于為客戶和員工提供安全性至關(guān)重要。 銀行越早檢測(cè)到欺詐行為，其越快可以限制帳戶活動(dòng)以減少損失。 通過(guò)實(shí)施一系列的欺詐檢測(cè)方案，銀行可以實(shí)現(xiàn)必要的保護(hù)并避免重大損失。

欺詐檢測(cè)的關(guān)鍵步驟包括：

• 獲取數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行模型估計(jì)和初步測(cè)試
• 模型估計(jì)
• 測(cè)試階段和部署。

由于每個(gè)數(shù)據(jù)集都不同，每個(gè)數(shù)據(jù)集都需要由數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行個(gè)別訓(xùn)練和微調(diào)。 將深厚的理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方面的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，如關(guān)聯(lián)，聚類(lèi)，預(yù)測(cè)和分類(lèi)。 

高效欺詐檢測(cè)的一個(gè)例子是，當(dāng)一些異常高的交易發(fā)生時(shí)，銀行的欺詐預(yù)防系統(tǒng)被設(shè)置為暫停，直到賬戶持有人確認(rèn)交易。對(duì)于新帳戶，欺詐檢測(cè)算法可以調(diào)查非常高的熱門(mén)項(xiàng)目購(gòu)買(mǎi)量，或者在短時(shí)間內(nèi)使用類(lèi)似數(shù)據(jù)打開(kāi)多個(gè)帳戶。

2、管理客戶數(shù)據(jù)

銀行有義務(wù)收集，分析和存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)。但是，機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)工具不是將其視為合規(guī)性練習(xí)，而是將其轉(zhuǎn)化為更多地了解其客戶以推動(dòng)新的收入機(jī)會(huì)的可能性。

如今，數(shù)字銀行越來(lái)越受歡迎并被廣泛使用。這創(chuàng)建了TB級(jí)的客戶數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)的***步是分離真正相關(guān)的數(shù)據(jù)。之后，通過(guò)準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)模型幫助數(shù)據(jù)專(zhuān)家掌握有關(guān)客戶行為，交互和偏好的信息，可以通過(guò)隔離和處理這些最相關(guān)的客戶信息來(lái)改善商業(yè)決策，從而為銀行創(chuàng)造新的收入機(jī)會(huì)。

3、投資銀行的風(fēng)險(xiǎn)建模

風(fēng)險(xiǎn)建模對(duì)投資銀行來(lái)說(shuō)是一個(gè)高度優(yōu)先考慮的問(wèn)題，因?yàn)樗兄谝?guī)范金融活動(dòng)，并在定價(jià)金融工具時(shí)發(fā)揮最重要的作用。投資銀行評(píng)估公司在企業(yè)融資中創(chuàng)造資本，促進(jìn)兼并和收購(gòu)，進(jìn)行公司重組或重組以及用于投資目的的價(jià)值。

這就是為什么風(fēng)險(xiǎn)模型對(duì)于銀行來(lái)說(shuō)顯得非常重要，***是通過(guò)掌握更多信息和儲(chǔ)備數(shù)據(jù)科學(xué)工具來(lái)評(píng)估?，F(xiàn)在，通過(guò)大數(shù)據(jù)的力量，行業(yè)內(nèi)的創(chuàng)新者正在利用新技術(shù)進(jìn)行有效的風(fēng)險(xiǎn)建模，從而實(shí)現(xiàn)更好的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策。

4、個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)

市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)成功的關(guān)鍵在于制定適合特定客戶需求和偏好的定制化報(bào)價(jià)。數(shù)據(jù)分析使我們能夠創(chuàng)建個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)，在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間在正確的設(shè)備上為合適的人員提供合適的產(chǎn)品。數(shù)據(jù)挖掘廣泛用于目標(biāo)選擇，以識(shí)別新產(chǎn)品的潛在客戶。

數(shù)據(jù)科學(xué)家利用行為，人口統(tǒng)計(jì)和歷史購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)建立一個(gè)模型，預(yù)測(cè)客戶對(duì)促銷(xiāo)或優(yōu)惠的反應(yīng)概率。因此，銀行可以進(jìn)行高效，個(gè)性化的宣傳并改善與客戶的關(guān)系。

5、終身價(jià)值預(yù)測(cè)

客戶生命周期價(jià)值(CLV)預(yù)測(cè)了企業(yè)從與客戶的整個(gè)關(guān)系中獲得的所有價(jià)值。 這項(xiàng)措施的重要性正在快速增長(zhǎng)，因?yàn)樗兄趧?chuàng)建和維持與特定客戶的有利關(guān)系，從而創(chuàng)造更高的盈利能力和業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

獲得和維系有利可圖的客戶對(duì)銀行來(lái)說(shuō)是一個(gè)不斷增長(zhǎng)的挑戰(zhàn)。 隨著競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈，銀行現(xiàn)在需要360度全方位了解每位客戶，以便有效地集中資源。 這就是數(shù)據(jù)科學(xué)進(jìn)入的地方。首先，必須考慮大量數(shù)據(jù)：如客戶獲得和流失的概念，各種銀行產(chǎn)品和服務(wù)的使用，數(shù)量和盈利能力以及其他客戶的特點(diǎn) 如地理，人口和市場(chǎng)數(shù)據(jù)。 

這些數(shù)據(jù)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(chǎn)品或服務(wù)差異很大，他們的行為和期望也不盡相同。 數(shù)據(jù)科學(xué)家的工具中有許多工具和方法來(lái)開(kāi)發(fā)CLV模型，如廣義線性模型(GLM)，逐步回歸，分類(lèi)和回歸樹(shù)(CART)。 建立一個(gè)預(yù)測(cè)模型，以確定基于CLV的未來(lái)營(yíng)銷(xiāo)策略，這對(duì)于在每個(gè)客戶的一生中與該公司保持良好的客戶關(guān)系，實(shí)現(xiàn)更高的盈利能力和增長(zhǎng)是具有非常有價(jià)值的過(guò)程。

6、實(shí)時(shí)和預(yù)測(cè)分析 

分析在銀行業(yè)中的重要性不可低估。機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)可以顯著改善銀行的分析策略，因?yàn)殂y行業(yè)務(wù)的每個(gè)使用案例都與分析密切相關(guān)。隨著信息的可用性和多樣性迅速增加，分析變得更加復(fù)雜和準(zhǔn)確。

可用信息的潛在價(jià)值非常驚人：指示實(shí)際信號(hào)的有意義的數(shù)據(jù)量(不僅僅是噪聲)在過(guò)去幾年呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，而數(shù)據(jù)處理器的成本和規(guī)模一直在下降。區(qū)分真正相關(guān)的數(shù)據(jù)和噪音有助于有效解決問(wèn)題和制定更明智的戰(zhàn)略決策。實(shí)時(shí)分析有助于了解阻礙業(yè)務(wù)的問(wèn)題，而預(yù)測(cè)分析有助于選擇正確的技術(shù)來(lái)解決問(wèn)題。通過(guò)將分析整合到銀行工作流程中，可以實(shí)現(xiàn)更好的結(jié)果，以提前避免潛在的問(wèn)題。

7、客戶細(xì)分

客戶細(xì)分意味著根據(jù)他們的行為(對(duì)于行為分割)或特定特征(例如區(qū)域，年齡，對(duì)于人口統(tǒng)計(jì)學(xué)分割的收入)挑選出一組客戶。數(shù)據(jù)科學(xué)家的一系列技術(shù)如聚類(lèi)，決策樹(shù)，邏輯回歸等等，因此它們有助于了解每個(gè)客戶群的CLV并發(fā)現(xiàn)高價(jià)值和低價(jià)值的細(xì)分市場(chǎng)。

沒(méi)有必要證明客戶的這種細(xì)分允許有效地分配營(yíng)銷(xiāo)資源，并且為每個(gè)客戶群提供基于點(diǎn)的方法的***化以及銷(xiāo)售機(jī)會(huì)。不要忘記，客戶細(xì)分旨在改善客戶服務(wù)，并幫助客戶忠誠(chéng)和留住客戶，這對(duì)銀行業(yè)是非常必要的。

8、推薦引擎

數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)工具可以創(chuàng)建簡(jiǎn)單的算法，分析和過(guò)濾用戶的活動(dòng)，以便向他建議最相關(guān)和準(zhǔn)確的項(xiàng)目。這種推薦引擎即使在他自己搜索它之前也會(huì)顯示可能感興趣的項(xiàng)目。要構(gòu)建推薦引擎，數(shù)據(jù)專(zhuān)家需要分析和處理大量信息，識(shí)別客戶配置文件，并捕獲顯示其交互的數(shù)據(jù)以避免重復(fù)提供。 

推薦引擎的類(lèi)型取決于算法的過(guò)濾方法。協(xié)同過(guò)濾方法既可以是基于用戶的，也可以是基于項(xiàng)目的，并且可以與用戶行為一起分析其他用戶的偏好，然后向新用戶提出建議。

協(xié)同過(guò)濾方法面臨的主要挑戰(zhàn)是使用大量數(shù)據(jù)，導(dǎo)致計(jì)算問(wèn)題和價(jià)格上漲。基于內(nèi)容的過(guò)濾與更簡(jiǎn)單的算法一起工作，其推薦與用戶參考先前活動(dòng)的項(xiàng)目相似的項(xiàng)目。如果行為復(fù)雜或連接不清，這些方法可能會(huì)失敗。還有一種混合類(lèi)型的引擎，結(jié)合了協(xié)作和基于內(nèi)容的過(guò)濾。

沒(méi)有任何方法是普適的，它們每個(gè)都有一些優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，正確的選擇取決于你的目標(biāo)和情況。

9、客戶支持

杰出的客戶支持服務(wù)是保持與客戶長(zhǎng)期有效關(guān)系的關(guān)鍵。作為客戶服務(wù)的一部分，客戶支持是銀行業(yè)中一個(gè)重要但廣泛的概念。實(shí)質(zhì)上，所有銀行都是基于服務(wù)的業(yè)務(wù)，因此他們的大部分活動(dòng)都涉及服務(wù)元素。它包括全面及時(shí)地回應(yīng)客戶的問(wèn)題和投訴，并與客戶互動(dòng)。

數(shù)據(jù)科學(xué)使這一過(guò)程更好地實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化，更準(zhǔn)確，個(gè)性化，直接和高效，并且降低了員工時(shí)間成本。

結(jié)論

為了獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，銀行必須承認(rèn)數(shù)據(jù)科學(xué)的重要性，將其融入決策過(guò)程，并根據(jù)客戶數(shù)據(jù)中獲得可操作的見(jiàn)解制定戰(zhàn)略。 從小型可管理的步驟開(kāi)始，將大數(shù)據(jù)分析整合到您的運(yùn)營(yíng)模式中，并領(lǐng)先于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

由于這種快速發(fā)展的數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域以及將機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于實(shí)際數(shù)據(jù)的能力，因此可以每天擴(kuò)展此用例列表，從而獲得更多更準(zhǔn)確的結(jié)果。

您有什么見(jiàn)解，請(qǐng)留言。