在銀行業(yè)中使用數(shù)據(jù)科學(xué)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(rèn)識到，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. 欺詐識別
2. 管理客戶數(shù)據(jù)
3. 投資銀行的風(fēng)險建模
4. 個性化營銷
5. 終身價值預(yù)測
6. 實時和預(yù)測分析
7. 客戶細(xì)分
8. 推薦引擎
9. 客戶支持
10. 結(jié)論

1、欺詐識別

機(jī)器學(xué)習(xí)對于有效檢測和防范涉及信用卡，會計，保險等的欺詐行為至關(guān)重要。 銀行業(yè)務(wù)中的主動欺詐檢測對于為客戶和員工提供安全性至關(guān)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(xiàn)必要的保護(hù)并避免重大損失。

欺詐檢測的關(guān)鍵步驟包括：

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

由于每個數(shù)據(jù)集都不同，每個數(shù)據(jù)集都需要由數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行個別訓(xùn)練和微調(diào)。 將深厚的理論知識轉(zhuǎn)化為實際應(yīng)用需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方面的專業(yè)知識，如關(guān)聯(lián)，聚類，預(yù)測和分類。 

高效欺詐檢測的一個例子是，當(dāng)一些異常高的交易發(fā)生時，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。對于新帳戶，欺詐檢測算法可以調(diào)查非常高的熱門項目購買量，或者在短時間內(nèi)使用類似數(shù)據(jù)打開多個帳戶。

2、管理客戶數(shù)據(jù)

銀行有義務(wù)收集，分析和存儲大量數(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新的收入機(jī)會的可能性。

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

3、投資銀行的風(fēng)險建模

風(fēng)險建模對投資銀行來說是一個高度優(yōu)先考慮的問題，因為它有助于規(guī)范金融活動，并在定價金融工具時發(fā)揮最重要的作用。投資銀行評估公司在企業(yè)融資中創(chuàng)造資本，促進(jìn)兼并和收購，進(jìn)行公司重組或重組以及用于投資目的的價值。

這就是為什么風(fēng)險模型對于銀行來說顯得非常重要，***是通過掌握更多信息和儲備數(shù)據(jù)科學(xué)工具來評估?，F(xiàn)在，通過大數(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)險建模，從而實現(xiàn)更好的數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策。

4、個性化營銷

市場營銷成功的關(guān)鍵在于制定適合特定客戶需求和偏好的定制化報價。數(shù)據(jù)分析使我們能夠創(chuàng)建個性化營銷，在適當(dāng)?shù)臅r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)計和歷史購買數(shù)據(jù)建立一個模型，預(yù)測客戶對促銷或優(yōu)惠的反應(yīng)概率。因此，銀行可以進(jìn)行高效，個性化的宣傳并改善與客戶的關(guān)系。

5、終身價值預(yù)測

客戶生命周期價值(CLV)預(yù)測了企業(yè)從與客戶的整個關(guān)系中獲得的所有價值。 這項措施的重要性正在快速增長，因為它有助于創(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。

獲得和維系有利可圖的客戶對銀行來說是一個不斷增長的挑戰(zhàn)。 隨著競爭越來越激烈，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 如地理，人口和市場數(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開發(fā)CLV模型，如廣義線性模型(GLM)，逐步回歸，分類和回歸樹(CART)。 建立一個預(yù)測模型，以確定基于CLV的未來營銷策略，這對于在每個客戶的一生中與該公司保持良好的客戶關(guān)系，實現(xiàn)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(yù)測分析 

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，因為銀行業(yè)務(wù)的每個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。

可用信息的潛在價值非常驚人：指示實際信號的有意義的數(shù)據(jù)量(不僅僅是噪聲)在過去幾年呈指數(shù)級增長，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題和制定更明智的戰(zhàn)略決策。實時分析有助于了解阻礙業(yè)務(wù)的問題，而預(yù)測分析有助于選擇正確的技術(shù)來解決問題。通過將分析整合到銀行工作流程中，可以實現(xiàn)更好的結(jié)果，以提前避免潛在的問題。

7、客戶細(xì)分

客戶細(xì)分意味著根據(jù)他們的行為(對于行為分割)或特定特征(例如區(qū)域，年齡，對于人口統(tǒng)計學(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，決策樹，邏輯回歸等等，因此它們有助于了解每個客戶群的CLV并發(fā)現(xiàn)高價值和低價值的細(xì)分市場。

沒有必要證明客戶的這種細(xì)分允許有效地分配營銷資源，并且為每個客戶群提供基于點的方法的***化以及銷售機(jī)會。不要忘記，客戶細(xì)分旨在改善客戶服務(wù)，并幫助客戶忠誠和留住客戶，這對銀行業(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)建簡單的算法，分析和過濾用戶的活動，以便向他建議最相關(guān)和準(zhǔn)確的項目。這種推薦引擎即使在他自己搜索它之前也會顯示可能感興趣的項目。要構(gòu)建推薦引擎，數(shù)據(jù)專家需要分析和處理大量信息，識別客戶配置文件，并捕獲顯示其交互的數(shù)據(jù)以避免重復(fù)提供。 

推薦引擎的類型取決于算法的過濾方法。協(xié)同過濾方法既可以是基于用戶的，也可以是基于項目的，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)同過濾方法面臨的主要挑戰(zhàn)是使用大量數(shù)據(jù)，導(dǎo)致計算問題和價格上漲?；趦?nèi)容的過濾與更簡單的算法一起工作，其推薦與用戶參考先前活動的項目相似的項目。如果行為復(fù)雜或連接不清，這些方法可能會失敗。還有一種混合類型的引擎，結(jié)合了協(xié)作和基于內(nèi)容的過濾。

沒有任何方法是普適的，它們每個都有一些優(yōu)點和缺點，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)中一個重要但廣泛的概念。實質(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都涉及服務(wù)元素。它包括全面及時地回應(yīng)客戶的問題和投訴，并與客戶互動。

數(shù)據(jù)科學(xué)使這一過程更好地實現(xiàn)了自動化，更準(zhǔn)確，個性化，直接和高效，并且降低了員工時間成本。

結(jié)論

為了獲得競爭優(yōu)勢，銀行必須承認(rèn)數(shù)據(jù)科學(xué)的重要性，將其融入決策過程，并根據(jù)客戶數(shù)據(jù)中獲得可操作的見解制定戰(zhàn)略。 從小型可管理的步驟開始，將大數(shù)據(jù)分析整合到您的運營模式中，并領(lǐng)先于競爭對手。

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。

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