عالم الأعمال يجني ثمار التعلم الآلي والبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن الصناعة المالية لديها نفور دائمًا من التكنولوجيا المتقدمة بسبب المخاوف الأمنية ، إلا أن علوم البيانات المتطورة يمكنها تمكين الشركات وتوجيهها بعيدًا عن المخاطر. إن اكتشاف الاحتيال القوي ، والمراقبة التنبؤية للمخاطر ، واكتشاف الأخطاء ، وتحسين المبيعات والتنبؤات ، والرؤى المدعومة بالبيانات ليست سوى عدد قليل من الفرص الناشئة عن علم البيانات. 

أطلق على عالم البيانات اسم جاذبية وظيفة القرن الحادي والعشرين من قبل Harvard Business Review منذ ما يقرب من عقد من الزمان. يسلط العنوان الكوميدي الضوء على أهمية علم البيانات لرواد الأعمال والشركات في التمويل والمدفوعات والخدمات المصرفية. عند دمجها بشكل صحيح ، يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق أن يفتح لك فرصًا بعيدة المدى في جميع جوانب الأعمال تقريبًا. 

SDK. التمويل، وهي منصة دفع رقمية ذات علامة بيضاء للشركات المالية ، تعمل بنشاط على تطوير الجيل التالي حلول علوم البيانات لشركات المدفوعات حتى تتمكن من الاستفادة من الفوائد الجوهرية للتكنولوجيا الحديثة. 

ما هو علم البيانات في التمويل؟

علم البيانات في المدفوعات والمصارف والتمويل يتعلق باستخراج أكبر قدر من المعرفة من كميات هائلة من البيانات التي تم جمعها باستخدام الرياضيات والإحصاءات. يمكن أن يكون علم البيانات وثيق الصلة بإدارة المخاطر وتحليل المخاطر ومنع الاحتيال واكتشاف الشذوذ في الوقت الفعلي وتوليد المبيعات. مع العديد من التقنيات والأساليب المختلفة للاختيار من بينها ، يمكن لعلم البيانات استخراج معلومات قيمة من مصادر منظمة وغير منظمة وتحديد المخالفات للتنبؤ بالسلوك والأنماط المستقبلية. 

إن انخفاض تكاليف تخزين البيانات ومعالجتها ، والاتصال الأفضل والأسرع ، والتقدم السريع في علم البيانات في مجال التمويل ، يمكّن الشركات من تحسين اتخاذ القرارات البشرية من حيث الدقة والسرعة والموثوقية. وفقًا لماكينزي ، يمكن للتقنيات المتعلقة بعلوم البيانات أن تطلق 1 تريليون دولار من القيمة الإضافية للبنوك سنويًا.  

المصدر ماكينزي

يمكن لعلم البيانات في التمويل أن يعزز الإيرادات من خلال تخصيص خدمات أفضل للمستهلكين ، وخفض التكاليف من خلال زيادة الأتمتة ، وتحسين الكفاءة مع استخدام أفضل للموارد. الشركات المالية التي تفشل في الاعتماد على القدرة المحسّنة لمعالجة المزيد من البيانات بشكل أسرع ستخاطر بتجاوز المنافسة والتخلي عن عملائها. 

ووفقا ل BCG استطلاع ، يرى ما يقرب من 90٪ من المديرين التنفيذيين أن الذكاء الاصطناعي يمثل فرصة ، ولكن حاول 18٪ فقط تطبيق علم البيانات لتوليد الإيرادات. على الرغم من أن دمج ونشر التعلم الآلي والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي في إستراتيجية العمل يمكن أن يكون عملية صعبة ، إلا أن الجانب الإيجابي للشركات المالية يجعل الأمر يستحق العناء. 

فوائد علم البيانات في التمويل

مبيعات وإيرادات أفضل

مع عزل العديد من العملاء وتأثرهم سلبًا بالوباء ، تحتاج المدفوعات والمصارف والشركات المالية إلى زيادة التفاعل مع عملائها من خلال اتصالات شخصية عالية الجودة. يسمح علم البيانات للشركات بفحص تجربتها الرقمية التي تواجه العملاء وتحسينها باستمرار لتعكس رغبات عملائها. التحسينات في الطريقة التي يتصور بها علم البيانات اللغة والعواطف تفتح مستوى جديد تمامًا من تخصيص تجربة العملاء. 

يمكن لمهندسي علوم البيانات تحليل إجراءات المستهلك ، وتجميع النماذج من النتائج ، وإنشاء رؤى سلوكية تمكن الشركات من تقديم الخدمات المناسبة لعملائها في الوقت المناسب. من خلال تقسيم المستهلكين إلى فئات وجماهير متميزة بناءً على السمات والخصائص الاجتماعية والاقتصادية (الفئة العمرية ، والتفضيلات ، والموقع) ، يمكن للشركات المالية وضع افتراضات حول كيفية تصرف كل عميل على الأرجح ومقدار القيمة التي سيولدها في المستقبل. 

يمكن استخدام هذه البيانات لتعلم تجارب A / B لتحديد الأسعار أو الرسوم المثلى للمستهلكين. يؤدي تعديل السعر ليعكس تفضيلات المستهلك إلى زيادة الدخل من العملاء الحاليين والجدد على حدٍ سواء. وبالمثل ، من المرجح أن تحقق الإعلانات المستهدفة باستخدام علم البيانات نتائج أفضل للحملات الرقمية وتوليد رؤى أفضل لفرق التسويق والمبيعات. 

المصدر BCG

احصل على رؤى مفيدة

يعتبر الاحتيال مشكلة كبيرة ومكلفة للمؤسسات المالية. مع استمرار نمو عدد وحجم المعاملات ، ستصبح جرائم الاحتيال والجرائم الإلكترونية أكثر انتشارًا. على الجانب الآخر ، يستفيد علم البيانات من البيانات الضخمة والبرامج التحليلية للحد من تعرض شركات التمويل للاحتيال من خلال التحليلات الاستباقية والتنبؤية. من خلال اكتشاف المخالفات والسلوكيات المشبوهة ، يمكن للمنصات المالية القائمة على البيانات تحذير الشركات والأفراد والحد من الأضرار أو حتى منعها على الفور. 

يمكن استخدام الرؤى الناتجة عن أبحاث الاحتيال القائمة على البيانات لفصل العملاء إلى مجموعات أصغر. على سبيل المثال ، يمكن للعملاء الجديرين بالثقة الذين لديهم سجل شراء تم التحقق منه وإمكانات مستقبلية الاستفادة من معدلات أفضل أو مخصصات ائتمانية أكبر لأنها تحمل مخاطر أقل على البنك. بالنسبة للعملاء الأكثر خطورة ، يمكن لخطوط البيانات الديناميكية الوصول إلى البيانات المالية بأقل زمن انتقال ، مما يسمح للشركات بمراقبة المعاملات والمعايير المالية في الوقت الفعلي. 

تحسين الإجراءات باستخدام أتمتة العمليات الروبوتية

تصالح وغيرها من العمليات الروتينية تستغرق مئات من ساعات العمل للمحاسبين والموظفين الآخرين. من خلال مطابقة المعاملات عبر مصادر بيانات متعددة ، يمكن لعلم البيانات في الشؤون المالية توفير الوقت وتحرير الموارد للمهام الأكثر أهمية. يمكن لأتمتة العمليات الروبوتية أن تقلل بشكل كبير من عبء تقييم المخاطر والجدارة الائتمانية عن طريق التحقق من جميع بيانات المستهلك المتاحة وتقديم النتائج بطريقة واضحة. 

يمكن لكل مؤسسة مدفوعة أو مصرفية أو مالية اختيار الاستفادة من مزايا علوم البيانات لتحسين عملياتها وإجراءاتها وتكثيفها. يمكن أن يؤدي استخراج الإمكانات الكاملة من البيانات المتاحة في شكل تحليلات وإضفاء الطابع الشخصي واتخاذ القرار إلى تحويل أي عمل مالي بشكل هادف. 

اتصل بفريق SDK.finance مباشرة للحديث عن كيف يمكن أن يكون علم البيانات مفيدًا لأعمال الدفع الخاصة بك. نحن منفتحون على المناقشات.

كوينسمارت. Beste Bitcoin-Börse في أوروبا
المصدر: https://sdk.finance/how-does-data-science-work-in-finance/