ビジネスの世界はの報酬を享受しています 機械学習、ビッグデータ、人工知能。 金融業界はセキュリティ上の懸念から常に高度なテクノロジーに嫌悪感を抱いていましたが、最先端のデータサイエンスは企業に力を与え、リスクから遠ざけることができます。 より強力な不正検出、予測リスクモニタリング、異常検出、より良い販売と予測、およびデータに裏付けられた洞察は、データサイエンスから生じる機会のほんの一部です。 

データサイエンティストは吹き替えられました 最もセクシー ほぼ21年前のハーバードビジネスレビューによるXNUMX世紀の仕事。 コメディーのタイトルは、金融、支払い、銀行業における起業家や企業にとってのデータサイエンスの重要性を強調しています。 AI、機械、ディープラーニングを正しく組み込むと、ほぼすべてのビジネス面で広範囲にわたる機会を得ることができます。 

SDK.ファイナンス、金融会社向けのホワイトラベルデジタル決済プラットフォームは、次世代を積極的に開発しています データサイエンスソリューション 彼らが現代の技術の実質的な利点を活用できるように、決済会社のために。 

金融におけるデータサイエンスとは何ですか？

決済、銀行、金融におけるデータサイエンス 数学と統計を使用して、収集された膨大な量のデータから最も多くの知識を抽出することです。 データサイエンスは、リスク管理、リスク分析、不正防止、リアルタイムの異常検出、および売上高の生成に非常に関連している可能性があります。 データサイエンスは、さまざまな手法とアプローチから選択できるため、構造化および非構造化ソースから貴重な情報を抽出し、不規則性を特定して将来の行動やパターンを予測できます。 

データの保存と処理にかかるコストの削減、接続性の向上と高速化、金融におけるデータサイエンスの急速な進歩により、企業は正確性、速度、信頼性における人間の意思決定を改善できます。 マッキンゼーによると、 データサイエンス関連のテクノロジーは、銀行にとって年間1兆ドルの増分価値を引き出す可能性があります。  

情報源： マッキンゼー

金融におけるデータサイエンスは、消費者向けのサービスをより適切にパーソナライズし、より高度な自動化によってコストを削減し、より優れたリソース使用率で効率を向上させることにより、収益を増やすことができます。 より多くのデータをより速く処理するための改善された能力に依存しない金融会社は、競争に追い抜かれ、顧客に見捨てられるリスクがあります。 

によると、 BCG 調査によると、エグゼクティブのほぼ90％がAIをチャンスと見なしていますが、 収益を生み出すためにデータサイエンスを適用しようとしたのはわずか18％です。 機械学習、ディープラーニング、人工知能をビジネス戦略に組み込んで展開することは困難なプロセスになる可能性がありますが、金融会社にとってのメリットは、努力する価値があります。 

金融におけるデータサイエンスの利点

売上と収益の向上

多くの顧客が孤立し、パンデミックの悪影響を受けているため、決済、銀行、金融会社は、高品質で個人的なつながりを通じて顧客とのやり取りを増やす必要があります。 データサイエンスにより、企業は顧客向けのデジタルエクスペリエンスを調査し、クライアントの要望を反映するように継続的に改善することができます。 データサイエンスが言語と感情を認識する方法の改善により、まったく新しいレベルのカスタマーエクスペリエンスのパーソナライズが可能になります。 

データサイエンスエンジニアは、消費者の行動を分析し、その結果からモデルを編集し、行動の洞察を生成して、企業が適切なサービスを適切なタイミングでクライアントに提供できるようにします。 金融会社は、社会経済的属性と特性（年齢カテゴリ、好み、場所）に基づいて消費者を個別のクラスとオーディエンスに分類することにより、各顧客がどのように行動する可能性があり、将来どの程度の価値を生み出すかについて推測できます。 

このデータは、消費者にとって最適な価格または料金を決定するためのA / B実験学習に使用できます。 消費者の好みを反映するように価格を調整すると、既存のクライアントと新しいクライアントの両方からの収入が最大化されます。 同様に、データサイエンスを使用してターゲティングされた広告は、デジタルキャンペーンでより良い結果をもたらし、マーケティングチームとセールスチームにより良い洞察を生み出す可能性が高くなります。 

情報源： BCG

役立つ洞察を得る

詐欺は、金融機関にとって重大で費用のかかる問題です。 トランザクションの数と量が増え続けるにつれて、詐欺やサイバー犯罪がより蔓延するようになります。 一方、データサイエンスは、ビッグデータと分析ソフトウェアを活用して、プロアクティブな予測分析を通じて金融会社の不正への露出を制限します。 データ駆動型の金融プラットフォームは、不正や疑わしい行動を発見することで、企業や個人に警告を発し、損害を完全​​に制限または防止することができます。 

データ主導の不正調査から生成された洞察を使用して、クライアントをさらに小さなコホートに分けることができます。 たとえば、購入履歴と将来の可能性が確認された信頼できるクライアントは、銀行へのリスクが少ないため、より良いレートまたはより大きなクレジット手当の恩恵を受けることができます。 リスクの高いクライアントの場合、動的データパイプラインは最小限の遅延で財務データにアクセスできるため、企業はトランザクションと財務パラメータをリアルタイムで監視できます。 

Robotic ProcessAutomationでルーチンを最適化する

和解 その他の日常業務は、会計士やその他の従業員にとって数百時間の労働時間を要します。 複数のデータソース間でトランザクションを照合することにより、金融のデータサイエンスは時間を節約し、より重要なタスクのためにリソースを解放できます。 Robotic Process Automationは、利用可能なすべての消費者データをチェックし、結果を明確に提示することで、リスク評価と信用度の負担を大幅に軽減できます。 

すべての支払い、銀行、または金融機関は、データサイエンスのメリットを活用して、運用とルーチンを改善および強化することを選択できます。 分析、パーソナライズ、および意思決定の形で利用可能なデータから潜在能力を最大限に引き出すことで、あらゆる金融ビジネスを有意義に変革することができます。 

SDK.financeチームに直接連絡する データサイエンスが決済ビジネスにどのように役立つかについて話します。 私たちは議論を受け入れています。

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出典：https：//sdk.finance/how-does-data-science-work-in-finance/