비즈니스 세계는 다음과 같은 보상을 받고 있습니다. 머신러닝, 빅데이터, 인공지능. 금융 업계는 보안 문제로 인해 항상 첨단 기술에 대한 혐오감을 갖고 있었지만, 최첨단 데이터 과학은 기업에 힘을 실어주고 위험으로부터 멀어지게 할 수 있습니다. 더욱 강력한 사기 탐지, 예측적 위험 모니터링, 이상 탐지, 더 나은 판매 및 예측, 데이터 기반 통찰력은 데이터 과학에서 비롯된 기회 중 일부에 불과합니다. 

데이터 사이언티스트라는 별명이 붙은 가장 섹시한 거의 21년 전 Harvard Business Review가 선정한 XNUMX세기 직업입니다. 코미디 제목은 금융, 결제, 은행 업무 분야의 기업가와 기업을 위한 데이터 과학의 중요성을 강조합니다. AI, 머신러닝, 딥 러닝을 올바르게 통합하면 거의 모든 비즈니스 측면에서 광범위한 기회를 얻을 수 있습니다. 

SDK.금융금융사를 위한 화이트라벨 디지털 결제 플랫폼인 는 차세대 결제 플랫폼을 적극적으로 개발하고 있습니다. 데이터 과학 솔루션 결제 회사가 현대 기술의 실질적인 이점을 활용할 수 있도록 지원합니다. 

금융 분야의 데이터 과학이란 무엇입니까?

결제, 은행, 금융 분야의 데이터 과학 수집된 방대한 양의 데이터에서 수학과 통계를 이용해 가장 많은 지식을 추출하는 것입니다. 데이터 과학은 위험 관리, 위험 분석, 사기 예방, 실시간 이상 탐지 및 판매 창출과 매우 관련이 있을 수 있습니다. 선택할 수 있는 다양한 기술과 접근 방식을 통해 데이터 과학은 구조화된 소스와 구조화되지 않은 소스에서 귀중한 정보를 추출하고 불규칙성을 식별하여 미래의 행동과 패턴을 예측할 수 있습니다. 

데이터 저장 및 처리 비용 절감, 더 빠르고 더 나은 연결성, 금융 분야 데이터 과학의 급속한 발전을 통해 기업은 인간의 의사 결정의 정확성, 속도 및 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 맥킨지에 따르면, 데이터 과학 관련 기술은 잠재적으로 은행에 연간 1조 달러의 증분 가치를 창출할 수 있습니다.  

출처: 맥킨지

금융 분야의 데이터 과학은 소비자를 위한 서비스를 더욱 개인화하고, 자동화 수준을 높여 비용을 낮추며, 리소스 활용도를 높여 효율성을 향상함으로써 수익을 증대할 수 있습니다. 더 많은 데이터를 더 빠르게 처리하는 향상된 능력에 의존하지 못하는 금융 회사는 경쟁에 압도당하고 고객으로부터 버림받을 위험이 있습니다. 

A에 따라 BCG 설문 조사에 따르면 거의 90%의 경영진이 AI를 기회로 보고 있지만 수익 창출을 위해 데이터 과학을 적용하려고 시도한 비율은 18%에 불과했습니다. 머신 러닝, 딥 러닝, 인공 지능을 비즈니스 전략에 통합하고 배포하는 것은 어려운 프로세스일 수 있지만 금융 회사의 장점은 노력할 가치가 있다는 것입니다. 

금융 분야의 데이터 과학의 이점

더 나은 판매 및 수익

팬데믹으로 인해 고립되고 부정적인 영향을 받는 고객이 많기 때문에 결제, 은행, 금융 회사는 고품질의 개인적인 연결을 통해 고객과의 상호 작용을 늘려야 합니다. 데이터 과학을 통해 기업은 고객과 대면하는 디지털 경험을 조사하고 고객의 요구 사항을 반영하여 지속적으로 개선할 수 있습니다. 데이터 과학이 언어와 감정을 인식하는 방식이 개선되면서 완전히 새로운 수준의 고객 경험 개인화가 가능해졌습니다. 

데이터 과학 엔지니어는 소비자 행동을 분석하고, 결과로부터 모델을 컴파일하고, 기업이 적시에 고객에게 올바른 서비스를 제공할 수 있도록 하는 행동 통찰력을 생성할 수 있습니다. 금융회사는 사회경제적 속성과 특성(연령 카테고리, 선호도, 위치)을 기반으로 소비자를 뚜렷한 계층과 대상으로 분류함으로써 각 고객이 어떻게 행동할 것인지, 그리고 그들이 미래에 얼마나 많은 가치를 창출할 것인지에 대해 가정할 수 있습니다. 

이 데이터는 소비자를 위한 최적의 가격이나 수수료를 결정하는 A/B 실험 학습에 사용될 수 있습니다. 소비자 선호도를 반영하여 가격을 조정하면 기존 고객과 신규 고객 모두의 수입이 극대화됩니다. 마찬가지로, 데이터 과학을 사용하여 타겟팅된 광고는 디지털 캠페인에 더 나은 결과를 제공하고 마케팅 및 영업 팀에 더 나은 통찰력을 제공할 가능성이 더 높습니다. 

출처: BCG

유용한 통찰력 얻기

사기는 금융 기관에 있어 중요하고 비용이 많이 드는 문제입니다. 거래의 수와 양이 계속 증가함에 따라 사기 및 사이버 범죄가 더욱 만연해질 것입니다. 반면, 데이터 과학은 빅데이터와 분석 소프트웨어를 활용하여 선제적이고 예측적인 분석을 통해 금융 회사의 사기 노출을 제한합니다. 데이터 기반 금융 플랫폼은 불규칙성과 의심스러운 행동을 발견함으로써 기업과 개인에게 경고하고 피해를 완전히 제한하거나 예방할 수 있습니다. 

데이터 기반 사기 연구에서 생성된 통찰력을 사용하여 고객을 더 작은 집단으로 분리할 수 있습니다. 예를 들어, 검증된 구매 내역과 미래 잠재력을 갖춘 신뢰할 수 있는 고객은 은행에 대한 위험이 적기 때문에 더 나은 이자율이나 더 큰 신용 공제 혜택을 누릴 수 있습니다. 위험도가 높은 고객의 경우 동적 데이터 파이프라인을 통해 대기 시간을 최소화하면서 금융 데이터에 액세스할 수 있으므로 기업은 거래 및 금융 매개변수를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 

로봇 프로세스 자동화로 루틴 최적화

화해 회계사 및 기타 직원의 경우 기타 일상적인 작업에는 수백 시간의 근무 시간이 소요됩니다. 여러 데이터 소스에서 트랜잭션을 일치시킴으로써 금융의 데이터 과학은 시간을 절약하고 보다 중요한 작업에 리소스를 확보할 수 있습니다. 로보틱 프로세스 자동화는 이용 가능한 모든 소비자 데이터를 확인하고 그 결과를 명확하게 제시함으로써 위험 평가 및 신용도에 대한 부담을 크게 줄일 수 있습니다. 

모든 결제, 은행 또는 금융 기관은 데이터 과학의 이점을 활용하여 운영 및 루틴을 개선하고 강화할 수 있습니다. 분석, 개인화 및 의사 결정의 형태로 사용 가능한 데이터에서 잠재력을 최대한 추출하면 모든 금융 비즈니스를 의미 있게 변화시킬 수 있습니다. 

SDK.finance 팀에 직접 문의하세요 데이터 과학이 결제 비즈니스에 어떻게 유용할 수 있는지에 대해 이야기합니다. 우리는 토론에 열려있습니다.

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