Het bedrijfsleven plukt er de vruchten van machine learning, big data en kunstmatige intelligentie. Hoewel de financiële sector vanwege veiligheidsoverwegingen altijd een afkeer heeft gehad van geavanceerde technologie, kan geavanceerde datawetenschap bedrijven sterker maken en hen weghouden van risico's. Sterkere fraudedetectie, voorspellende risicomonitoring, anomaliedetectie, betere verkoop en prognoses en op data gebaseerde inzichten zijn slechts enkele van de kansen die voortkomen uit datawetenschap. 

Data Scientist werd de meest sexy baan van de 21e eeuw door Harvard Business Review bijna tien jaar geleden. De komische titel benadrukt het belang van datawetenschap voor ondernemers en bedrijven in financiën, betalingen en bankieren. Als AI, machine en deep learning op de juiste manier worden geïntegreerd, kunnen er verreikende kansen ontstaan ​​in bijna alle zakelijke aspecten. 

SDK.financiën, een white-label digitaal betalingsplatform voor financiële bedrijven, is actief bezig met de ontwikkeling van de volgende generatie data science-oplossingen voor betalingsbedrijven, zodat ze kunnen profiteren van de substantiële voordelen van moderne technologie. 

Wat is datawetenschap in de financiële wereld?

Datawetenschap in betalingen, bankieren en financiën gaat over het halen van de meeste kennis uit enorme hoeveelheden verzamelde gegevens met behulp van wiskunde en statistiek. Datawetenschap kan zeer relevant zijn voor risicobeheer, risicoanalyse, fraudepreventie, real-time anomaliedetectie en het genereren van verkopen. Met veel verschillende technieken en benaderingen om uit te kiezen, kan datawetenschap waardevolle informatie uit gestructureerde en ongestructureerde bronnen halen en onregelmatigheden identificeren om toekomstig gedrag en patronen te voorspellen. 

Dalende kosten voor gegevensopslag en -verwerking, betere en snellere connectiviteit en snelle vooruitgang in datawetenschap in de financiële wereld stellen bedrijven in staat menselijke besluitvorming te verbeteren op het gebied van nauwkeurigheid, snelheid en betrouwbaarheid. Volgens McKinsey, technologieën die verband houden met datawetenschap kunnen mogelijk jaarlijks $ 1 biljoen aan incrementele waarde voor banken ontsluiten.  

Bron: McKinsey

Datawetenschap in de financiële wereld kan de omzet verhogen door diensten voor consumenten beter te personaliseren, de kosten te verlagen door meer automatisering en de efficiëntie te verbeteren met een beter gebruik van middelen. Financiële bedrijven die niet vertrouwen op het verbeterde vermogen om meer gegevens sneller te verwerken, lopen het risico te worden ingehaald door de concurrentie en in de steek gelaten door hun klanten. 

Volgens een BCG onderzoek, ziet bijna 90% van de leidinggevenden AI als een kans, maar slechts 18% heeft geprobeerd datawetenschap toe te passen om inkomsten te genereren. Hoewel het integreren en implementeren van machine learning, deep learning en kunstmatige intelligentie in een bedrijfsstrategie een uitdagend proces kan zijn, maakt het voordeel voor financiële bedrijven het de moeite waard. 

Voordelen van datawetenschap in financiën

Betere omzet en omzet

Nu veel klanten geïsoleerd zijn en negatief worden beïnvloed door de pandemie, moeten betalings-, bank- en financiële bedrijven de interactie met hun klanten vergroten door middel van hoogwaardige, persoonlijke connecties. Datawetenschap stelt bedrijven in staat om hun klantgerichte digitale ervaring te onderzoeken en deze continu te verbeteren om aan de wensen van hun klanten te voldoen. Verbeteringen in de manier waarop datawetenschap taal en emoties waarneemt, openen een geheel nieuw niveau van personalisatie van klantervaringen. 

Datawetenschapsingenieurs kunnen consumentenacties analyseren, modellen samenstellen uit de resultaten en gedragsinzichten genereren waarmee bedrijven op het juiste moment de juiste diensten aan hun klanten kunnen aanbieden. Door consumenten op te splitsen in verschillende klassen en doelgroepen op basis van sociaaleconomische kenmerken en kenmerken (leeftijdscategorie, voorkeuren, locatie), kunnen financiële bedrijven aannames doen over hoe elke klant zich waarschijnlijk zal gedragen en hoeveel waarde ze in de toekomst zullen genereren. 

Deze gegevens kunnen worden gebruikt voor A/B-experimenten om de optimale prijzen of vergoedingen voor consumenten te leren bepalen. Door de prijs aan te passen aan de voorkeuren van de consument, worden de inkomsten van zowel bestaande als nieuwe klanten gemaximaliseerd. Evenzo leveren advertenties die zijn getarget met behulp van datawetenschap waarschijnlijk betere resultaten op voor digitale campagnes en genereren ze betere inzichten voor marketing- en verkoopteams. 

Bron: BCG

Krijg nuttige inzichten

Fraude is een aanzienlijk en kostbaar probleem voor financiële instellingen. Naarmate het aantal en het volume van transacties blijft groeien, zullen fraude en cybercriminaliteit vaker voorkomen. Aan de andere kant maakt datawetenschap gebruik van big data en analytische software om de blootstelling van financiële instellingen aan fraude te beperken door middel van proactieve en voorspellende analyses. Door onregelmatigheden en verdacht gedrag op te sporen, kunnen datagestuurde financiële platforms bedrijven en individuen waarschuwen en schade beperken of zelfs voorkomen. 

Inzichten uit datagestuurd fraudeonderzoek kunnen worden gebruikt om klanten op te splitsen in nog kleinere cohorten. Betrouwbare klanten met een geverifieerde aankoopgeschiedenis en toekomstig potentieel kunnen bijvoorbeeld profiteren van betere tarieven of grotere kredietlimieten omdat ze minder risico voor de bank met zich meebrengen. Voor risicovollere klanten hebben dynamische datapijplijnen toegang tot financiële gegevens met minimale latentie, waardoor bedrijven transacties en financiële parameters in realtime kunnen volgen. 

Optimaliseer routines met Robotic Process Automation

Verzoening en andere routinematige handelingen nemen honderden werkuren in beslag voor accountants en andere werknemers. Door transacties uit meerdere gegevensbronnen te matchen, kan datawetenschap in financiën tijd besparen en middelen vrijmaken voor meer kritieke taken. Robotic Process Automation kan de last van risicobeoordeling en kredietwaardigheid aanzienlijk verminderen door alle beschikbare consumentengegevens te controleren en de resultaten op een duidelijke manier te presenteren. 

Elke betalings-, bank- of financiële instelling kan ervoor kiezen om de voordelen van datawetenschap te benutten om haar activiteiten en routines te verbeteren en te intensiveren. Door het volledige potentieel uit beschikbare gegevens te halen in de vorm van analyse, personalisatie en besluitvorming, kan elk financieel bedrijf een betekenisvolle transformatie ondergaan. 

Neem rechtstreeks contact op met het SDK.finance-team om te praten over hoe datawetenschap nuttig kan zijn voor uw betalingsbedrijf. We staan ​​open voor discussies.

Coinsmart. Beste Bitcoin-beurs in Europa
Bron: https://sdk.finance/how-does-data-science-work-in-finance/