银行大数据应用案例 金融行业必知!

火山大数据2019-01-10 13:43:54





 
导读:

在银行业中使用数据科学不仅仅是一种趋势,它已成为保持竞争的必要条件。 银行必须认识到, 大数据技术可以帮助他们有效地集中资源,做出更明智的决策并提高绩效。

以下是银行业使用的大数据,在银行中大量数据究竟该如何有效使用。


1 欺诈识别

  机器学习对于有效检测和防范涉及信用卡,会计,保险等的欺诈行为至关重要。 银行业务中的主动欺诈检测对于为客户和员工提供安全性至关重要。 银行越早检测到欺诈行为,其越快可以限制帐户活动以减少损失。


欺诈检测的关键步骤包括:

  1.获取数据样本进行模型估计和初步测试

  2.模型估计

  3.测试阶段和部署。




高效欺诈检测的一个例子是,当一些异常高的交易发生时,银行的欺诈预防系统被设置为暂停,直到账户持有人确认交易。

  

2 管理客户数据

  银行有义务收集,分析和存储大量数据。但是,机器学习和数据科学工具不是将其视为合规性练习,而是将其转化为更多地了解其客户以推动新的收入机会的可能性。

  如今,数字银行越来越受欢迎并被广泛使用。这创建了TB级的客户数据,因此数据科学家团队的第一步是分离真正相关的数据。

  

3 投资银行的风险建模

  风险建模对投资银行来说是一个高度优先考虑的问题,因为它有助于规范金融活动,并在定价金融工具时发挥最重要的作用。

  这就是为什么风险模型对于银行来说显得非常重要,最好是通过掌握更多信息和储备数据科学工具来评估。


4 个性化营销

  市场营销成功的关键在于制定适合特定客户需求和偏好的定制化报价。数据分析使我们能够创建个性化营销, 在适当的时间在正确的设备上为合适的人员提供合适的产品。数据挖掘广泛用于目标选择,以识别新产品的潜在客户。


  

数据科学家利用行为,人口统计和历史购买数据建立一个模型,预测客户对促销或优惠的反应概率。因此,银行可以进行高效,个性化的宣传并改善与客户的关系。


5 终身价值预测

  客户生命周期价值(CLV)预测了企业从与客户的整个关系中获得的所有价值。这项措施的重要性正在快速增长,因为它有助于创建和维持与特定客户的有利关系,从而创造更高的盈利能力和业务增长。


  

这些 数据通常需要大量清洗和操作才能变得可用和有意义 。 银行客户的概况,产品或服务差异很大,他们的行为和期望也不尽相同。


6 实时和预测分析



分析在银行业中的重要性不可低估。机器学习算法和数据科学技术可以显着改善银行的分析策略,因为银行业务的每个使用案例都与分析密切相关。随着信息的可用性和多样性迅速增加,分析变得更加复杂和准确。


7 客户细分

  客户细分意味着根据他们的行为(对于行为分割)或特定特征(例如区域,年龄,对于人口统计学分割的收入)挑选出一组客户。

  没有必要证明客户的这种细分允许有效地分配营销资源,并且为每个客户群提供基于点的方法的最大化以及销售机会。不要忘记,客户细分旨在改善客户服务,并帮助客户忠诚和留住客户,这对银行业是非常必要的。


8 推荐引擎

  数据科学和机器学习工具可以创建简单的算法,分析和过滤用户的活动,以便向他建议最相关和准确的项目。这种推荐引擎即使在他自己搜索它之前也会显示可能感兴趣的项目。


  

推荐引擎的类型取决于算法的过滤方法。 协同过滤方法既可以是基于用户的,也可以是基于项目的,并且可以与用户行为一起分析其他用户的偏好,然后向新用户提出建议。

  没有任何方法是普适的,它们每个都有一些优点和缺点,正确的选择取决于你的目标和情况。


9 客户支持

实质上,所有银行都是基于服务的业务,因此他们的大部分活动都涉及服务元素。它包括全面及时地回应客户的问题和投诉,并与客户互动。

数据科学使这一过程更好地实现了自动化,更准确,个性化,直接和高效,并且降低了员工时间成本。

  


结论

  为了获得竞争优势,银行必须承认数据科学的重要性,将其融入决策过程,并根据客户数据中获得可操作的见解制定战略。 从小型可管理的步骤开始,将大数据分析整合到您的运营模式中,并领先于竞争对手。

  


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