银行业中的数据分析应用

发布时间: 2021-03-03

数据分析在银行业的实施正在迅速改变银行业的面貌,每家银行都在寻找更好的方法。通过提供更有效的运营效率,这将帮助他们了解客户,从而提高客户忠诚度。银行正在尝试识别大量可用交易数据中的模式,以便与客户进行有效的交互。

通过银行业的数据分析,银行可以利用来自客户交易,以前的历史记录,趋势,沟通和忠诚度的数据。从如此大量的数据中提取见解是一个巨大的挑战,因为这些数据大多是非结构化的,很难处理。为此,可以使用各种数据分析方法,例如数据融合和集成,机器学习,自然语言处理,信号处理等。

银行正在使用数据分析来执行各种重要任务,例如欺诈检测,客户细分等。

银行业中数据分析的用例:

1.欺诈检测

对于银行业而言,欺诈检测是非常关键的事情。银行业最关心的是确保客户和员工的完全安全。因此,银行正在寻找可检测欺诈尽早设法最大限度地减少了损失。数据分析正是在这里帮助银行业实现必要的保护水平并避免财务损失,数据分析师可以提高客户安全级别。

这可以通过监视和分析客户的不同银行业务来完成。这样他们就可以检测到任何可疑或恶意的活动。

欺诈检测过程中包括的主要步骤是:

收集大量数据样本以训练和测试模型;

训练模型以进行预测;

测试结果和部署的准确性。

数据分析师需要动手运用各种数据挖掘技术,例如关联,聚类,分类等。仅用于处理不同的数据集并提取可用于实时银行业务问题的有意义的见解。

例如,让我们考虑一个系统,如果突然从客户的帐户中发生大量交易,直到帐户的所有者亲自对其进行验证,该系统将保留其他交易。此类系统可帮助客户密切关注其帐户活动。

2.管理客户数据

在当今的大数据时代,银行拥有大量的数据集需要管理。收集,分析和存储如此大量的数据非常困难。因此,各种银行组织都在使用来自数据分析和机器学习的各种工具和技术。

只是为了将这些数据转换为一种格式,以便可以用来更好地了解其客户,以设计新的策略来更好地创收。

如今,由于数字银行的日益普及和使用,每天都会生成数TB的数据。数据分析师首先应用几种方法来分离对他们有用的数据。对该数据的分析有助于他们获得有关客户行为,优先级等的见解。这将帮助他们建立可产生更准确结果的有效模型。

应用不同的机器学习算法可以帮助银行获得新的创收机会,并做出一些重要的数据驱动决策。

3.风险建模

风险的识别和评估是投资银行关注的问题,为了规范不同的金融活动并为各种金融工具确定合适的价格,银行在银行中使用了数据分析。

风险建模的不同类型是:

A.信用风险建模

这使银行可以通过分析客户的先前历史和信用报告来预测客户是否能够偿还其贷款。信用风险分析有助于计算每个个案的风险评分。然后,银行根据风险评分值决定是否批准贷款。

B.投资风险建模

投资银行使用风险建模来检测风险投资。这将帮助他们为客户提供更好的投资建议,并做出正确的决定以增加利润。这些都是使风险建模对银行如此重要的原因。现在,使用数据分析解决方案,银行组织正在设计用于有效风险建模的新策略。这将帮助他们做出更好的数据驱动决策。

4.客户生命周期价值预测

客户生命周期价值预测(CLV)值是指净利润的预测值。这是企业在整个客户关系中将从客户那里获得的价值。银行采用不同的预测分析方法来预测将来可以从任何客户产生的收入。这有助于银行根据客户的预测未来价值将其划分为特定的组。识别具有高未来价值的客户将使组织能够与此类客户保持良好的关系。可以通过在上面花费更多的时间和资源来完成,例如更好的客户服务,价格,报价,折扣等。

为此目的最常用的数据分析工具是分类和回归树(CART),逐步回归和广义线性模型(GLM)。对于银行而言,寻找并吸引可靠且有利可图的客户一直是一个巨大的挑战。随着竞争的加剧,银行需要对客户的每一项活动进行检查,以有效利用其资源。为了解决此问题,银行正使用银行业的数据分析来收集,清理和分析客户数据。

仅用于提取有关客户行为和期望的可行见解。使用数据分析模型来预测客户的CLV,将有助于组织为他们的增长和利润做出一些适当的决策。

5.客户支持

提供有效的客户支持可以帮助公司在更长的时间内吸引他们的客户,客户支持也是客户服务中非常重要的部分。帮助客户使用银行提供的各种服务可以帮助银行更好地与客户互动,各种客户支持服务包括尽早答复客户的问题和投诉,以更好地了解您的客户。

银行业的数据分析正在帮助银行业实现这项服务的自动化,这将为客户提供更好,更准确的响应。并且,还将帮助公司减少对员工的时间和金钱投资。

6.客户细分

银行执行“客户细分”活动,以将客户划分为特定的组,可以根据称为行为细分的客户行为来形成组,或基于客户的某些特殊特征,即人口统计细分。

人口细分可能包括宗教,性别,年龄,收入等因素。客户细分可帮助银行相应地投入时间和资源,有多种数据分析技术,例如聚类,决策树,逻辑回归等。 可以帮助银行。借助这些工具,他们可以相应地预测不同客户群的CLV。仅用于识别高价值和低价值的客户群。

客户细分可以帮助组织有效地利用其资源,通过针对特定的客户群体来增加其销售量,它还可用于提供更好的客户服务并提高客户忠诚度。

7.推荐引擎

在任何行业中成功的关键是向他们真正想要的用户提供这些选定的商品和服务。通过分析客户活动,不同的数据分析和机器学习工具可以帮助行业确定最适合客户的项目。数据分析师从先前的搜索历史,交易历史和个人资料中获取所有用户数据,先是分析它们,然后预测用户可能会感兴趣的最准确的项目。

推荐引擎可以通过使用两种算法来构建,第一个是可以以客户为中心或以项目为中心的协作过滤方法,它评估用户行为以向新用户提供建议。

第二个是基于内容的过滤算法,它向用户推荐由产品启发的最相似的商品。他们在之前的活动中与之互动,根据您的目标和情况,可以使用上述任何方法来构建推荐引擎。

8.实时和预测分析

在银行业中,用户的每笔交易都是重要的数据来源,在此基础上,我们可以应用各种分析方法并获得一些有用的信息来预测未来事件。各种数据分析和机器学习技术用于在银行中执行分析。越来越多的数据为数据分析师提供了更多的机会,使他们可以从数据中破译有用的东西,从而对企业有所帮助。

银行业基本上使用两种类型的分析:

实时分析使银行可以考虑当前情况并采取相应的措施。预测分析可帮助银行预测未来。可以说,这有助于银行预测可能在不久的将来出现的问题并采取适当的措施。只是为了最大程度地减少对业务的影响。

概括

在探讨了数据分析在银行业中的不同应用之后,我们可以说数据分析正在帮助所有领先的银行组织。它有助于跟上竞争并为客户提供更好的服务,银行中的数据分析在各种银行活动中扮演着至关重要的角色,例如欺诈检测,开发推荐引擎,提供有效的客户支持服务等。

数据分析在银行业的应用使得各家银行的运营效率大大提升,给数据分析师的就业领域也增加了一条可选择的赛道。

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