Implementasi Data Science Di Industri Finance

Rumahit.ID - Data Science telah memainkan peran kunci dalam mengotomatisasi berbagai tugas keuangan. Seperti halnya bank yang memiliki analisis risiko otomatis, industri keuangan juga menggunakan ilmu data untuk tugas ini. Industri keuangan perlu mengotomatisasi analitik risiko untuk melaksanakan keputusan strategis bagi perusahaan. Menggunakan pembelajaran mesin, mereka mengidentifikasi, memantau dan memprioritaskan risiko. Algoritma pembelajaran mesin ini meningkatkan efisiensi biaya dan keberlanjutan model melalui pelatihan tentang data pelanggan yang tersedia secara massal. Demikian pula, lembaga keuangan menggunakan pembelajaran mesin untuk analitik prediktif. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk memprediksi nilai seumur hidup pelanggan dan pergerakan pasar saham mereka.

Data Science juga memainkan peran kunci dalam perdagangan algoritmik. Melalui analisis data yang ketat, lembaga keuangan dapat membuat keputusan berdasarkan data. Ini juga memainkan peran penting dalam membuat pengalaman pelanggan menjadi lebih baik bagi pengguna. Melalui analisis ekstensif pengalaman klien dan modifikasi preferensi, lembaga keuangan dapat menciptakan hubungan yang dipersonalisasi dengan pelanggan mereka.

Data Science lebih jauh didorong oleh analitik real-time dari pelanggan yang meningkatkan personalisasi. Melalui berbagai teknik analisis sentimen pelanggan dan algoritma pembelajaran mesin, kami dapat meningkatkan interaksi media sosial, meningkatkan umpan balik mereka, dan menganalisis ulasan pelanggan. Juga, teknik pembelajaran mesin tambahan seperti pemrosesan bahasa alami dan penambangan data telah berkontribusi pada transformasi informasi untuk tata kelola yang lebih cerdas yang membantu meningkatkan profitabilitas bisnis.

Berikut kami paparkan 7 aplikasi data science dibidang finance 

1. Risk Analytics (Analisis Risiko)

Analisis Risiko adalah salah satu bidang utama data science dan business intelligence di bidang keuangan. Dengan analisis dan manajemen risiko, perusahaan dapat mengambil keputusan strategis, meningkatkan kepercayaan dan keamanan perusahaan. Karena manajemen risiko mengukur frekuensi kerugian dan mengalikannya dengan gravitasi kerusakan, data menjadi inti dari itu. Manajemen risiko adalah bidang lintas disiplin, penting untuk memiliki pengetahuan tentang matematika, statistik, dan penyelesaian masalah. Sementara data terstruktur tradisional selalu dapat ditampung dalam spreadsheet, bentuk data yang lebih maju tidak terstruktur. Bentuk big data ini memberikan berbagai peluang bagi lembaga.

Ada berbagai bentuk risiko yang dihadapi perusahaan. Risiko-risiko ini berasal dari pesaing, kredit, pasar, dll. Langkah utama dalam mengelola risiko adalah mengidentifikasinya, memantau dan memprioritaskan risiko. Ada ketersediaan data yang sangat besar seperti informasi pelanggan, transaksi keuangan. Oleh karena itu, lembaga-lembaga melatih jenis data ini untuk meningkatkan model penilaian risiko dan mengoptimalkan biayanya. Aspek penting lain dari manajemen risiko adalah untuk memverifikasi kelayakan kredit pelanggan. Untuk menganalisis kelayakan kredit, perusahaan mempekerjakan ilmuwan data yang menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis transaksi yang dilakukan oleh pelanggan.

2. Real-Time Analytics (Analisis Real-Time)

Dalam analisis tradisional, pemrosesan data adalah dalam bentuk kumpulan. Yaitu, pemrosesan data yang hanya bersifat historis dan tidak real-time. Ini menyebabkan masalah bagi berbagai industri yang membutuhkan data waktu nyata untuk mendapatkan wawasan tentang keadaan saat ini. Namun, dengan kemajuan teknologi dan pengembangan pipa data dinamis, sekarang mungkin untuk mengakses data dengan latensi minimal. Dengan aplikasi Data Science dalam Keuangan ini, lembaga dapat melacak transaksi, skor kredit, dan atribut keuangan lainnya tanpa masalah latensi.

3. Consumer Analytics (Analisis Konsumen)

Personalisasi konsumen adalah operasi utama lembaga keuangan. Dengan bantuan analitik real-time, para ilmuwan data dapat mengambil wawasan dari perilaku konsumen dan mampu mengambil keputusan bisnis yang tepat. Lembaga keuangan seperti perusahaan asuransi menggunakan analitik konsumen untuk mengukur nilai seumur hidup pelanggan, meningkatkan penjualan silang serta mengurangi pelanggan di bawah nol untuk mengoptimalkan kerugian.

4. Customer Data Management (Manajemen Data Pelanggan)

Lembaga Keuangan membutuhkan data. Faktanya, data besar telah merevolusi cara fungsi lembaga keuangan. Volume dan variasi data disumbangkan melalui media sosial dan sejumlah besar transaksi.

Data hadir dalam dua bentuk-

• Data terstruktur
• Data tidak terstruktur

Sementara data terstruktur lebih mudah untuk ditangani, sementara data tidak terstruktur yang menyebabkan banyak masalah. Data tidak terstruktur ini dapat ditangani dengan beberapa alat NoSQL dan dapat diproses dengan bantuan MapReduce.

Business Intelligence adalah aspek terpenting dari Big Data. Industri menggunakan pembelajaran mesin untuk menghasilkan wawasan tentang pelanggan dan mengekstraksi intelijen bisnis. Ada berbagai alat dalam Kecerdasan Buatan seperti Pemrosesan Bahasa Alami, penambangan data, dan analisis teks yang menghasilkan wawasan yang berarti dari data. Lebih lanjut, algoritma pembelajaran mesin menganalisis tren keuangan dan perubahan nilai pasar melalui analisis menyeluruh terhadap data pelanggan.

5. Providing Personalized Services (Memberikan Layanan yang Dipersonalisasi)

Lembaga Keuangan bertanggung jawab untuk menyediakan layanan pribadi untuk pelanggan mereka. Lembaga Keuangan menggunakan berbagai teknik untuk menganalisis informasi pelanggan dan menghasilkan wawasan tentang interaksinya. Selain itu, lembaga keuangan mengandalkan pengakuan bicara dan perangkat lunak berbasis pemrosesan bahasa untuk memberikan interaktivitas yang lebih baik kepada penggunanya.

Dengan data yang disediakan kembali oleh pengguna, lembaga keuangan dapat mengambil wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari kebutuhan pelanggan mereka yang akan mengarah pada peningkatan laba. Ini akan membantu lembaga untuk mengoptimalkan strategi mereka dan memberikan layanan yang lebih baik kepada pelanggan mereka.

6. Fraud Detection (Deteksi Penipuan)

Penipuan adalah masalah utama bagi lembaga keuangan. Bahaya penipuan meningkat dengan peningkatan jumlah transaksi. Namun, dengan pertumbuhan data besar dan alat analitis, sekarang mungkin bagi lembaga keuangan untuk melacak penipuan. Salah satu penipuan yang paling banyak dilakukan di lembaga keuangan adalah penipuan kartu kredit. Deteksi jenis penipuan ini disebabkan oleh peningkatan dalam algoritma yang telah meningkatkan akurasi untuk deteksi anomali. Selain itu, deteksi ini mengingatkan perusahaan tentang anomali dalam pembelian keuangan, mendorong mereka untuk memblokir akun untuk meminimalkan kerugian.

Berbagai alat pembelajaran mesin juga dapat mengidentifikasi pola yang tidak biasa dalam data perdagangan dan memperingatkan lembaga keuangan untuk penyelidikan lebih lanjut. Ada penipuan terkait asuransi lain yang harus dihadapi bank. Dengan menggunakan beberapa algoritma pengelompokan, perusahaan dapat memisahkan dan mengelompokkan pola data yang tampaknya sangat mencurigakan.

7. Algorithmic Trading (Perdagangan Algoritma)

Perdagangan Algoritmik adalah bagian terpenting dari lembaga keuangan. Dalam perdagangan algoritmik, ada rumus matematika yang kompleks dan perhitungan kecepatan kilat yang membantu perusahaan keuangan untuk menyusun strategi perdagangan baru. Big Data telah memiliki dampak besar pada perdagangan algoritmik dan ilmu data telah menjadi fitur terpentingnya.

Data yang ada dalam perdagangan algoritmik terdiri dari aliran data besar-besaran dan melibatkan model yang mengukur dan menjelaskan aliran data yang mendasarinya. Tujuan dari mesin analitis adalah untuk membuat prediksi untuk pasar masa depan dengan memiliki pemahaman yang lebih baik tentang kumpulan data besar