数据是金融部门的面包和黄油。甚至在数据科学成为一个很酷的术语之前，金融公司就使用数据来获取洞察力并在该行业中获得竞争优势。然而，现代数据科学正在以多种方式改变金融部门。从欺诈检测到风险分析再到算法交易，所有这些都使用数据科学来无限提高其性能。
许多金融公司通过使用从客户、市场、竞争对手等处获得的大量数据训练机器学习模型来提高其成本效率并提高其可持续性。这使公司能够预测许多重要参数，例如其股票市场走势、客户现在让我们看看金融部门如何使用数据科学及其相关技术（例如机器学习）来提高其在风险分析、欺诈检测、实时分析、算法交易、消费者分析等各个领域的表现， 等等。
1. 风险分析
风险分析是金融部门的主要部分。毕竟，公司如何在不进行风险分析的情况下做出战略决策并管理其可信度？如果客户对风险没有很好的理解，他们如何在市场上进行交易或投资？因此，风险分析也是数据科学在金融中管理的重要组成部分。这涉及对数学、统计学和解决问题的出色理解。公司面临的一些风险包括来自市场、股票、竞争对手等的风险。公司分析他们从财务交易、客户互动等中产生的大量数据，并进行培训以优化他们的风险评分模型并降低他们的风险。风险。公司面临的另一个风险来自客户以及他们是否有信誉。因此，公司会根据客户信息和信用记录训练机器学习模型，以了解他们的信誉。
2. 欺诈检测
有金融的地方，也有很大的造假机会！这就是为什么欺诈检测和管理是数据科学在金融行业解决的一些最重要的事情。最常见的欺诈类型是信用卡欺诈。然而，现在数据分析可以让金融公司发现由于信用卡欺诈而在信用卡历史和金融购买中发生的异常情况，并冻结账户以尽可能减少他们的损失。许多其他机器学习算法可以分析交易数据中的任何异常模式（如果发生），并在发生投资欺诈时捕获。聚类算法还可用于发现看似可疑的数据聚类模式，这些模式可能是金融行业与保险相关的欺诈或其他欺诈的指标。通过这种方式，数据科学可用于管理随着现代金融交易数量的增加而越来越多的欺诈行为。
3. 实时分析
实时分析是金融行业的基础。公司需要知道他们目前的资金投向何处、市场状况如何、他们的投资是否存在风险等。如果数据过时或分析是在时间过去后进行的，那么获得的洞察力没有用，因为金融业的状态可能已经改变。金融公司需要根据只有几秒钟的数据做出市场决策，否则他们将在这个竞争激烈的市场上赔钱。因此，尖端的数据基础设施对于金融部门进行实时分析非常重要。
4. 消费者分析
消费者是金融业的重要组成部分。毕竟，如果没有消费者使用这些知识，金融有什么用。因此，消费者分析用于使用消费者数据和预测建模来了解消费者行为。数据可视化还可用于向当权者突出显示相关结果。金融机构对消费者的一些常见事情包括客户终身价值，即消费者可能在特定业务上花费的总金额，减少低于零的消费者，这些消费者使公司付出的代价超过了他们的价值，等等。他们的工作是针对最佳的消费者细分市场，以实现最大的影响力和盈利能力。
5. 算法交易
算法交易是现代金融领域的重要组成部分。它涉及执行交易订单，牢记自动预编程的交易指令，并牢记不断变化的变量，如价格、时间、交易量等。这些自动交易指令使用由机器学习算法设计的复杂金融公式，这些公式不受人类的情绪和偏见可以使市场更具流动性并提供更系统的交易机会。大数据对此也有巨大影响，因为算法交易保存在账户数据流中，为决策提供相关信息。从理论上讲，这应该能够以人类交易者无法实现的速度和频率产生利润。
6. 客户资料管理
对于金融公司而言，充分了解其客户群非常重要。这是他们跟踪客户需求并努力满足他们的唯一方法，否则他们将失去客户。为此，他们需要客户数据。现在，客户数据有两种常见形式，即结构化数据和非结构化数据。结构化数据通过反馈表、初始明细表等官方形式获取，易于维护和处理。它甚至可以存储在传统的关系数据库中。然而，正是非结构化数据造成了很多问题。其中大部分是通过社交媒体帖子、在线反馈、电子邮件等非正式方法获得的。猜猜看，大部分数据都是非结构化的！这些数据仅使用 Hadoop 等各种 NoSQL 工具进行管理，并存储在 Cassandra、MongoDB、HBase 等 NoSQL 数据库中。
7. 个性化服务
当客户觉得他们得到了个性化的服务和高度的关注时，他们对公司的忠诚度就会更高。这在金融领域也不例外。因此，金融公司使用很多方法来确保他们可以通过使用他们的数据并从这些数据中产生洞察力来为他们的客户提供个性化服务。其中一个例子是聊天机器人。客户可以使用聊天机器人为他们的问题获得即时支持和解决方案。当客户获得如此优质的服务时，他们很有可能对公司更加忠诚，从而推动销售。许多金融公司正在使用自然语言处理和语音识别等技术与客户进行个人层面的互动，并提供更好的互动性。
需要指出的是，这些并不是数据科学改变金融业的唯一领域。金融公司还将数据科学和机器学习用于其他任务，例如流程自动化、社交媒体交互、更高级别的整体安全性等。总而言之，将数据科学最佳实践纳入金融行业只会导致更具革命性的变化。这提高了效率，提高了透明度，并导致整体安全实践更加严格。