在銀行業中使用數據科學不僅僅是一種趨勢，它已成為保持競爭的必要條件。 銀行必須認識到，大數據技術可以幫助他們有效地集中資源，做出更明智的決策并提高績效。

以下我們羅列銀行業使用的數據科學用例清單，讓您了解如何處理大量數據以及如何有效使用數據。

1. 欺詐識別
2. 管理客戶數據
3. 投資銀行的風險建模
4. 個性化營銷
5. 終身價值預測
6. 實時和預測分析
7. 客戶細分
8. 推薦引擎
9. 客戶支持
10. 結論

1、欺詐識別

機器學習對于有效檢測和防范涉及信用卡，會計，保險等的欺詐行為至關重要。 銀行業務中的主動欺詐檢測對于為客戶和員工提供安全性至關重要。 銀行越早檢測到欺詐行為，其越快可以限制帳戶活動以減少損失。 通過實施一系列的欺詐檢測方案，銀行可以實現必要的保護并避免重大損失。

欺詐檢測的關鍵步驟包括：

• 獲取數據樣本進行模型估計和初步測試
• 模型估計
• 測試階段和部署。

由于每個數據集都不同，每個數據集都需要由數據科學家進行個別訓練和微調。 將深厚的理論知識轉化為實際應用需要數據挖掘技術方面的專業知識，如關聯，聚類，預測和分類。 

高效欺詐檢測的一個例子是，當一些異常高的交易發生時，銀行的欺詐預防系統被設置為暫停，直到賬戶持有人確認交易。對于新帳戶，欺詐檢測算法可以調查非常高的熱門項目購買量，或者在短時間內使用類似數據打開多個帳戶。

2、管理客戶數據

銀行有義務收集，分析和存儲大量數據。但是，機器學習和數據科學工具不是將其視為合規性練習，而是將其轉化為更多地了解其客戶以推動新的收入機會的可能性。

如今，數字銀行越來越受歡迎并被廣泛使用。這創建了TB級的客戶數據，因此數據科學家團隊的***步是分離真正相關的數據。之后，通過準確的機器學習模型幫助數據專家掌握有關客戶行為，交互和偏好的信息，可以通過隔離和處理這些最相關的客戶信息來改善商業決策，從而為銀行創造新的收入機會。

3、投資銀行的風險建模

風險建模對投資銀行來說是一個高度優先考慮的問題，因為它有助于規范金融活動，并在定價金融工具時發揮最重要的作用。投資銀行評估公司在企業融資中創造資本，促進兼并和收購，進行公司重組或重組以及用于投資目的的價值。

這就是為什么風險模型對于銀行來說顯得非常重要，***是通過掌握更多信息和儲備數據科學工具來評估。現在，通過大數據的力量，行業內的創新者正在利用新技術進行有效的風險建模，從而實現更好的數據驅動型決策。

4、個性化營銷

市場營銷成功的關鍵在于制定適合特定客戶需求和偏好的定制化報價。數據分析使我們能夠創建個性化營銷，在適當的時間在正確的設備上為合適的人員提供合適的產品。數據挖掘廣泛用于目標選擇，以識別新產品的潛在客戶。

數據科學家利用行為，人口統計和歷史購買數據建立一個模型，預測客戶對促銷或優惠的反應概率。因此，銀行可以進行高效，個性化的宣傳并改善與客戶的關系。

5、終身價值預測

客戶生命周期價值(CLV)預測了企業從與客戶的整個關系中獲得的所有價值。 這項措施的重要性正在快速增長，因為它有助于創建和維持與特定客戶的有利關系，從而創造更高的盈利能力和業務增長。

獲得和維系有利可圖的客戶對銀行來說是一個不斷增長的挑戰。 隨著競爭越來越激烈，銀行現在需要360度全方位了解每位客戶，以便有效地集中資源。 這就是數據科學進入的地方。首先，必須考慮大量數據：如客戶獲得和流失的概念，各種銀行產品和服務的使用，數量和盈利能力以及其他客戶的特點 如地理，人口和市場數據。 

這些數據通常需要大量清洗和操作才能變得可用和有意義。 銀行客戶的概況，產品或服務差異很大，他們的行為和期望也不盡相同。 數據科學家的工具中有許多工具和方法來開發CLV模型，如廣義線性模型(GLM)，逐步回歸，分類和回歸樹(CART)。 建立一個預測模型，以確定基于CLV的未來營銷策略，這對于在每個客戶的一生中與該公司保持良好的客戶關系，實現更高的盈利能力和增長是具有非常有價值的過程。

6、實時和預測分析 

分析在銀行業中的重要性不可低估。機器學習算法和數據科學技術可以顯著改善銀行的分析策略，因為銀行業務的每個使用案例都與分析密切相關。隨著信息的可用性和多樣性迅速增加，分析變得更加復雜和準確。

可用信息的潛在價值非常驚人：指示實際信號的有意義的數據量(不僅僅是噪聲)在過去幾年呈指數級增長，而數據處理器的成本和規模一直在下降。區分真正相關的數據和噪音有助于有效解決問題和制定更明智的戰略決策。實時分析有助于了解阻礙業務的問題，而預測分析有助于選擇正確的技術來解決問題。通過將分析整合到銀行工作流程中，可以實現更好的結果，以提前避免潛在的問題。

7、客戶細分

客戶細分意味著根據他們的行為(對于行為分割)或特定特征(例如區域，年齡，對于人口統計學分割的收入)挑選出一組客戶。數據科學家的一系列技術如聚類，決策樹，邏輯回歸等等，因此它們有助于了解每個客戶群的CLV并發現高價值和低價值的細分市場。

沒有必要證明客戶的這種細分允許有效地分配營銷資源，并且為每個客戶群提供基于點的方法的***化以及銷售機會。不要忘記，客戶細分旨在改善客戶服務，并幫助客戶忠誠和留住客戶，這對銀行業是非常必要的。

8、推薦引擎

數據科學和機器學習工具可以創建簡單的算法，分析和過濾用戶的活動，以便向他建議最相關和準確的項目。這種推薦引擎即使在他自己搜索它之前也會顯示可能感興趣的項目。要構建推薦引擎，數據專家需要分析和處理大量信息，識別客戶配置文件，并捕獲顯示其交互的數據以避免重復提供。 

推薦引擎的類型取決于算法的過濾方法。協同過濾方法既可以是基于用戶的，也可以是基于項目的，并且可以與用戶行為一起分析其他用戶的偏好，然后向新用戶提出建議。

協同過濾方法面臨的主要挑戰是使用大量數據，導致計算問題和價格上漲。基于內容的過濾與更簡單的算法一起工作，其推薦與用戶參考先前活動的項目相似的項目。如果行為復雜或連接不清，這些方法可能會失敗。還有一種混合類型的引擎，結合了協作和基于內容的過濾。

沒有任何方法是普適的，它們每個都有一些優點和缺點，正確的選擇取決于你的目標和情況。

9、客戶支持

杰出的客戶支持服務是保持與客戶長期有效關系的關鍵。作為客戶服務的一部分，客戶支持是銀行業中一個重要但廣泛的概念。實質上，所有銀行都是基于服務的業務，因此他們的大部分活動都涉及服務元素。它包括全面及時地回應客戶的問題和投訴，并與客戶互動。

數據科學使這一過程更好地實現了自動化，更準確，個性化，直接和高效，并且降低了員工時間成本。

結論

為了獲得競爭優勢，銀行必須承認數據科學的重要性，將其融入決策過程，并根據客戶數據中獲得可操作的見解制定戰略。 從小型可管理的步驟開始，將大數據分析整合到您的運營模式中，并領先于競爭對手。

由于這種快速發展的數據科學領域以及將機器學習模型應用于實際數據的能力，因此可以每天擴展此用例列表，從而獲得更多更準確的結果。

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