在銀行業(yè)中使用數(shù)據(jù)科學(xué)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(rèn)識(shí)到，大數(shù)據(jù)技術(shù)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(yè)使用的數(shù)據(jù)科學(xué)用例清單，讓您了解如何處理大量數(shù)據(jù)以及如何有效使用數(shù)據(jù)。

（1）欺詐識(shí)別

（2）管理客戶數(shù)據(jù)

（3）投資銀行的風(fēng)險(xiǎn)建模

（4）個(gè)性化營銷

（5）終身價(jià)值預(yù)測

（6）實(shí)時(shí)和預(yù)測分析

（7）客戶細(xì)分

（8）推薦引擎

（9）客戶支持

（10）結(jié)論

1、欺詐識(shí)別

機(jī)器學(xué)習(xí)對于有效檢測和防范涉及信用卡，會(huì)計(jì)，保險(xiǎn)等的欺詐行為至關(guān)重要。 銀行業(yè)務(wù)中的主動(dòng)欺詐檢測對于為客戶和員工提供安全性至關(guān)重要。 銀行越早檢測到欺詐行為，其越快可以限制帳戶活動(dòng)以減少損失。 通過實(shí)施一系列的欺詐檢測方案，銀行可以實(shí)現(xiàn)必要的保護(hù)并避免重大損失。

欺詐檢測的關(guān)鍵步驟包括：

獲取數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行模型估計(jì)和初步測試 模型估計(jì) 測試階段和部署。

由于每個(gè)數(shù)據(jù)集都不同，每個(gè)數(shù)據(jù)集都需要由數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行個(gè)別訓(xùn)練和微調(diào)。 將深厚的理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方面的專業(yè)知識(shí)，如關(guān)聯(lián)，聚類，預(yù)測和分類。

高效欺詐檢測的一個(gè)例子是，當(dāng)一些異常高的交易發(fā)生時(shí)，銀行的欺詐預(yù)防系統(tǒng)被設(shè)置為暫停，直到賬戶持有人確認(rèn)交易。對于新帳戶，欺詐檢測算法可以調(diào)查非常高的熱門項(xiàng)目購買量，或者在短時(shí)間內(nèi)使用類似數(shù)據(jù)打開多個(gè)帳戶。

2、管理客戶數(shù)據(jù)

銀行有義務(wù)收集，分析和存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)。但是，機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)工具不是將其視為合規(guī)性練習(xí)，而是將其轉(zhuǎn)化為更多地了解其客戶以推動(dòng)新的收入機(jī)會(huì)的可能性。

如今，數(shù)字銀行越來越受歡迎并被廣泛使用。這創(chuàng)建了TB級的客戶數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)的第一步是分離真正相關(guān)的數(shù)據(jù)。之后，通過準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)模型幫助數(shù)據(jù)專家掌握有關(guān)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(guān)的客戶信息來改善商業(yè)決策，從而為銀行創(chuàng)造新的收入機(jī)會(huì)。

3、投資銀行的風(fēng)險(xiǎn)建模

風(fēng)險(xiǎn)建模對投資銀行來說是一個(gè)高度優(yōu)先考慮的問題，因?yàn)樗兄谝?guī)范金融活動(dòng)，并在定價(jià)金融工具時(shí)發(fā)揮最重要的作用。投資銀行評估公司在企業(yè)融資中創(chuàng)造資本，促進(jìn)兼并和收購，進(jìn)行公司重組或重組以及用于投資目的的價(jià)值。

這就是為什么風(fēng)險(xiǎn)模型對于銀行來說顯得非常重要，最好是通過掌握更多信息和儲(chǔ)備數(shù)據(jù)科學(xué)工具來評估。現(xiàn)在，通過大數(shù)據(jù)的力量，行業(yè)內(nèi)的創(chuàng)新者正在利用新技術(shù)進(jìn)行有效的風(fēng)險(xiǎn)建模，從而實(shí)現(xiàn)更好的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策。

4、個(gè)性化營銷

市場營銷成功的關(guān)鍵在于制定適合特定客戶需求和偏好的定制化報(bào)價(jià)。數(shù)據(jù)分析使我們能夠創(chuàng)建個(gè)性化營銷，在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間在正確的設(shè)備上為合適的人員提供合適的產(chǎn)品。數(shù)據(jù)挖掘廣泛用于目標(biāo)選擇，以識(shí)別新產(chǎn)品的潛在客戶。

數(shù)據(jù)科學(xué)家利用行為，人口統(tǒng)計(jì)和歷史購買數(shù)據(jù)建立一個(gè)模型，預(yù)測客戶對促銷或優(yōu)惠的反應(yīng)概率。因此，銀行可以進(jìn)行高效，個(gè)性化的宣傳并改善與客戶的關(guān)系。

5、終身價(jià)值預(yù)測

客戶生命周期價(jià)值(CLV)預(yù)測了企業(yè)從與客戶的整個(gè)關(guān)系中獲得的所有價(jià)值。 這項(xiàng)措施的重要性正在快速增長，因?yàn)樗兄趧?chuàng)建和維持與特定客戶的有利關(guān)系，從而創(chuàng)造更高的盈利能力和業(yè)務(wù)增長。

獲得和維系有利可圖的客戶對銀行來說是一個(gè)不斷增長的挑戰(zhàn)。 隨著競爭越來越激烈，銀行現(xiàn)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(shù)據(jù)科學(xué)進(jìn)入的地方。首先，必須考慮大量數(shù)據(jù)：如客戶獲得和流失的概念，各種銀行產(chǎn)品和服務(wù)的使用，數(shù)量和盈利能力以及其他客戶的特點(diǎn) 如地理，人口和市場數(shù)據(jù)。

這些數(shù)據(jù)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(chǎn)品或服務(wù)差異很大，他們的行為和期望也不盡相同。 數(shù)據(jù)科學(xué)家的工具中有許多工具和方法來開發(fā)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(gè)預(yù)測模型，以確定基于CLV的未來營銷策略，這對于在每個(gè)客戶的一生中與該公司保持良好的客戶關(guān)系，實(shí)現(xiàn)更高的盈利能力和增長是具有非常有價(jià)值的過程。

6、實(shí)時(shí)和預(yù)測分析