▌欺詐識(shí)別

機(jī)?學(xué)習(xí)對(duì)于有效檢測(cè)和防止涉及信用卡，會(huì)計(jì)，保險(xiǎn)等的欺詐至關(guān)重要。 銀行業(yè)務(wù)中的主動(dòng)欺詐檢測(cè)對(duì)于為客戶和員工提供安全性至關(guān)重要。 銀行越早檢測(cè)到欺詐行為，就越快限制帳戶活動(dòng)以最大限度地減少損失。 通過(guò)實(shí)施一系列欺詐檢測(cè)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(cè)的關(guān)鍵步驟包括：獲取模型估計(jì)和初步測(cè)試的數(shù)據(jù)采樣模型估計(jì)測(cè)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)集都需要數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行單獨(dú)的培訓(xùn)和微調(diào)。 將深層理論知識(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)，例如關(guān)聯(lián)，聚類，預(yù)測(cè)和分類。

有效欺詐檢測(cè)的一個(gè)例子是，當(dāng)一些異常高的交易發(fā)生并且銀行的防欺詐系統(tǒng)被設(shè)置為暫停，直到賬戶持有人確認(rèn)交易。 對(duì)于新帳戶，欺詐檢測(cè)算法可以調(diào)查異常高的熱門商品購(gòu)買，或者在短期內(nèi)使用類似數(shù)據(jù)打開(kāi)的多個(gè)帳戶。

▌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)?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)，而是可以將其轉(zhuǎn)化為更多了解客戶以獲得新收入機(jī)會(huì)的可能性。

如今，數(shù)字銀行業(yè)務(wù)正變得越來(lái)越流行和廣泛使用。 這會(huì)產(chǎn)生數(shù)TB的客戶數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)的第一步就是隔離真正相關(guān)的數(shù)據(jù)。 在此之后，憑借有關(guān)客戶行為，互動(dòng)和偏好的信息，數(shù)據(jù)專家借助精確的機(jī)?學(xué)習(xí)模型，通過(guò)隔離和處理這些最相關(guān)的客戶信息來(lái)改善業(yè)務(wù)決策，從而為銀行創(chuàng)造新的收入機(jī)會(huì)。

▌投資銀行的風(fēng)險(xiǎn)建模

風(fēng)險(xiǎn)建模是投資銀行的首要任務(wù)，因?yàn)樗兄诒O(jiān)管金融活動(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(píng)估公司在公司融資中創(chuàng)造資本，促進(jìn)兼并和收購(gòu)，進(jìn)行公司重組或重組以及投資目的的價(jià)值。

這就是為什么風(fēng)險(xiǎn)建模對(duì)銀行來(lái)說(shuō)非常重要的原因，最好用更多的信息和預(yù)留的數(shù)據(jù)科學(xué)工具進(jìn)行評(píng)估。現(xiàn)在，通過(guò)大數(shù)據(jù)的力量，行業(yè)中的創(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)決策。

▌個(gè)性化營(yíng)銷

營(yíng)銷成功的關(guān)鍵是制定適合特定客戶需求和偏好的定制產(chǎn)品。 數(shù)據(jù)分析使我們能夠創(chuàng)建個(gè)性化營(yíng)銷，在適當(dāng)?shù)脑O(shè)備上，在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間為合適的人提供合適的產(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(gòu)買數(shù)據(jù)構(gòu)建一個(gè)模型，預(yù)測(cè)客戶對(duì)促銷或報(bào)價(jià)的響應(yīng)概率。 因此，銀行可以進(jìn)行有效的個(gè)性化推廣，并改善與客戶的關(guān)系。

▌終身價(jià)值預(yù)測(cè)

客戶終生價(jià)值（CLV）是企業(yè)從與客戶的整個(gè)關(guān)系中獲得的所有價(jià)值的預(yù)測(cè)。 這項(xiàng)措施的重要性正在迅速增長(zhǎng)，因?yàn)樗兄?與選定的客戶 建立和維持有益的 關(guān)系，從而產(chǎn)生更高的盈利能力和業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

獲取和保留有利可圖的客戶對(duì)銀行來(lái)說(shuō)是一個(gè)日益嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。 隨著競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈，銀行現(xiàn)在需要對(duì)每個(gè)客戶進(jìn)行360度全景，以便有效地集中資源。 這就是數(shù)據(jù)科學(xué)的用武之地。首先，必須考慮大量數(shù)據(jù)：例如客戶獲取和消耗的概念 ，各種銀行產(chǎn)品和服務(wù)的使用，其數(shù)量和盈利能力，以及其他客戶的特征如地理，人口統(tǒng)計(jì)和市場(chǎng)數(shù)據(jù)。

這些數(shù)據(jù)通常需要大量的清理和操作才能變得有用和有意義。 銀行客戶的檔案，產(chǎn)品或服務(wù)差異很大，他們的行為和期望也是如此。 數(shù)據(jù)科學(xué)家的工具庫(kù)中有許多工具和方法來(lái)開(kāi)發(fā)CLV模型，如廣義線性模型（GLM），逐步回歸，分類和回歸樹(shù)（CART）。 構(gòu)建預(yù)測(cè)模型以確定基于CLV的未來(lái)營(yíng)銷策略是一個(gè)寶貴的過(guò)程，用于在每個(gè)客戶的生命周期內(nèi)與公司保持良好的客戶關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)更高的盈利性和增長(zhǎng)。

▌實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和分析

分析在銀行業(yè)中日益增長(zhǎng)的重要性不容小覷。 機(jī)?學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)可以顯著改善銀行的分析策略，因?yàn)殂y行業(yè)中的每個(gè)用例都與分析密切相關(guān)。 

隨著信息的可用性和多樣性的快速增長(zhǎng)，分析變得越來(lái)越復(fù)雜和準(zhǔn)確。可用信息的潛在價(jià)值令人驚訝：指示實(shí)際信號(hào)（而不僅僅是噪聲）的有意義數(shù)據(jù)量在過(guò)去幾年中呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，而數(shù)據(jù)處理?的成本和規(guī)模一直在下降。 區(qū)分真正相關(guān)的數(shù)據(jù)和噪聲有助于有效解決問(wèn)題和更明智的戰(zhàn)略決策。 

實(shí)時(shí)分析有助于理解阻礙業(yè)務(wù)的問(wèn)題，而預(yù)測(cè)分析有助于選擇正確的技術(shù)來(lái)解決問(wèn)題。 通過(guò)將分析集成到銀行工作流程中以提前避免潛在問(wèn)題，可以獲得顯著更好的結(jié)果。

▌客戶細(xì)分

客戶細(xì)分意味著 基于他們的行為（用于 行為細(xì)分 ）或特定特征（例如，地區(qū)，年齡，人口統(tǒng)計(jì)分割的收入）來(lái) 挑選出客戶 群。 數(shù)據(jù)科學(xué)家的工具庫(kù)中有大量技術(shù)，如 聚類，決策樹(shù)，邏輯回歸等，因此，它們有助于學(xué)習(xí)每個(gè)客戶群的CLV并發(fā)現(xiàn)高價(jià)值和低價(jià)值的細(xì)分市場(chǎng)。沒(méi)有必要證明客戶的這種細(xì)分允許有效地分配營(yíng)銷資源和最大化基于點(diǎn)的方法給每個(gè)客戶群以及銷售機(jī)會(huì)。不要忘記，客戶細(xì)分旨在改善客戶服務(wù)，幫助客戶忠誠(chéng)度和留住客戶，這對(duì)銀行業(yè)來(lái)說(shuō)是必不可少的。

▌推薦引擎

數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)?學(xué)習(xí)工具可以創(chuàng)建簡(jiǎn)單的算法，分析和過(guò)濾用戶的活動(dòng)，以便向他推薦最相關(guān)和最準(zhǔn)確的項(xiàng)目。 這樣的推薦引擎顯示了用戶可能感興趣的項(xiàng)目，甚至在他自己搜索之前。 為了構(gòu)建推薦引擎，數(shù)據(jù)專家分析和處理大量信息，識(shí)別客戶檔案，并捕獲顯示其交互的數(shù)據(jù)，以避免重復(fù)報(bào)價(jià)。

推薦引擎的類型取決于算法的過(guò)濾方法。 協(xié)作過(guò)濾方法可以是基于用戶的，也可以是基于項(xiàng)目的，并且可以處理用戶行為以分析其他用戶的首選項(xiàng)，然后向新用戶提出建議。

協(xié)同過(guò)濾方法的主要挑戰(zhàn)是使用大量數(shù)據(jù)導(dǎo)致計(jì)算問(wèn)題和價(jià)格上漲。 基于內(nèi)容的過(guò)濾使用更簡(jiǎn)單的算法，其推薦與用戶參與先前活動(dòng)的項(xiàng)目類似的項(xiàng)目。 在行為復(fù)雜或連接不清楚的情況下，這些方法可能會(huì)失敗。 還有一種混合類型的引擎，結(jié)合了協(xié)作和基于內(nèi)容的過(guò)濾。沒(méi)有一種方法是普遍的，每種方法都有一些優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，正確的選擇取決于你的目標(biāo)和環(huán)境。

▌客戶支持

卓越的客戶支持服務(wù)是與客戶保持長(zhǎng)期良好關(guān)系的關(guān)鍵。 作為客戶服務(wù)的一部分，客戶支持是銀行業(yè)中一個(gè)重要但廣泛的概念。 實(shí)質(zhì)上，所有銀行都是基于服務(wù)的業(yè)務(wù)，因此他們的大多數(shù)活動(dòng)都涉及服務(wù)要素。它包括全面，及時(shí)地回答客戶的問(wèn)題和投訴，并與客戶進(jìn)行互動(dòng)。

數(shù)據(jù)科學(xué)使這一過(guò)程更加自動(dòng)化，更加準(zhǔn)確，個(gè)性化，直接，高效，并且在員工時(shí)間方面成本更低。

▌結(jié)論

為了獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，銀行必須承認(rèn)數(shù)據(jù)科學(xué)的至關(guān)重要性，將其整合到?jīng)Q策過(guò)程中，并根據(jù)客戶數(shù)據(jù)的可操作見(jiàn)解制定戰(zhàn)略。 從可管理的小步驟開(kāi)始，將大數(shù)據(jù)分析整合到您的運(yùn)營(yíng)模式中，并領(lǐng)先于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

由于這樣一個(gè)快速發(fā)展的數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域以及將機(jī)?學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于實(shí)際數(shù)據(jù)并獲得越來(lái)越準(zhǔn)確的結(jié)果的能力，這個(gè)用例列表可以每天擴(kuò)展。 我們將非常感謝您對(duì)在銀行業(yè)中使用數(shù)據(jù)科學(xué)的可能選擇的意見(jiàn)和愿景。

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