▌欺詐識別

機?學習對于有效檢測和防止涉及信用卡，會計，保險等的欺詐至關重要。 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，就越快限制帳戶活動以最大限度地減少損失。 通過實施一系列欺詐檢測方案，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：獲取模型估計和初步測試的數據采樣模型估計測試階段和部署。

由于每個數據集都不同，每個數據集都需要數據科學家進行單獨的培訓和微調。 將深層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，例如關聯，聚類，預測和分類。

有效欺詐檢測的一個例子是，當一些異常高的交易發生并且銀行的防欺詐系統被設置為暫停，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異常高的熱門商品購買，或者在短期內使用類似數據打開的多個帳戶。

▌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?學習和數據科學工具不是將其視為合規性練習，而是可以將其轉化為更多了解客戶以獲得新收入機會的可能性。

如今，數字銀行業務正變得越來越流行和廣泛使用。 這會產生數TB的客戶數據，因此數據科學家團隊的第一步就是隔離真正相關的數據。 在此之后，憑借有關客戶行為，互動和偏好的信息，數據專家借助精確的機?學習模型，通過隔離和處理這些最相關的客戶信息來改善業務決策，從而為銀行創造新的收入機會。

▌投資銀行的風險建模

風險建模是投資銀行的首要任務，因為它有助于監管金融活動，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公司融資中創造資本，促進兼并和收購，進行公司重組或重組以及投資目的的價值。

這就是為什么風險建模對銀行來說非常重要的原因，最好用更多的信息和預留的數據科學工具進行評估。現在，通過大數據的力量，行業中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決策。

▌個性化營銷

營銷成功的關鍵是制定適合特定客戶需求和偏好的定制產品。 數據分析使我們能夠創建個性化營銷，在適當的設備上，在適當的時間為合適的人提供合適的產品。 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構建一個模型，預測客戶對促銷或報價的響應概率。 因此，銀行可以進行有效的個性化推廣，并改善與客戶的關系。

▌終身價值預測

客戶終生價值（CLV）是企業從與客戶的整個關系中獲得的所有價值的預測。 這項措施的重要性正在迅速增長，因為它有助于 與選定的客戶 建立和維持有益的 關系，從而產生更高的盈利能力和業務增長。

獲取和保留有利可圖的客戶對銀行來說是一個日益嚴峻的挑戰。 隨著競爭越來越激烈，銀行現在需要對每個客戶進行360度全景，以便有效地集中資源。 這就是數據科學的用武之地。首先，必須考慮大量數據：例如客戶獲取和消耗的概念 ，各種銀行產品和服務的使用，其數量和盈利能力，以及其他客戶的特征如地理，人口統計和市場數據。

這些數據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，產品或服務差異很大，他們的行為和期望也是如此。 數據科學家的工具庫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）。 構建預測模型以確定基于CLV的未來營銷策略是一個寶貴的過程，用于在每個客戶的生命周期內與公司保持良好的客戶關系，從而實現更高的盈利性和增長。

▌實時預測和分析

分析在銀行業中日益增長的重要性不容小覷。 機?學習算法和數據科學技術可以顯著改善銀行的分析策略，因為銀行業中的每個用例都與分析密切相關。 

隨著信息的可用性和多樣性的快速增長，分析變得越來越復雜和準確。可用信息的潛在價值令人驚訝：指示實際信號（而不僅僅是噪聲）的有意義數據量在過去幾年中呈指數級增長，而數據處理?的成本和規模一直在下降。 區分真正相關的數據和噪聲有助于有效解決問題和更明智的戰略決策。 

實時分析有助于理解阻礙業務的問題，而預測分析有助于選擇正確的技術來解決問題。 通過將分析集成到銀行工作流程中以提前避免潛在問題，可以獲得顯著更好的結果。

▌客戶細分

客戶細分意味著 基于他們的行為（用于 行為細分 ）或特定特征（例如，地區，年齡，人口統計分割的收入）來 挑選出客戶 群。 數據科學家的工具庫中有大量技術，如 聚類，決策樹，邏輯回歸等，因此，它們有助于學習每個客戶群的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和最大化基于點的方法給每個客戶群以及銷售機會。不要忘記，客戶細分旨在改善客戶服務，幫助客戶忠誠度和留住客戶，這對銀行業來說是必不可少的。

▌推薦引擎

數據科學和機?學習工具可以創建簡單的算法，分析和過濾用戶的活動，以便向他推薦最相關和最準確的項目。 這樣的推薦引擎顯示了用戶可能感興趣的項目，甚至在他自己搜索之前。 為了構建推薦引擎，數據專家分析和處理大量信息，識別客戶檔案，并捕獲顯示其交互的數據，以避免重復報價。

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

協同過濾方法的主要挑戰是使用大量數據導致計算問題和價格上漲。 基于內容的過濾使用更簡單的算法，其推薦與用戶參與先前活動的項目類似的項目。 在行為復雜或連接不清楚的情況下，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。沒有一種方法是普遍的，每種方法都有一些優點和缺點，正確的選擇取決于你的目標和環境。

▌客戶支持

卓越的客戶支持服務是與客戶保持長期良好關系的關鍵。 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，因此他們的大多數活動都涉及服務要素。它包括全面，及時地回答客戶的問題和投訴，并與客戶進行互動。

數據科學使這一過程更加自動化，更加準確，個性化，直接，高效，并且在員工時間方面成本更低。

▌結論

為了獲得競爭優勢，銀行必須承認數據科學的至關重要性，將其整合到決策過程中，并根據客戶數據的可操作見解制定戰略。 從可管理的小步驟開始，將大數據分析整合到您的運營模式中，并領先于競爭對手。

由于這樣一個快速發展的數據科學領域以及將機?學習模型應用于實際數據并獲得越來越準確的結果的能力，這個用例列表可以每天擴展。 我們將非常感謝您對在銀行業中使用數據科學的可能選擇的意見和愿景。

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