▌欺詐識別

機?學(xué)習(xí)對于有效檢測和防止涉及信用卡，會計，保險等的欺詐至關(guān)重要。 銀行業(yè)務(wù)中的主動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，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(xiàn)必要的保護并避免重大損失。

欺詐檢測的關(guān)鍵步驟包括：獲取模型估計和初步測試的數(shù)據(jù)采樣模型估計測試階段和部署。

由于每個數(shù)據(jù)集都不同，每個數(shù)據(jù)集都需要數(shù)據(jù)科學(xué)家進行單獨的培訓(xùn)和微調(diào)。 將深層理論知識轉(zhuǎn)化為實際應(yīng)用需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方面的專業(yè)知識，例如關(guān)聯(lián)，聚類，預(yù)測和分類。

有效欺詐檢測的一個例子是，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交易。 對于新帳戶，欺詐檢測算法可以調(diào)查異常高的熱門商品購買，或者在短期內(nèi)使用類似數(shù)據(jù)打開的多個帳戶。

▌管理客戶數(shù)據(jù)

銀行有義務(wù)收集，分析和存儲大量數(shù)據(jù)。 但是，機?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會的可能性。

如今，數(shù)字銀行業(yè)務(wù)正變得越來越流行和廣泛使用。 這會產(chǎn)生數(shù)TB的客戶數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)科學(xué)家團隊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，互動和偏好的信息，數(shù)據(jù)專家借助精確的機?學(xué)習(xí)模型，通過隔離和處理這些最相關(guān)的客戶信息來改善業(yè)務(wù)決策，從而為銀行創(chuàng)造新的收入機會。

▌投資銀行的風(fēng)險建模

風(fēng)險建模是投資銀行的首要任務(wù)，因為它有助于監(jiān)管金融活動，并在定價金融工具時發(fā)揮最重要的作用。投資銀行評估公司在公司融資中創(chuàng)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(fēng)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(yù)留的數(shù)據(jù)科學(xué)工具進行評估。現(xiàn)在，通過大數(shù)據(jù)的力量，行業(yè)中的創(chuàng)新者正在利用新技術(shù)進行有效的風(fēng)險建模，從而實現(xiàn)更好的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。

▌個性化營銷

營銷成功的關(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)建個性化營銷，在適當(dāng)?shù)脑O(shè)備上，在適當(dāng)?shù)臅r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)計和歷史購買數(shù)據(jù)構(gòu)建一個模型，預(yù)測客戶對促銷或報價的響應(yīng)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(guān)系。

▌終身價值預(yù)測

客戶終生價值（CLV）是企業(yè)從與客戶的整個關(guān)系中獲得的所有價值的預(yù)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(guān)系，從而產(chǎn)生更高的盈利能力和業(yè)務(wù)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(zhàn)。 隨著競爭越來越激烈，銀行現(xiàn)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(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)計和市場數(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）。 構(gòu)建預(yù)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(nèi)與公司保持良好的客戶關(guān)系，從而實現(xiàn)更高的盈利性和增長。

▌實時預(yù)測和分析

分析在銀行業(yè)中日益增長的重要性不容小覷。 機?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，因為銀行業(yè)中的每個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，分析變得越來越復(fù)雜和準(zhǔn)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(shù)據(jù)量在過去幾年中呈指數(shù)級增長，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題和更明智的戰(zhàn)略決策。 

實時分析有助于理解阻礙業(yè)務(wù)的問題，而預(yù)測分析有助于選擇正確的技術(shù)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(jié)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(qū)，年齡，人口統(tǒng)計分割的收入）來 挑選出客戶 群。 數(shù)據(jù)科學(xué)家的工具庫中有大量技術(shù)，如 聚類，決策樹，邏輯回歸等，因此，它們有助于學(xué)習(xí)每個客戶群的CLV并發(fā)現(xiàn)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(wù)，幫助客戶忠誠度和留住客戶，這對銀行業(yè)來說是必不可少的。

▌推薦引擎

數(shù)據(jù)科學(xué)和機?學(xué)習(xí)工具可以創(chuàng)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(guān)和最準(zhǔn)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(gòu)建推薦引擎，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，以避免重復(fù)報價。

推薦引擎的類型取決于算法的過濾方法。 協(xié)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(xié)同過濾方法的主要挑戰(zhàn)是使用大量數(shù)據(jù)導(dǎo)致計算問題和價格上漲。 基于內(nèi)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(fù)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(jié)合了協(xié)作和基于內(nèi)容的過濾。沒有一種方法是普遍的，每種方法都有一些優(yōu)點和缺點，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)中一個重要但廣泛的概念。 實質(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)活動都涉及服務(wù)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(shù)據(jù)科學(xué)使這一過程更加自動化，更加準(zhǔn)確，個性化，直接，高效，并且在員工時間方面成本更低。

▌結(jié)論

為了獲得競爭優(yōu)勢，銀行必須承認數(shù)據(jù)科學(xué)的至關(guān)重要性，將其整合到?jīng)Q策過程中，并根據(jù)客戶數(shù)據(jù)的可操作見解制定戰(zhàn)略。 從可管理的小步驟開始，將大數(shù)據(jù)分析整合到您的運營模式中，并領(lǐng)先于競爭對手。

由于這樣一個快速發(fā)展的數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域以及將機?學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于實際數(shù)據(jù)并獲得越來越準(zhǔn)確的結(jié)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(yè)中使用數(shù)據(jù)科學(xué)的可能選擇的意見和愿景。

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