데이터 사이언스의 응용 분야——-금융 | 세상을 바꾸는 데이터 사이언스

금융은 본질적으로 데이터 문제입니다. 사실 데이터 사이언스는 금융과 어깨를 나란히 합니다. 심지어 데이터 사이언스라는 용어가 만들어지기도 전에 금융업에서는 이미 사용되고 있습니다.

이 문장은 금융업에서의 데이터의 최신 응용 상황을 소개할 것입니다. 데이터 사이언스가 어떻게 금융업에 혁명적인 변화를 일으키는지 소개할 것입니다. 또한, 우리는 서로 다른 업종이 어떻게 데이터 사이언스를 운용하여 재정 지출을 관리할 것인지를 알려드립니다.

참고: 빅데이터 기술 동향 2021 관련 자료는 다음 링크를 통해 참고하세요 !

데이터 사이언스의 응용 분야——-금융

1. 리스크 분석

리스크 분석은 금융 분야에서 데이터 사이언스 및 비즈니스 인텔리전스의 핵심 영역 중 하나입니다. 위험 분석 및 관리를 통해 기업은 전략적 결정을 내리고 회사의 신뢰성과 보안을 강화할 수 있습니다.

회사가 직면한 위험에는 여러 가지 형식이 있습니다. 이런 위험은 경쟁사, 신용대출, 시장 등에서 나옵니다. 리스크 분석을 통해 리스크를 식별하고 감사하며 우선적으로 리스크를 처리할 수 있습니다.

2. 실시간 분석

전통적인 분석에서 데이터 처리는 분할하여 진행하는 것입니다. 데이터 처리는 실시간 할 수 없습니다. 업종별로 실시간 데이터를 확보해 현황을 파악해야 하는 문제가 생긴 것입니다.

그러나 기술의 진보를 통해 실시간 분석할 수 있게 되었습니다. 데이터 사이언스를 활용하면 무역을 추적하고 다른 재무 속성을 분석할 수 있으며, 어떠한 지연의 문제도 발생하지 않습니다.

3. 소비자 분석

소비자의 개별화는 금융 기구의 주요 업무 중 하나입니다. 실시간 분석의 도움으로 데이터 사이언티스트들은 소비자 행동으로부터 정보를 얻고 적절한 비즈니스 의사결정을 할 수 있습니다.

보험사 등 금융기관은 소비자 분석을 이용해 고객의 종신가치를 따져 교차 판매를 늘리고 제로 이하 고객은 피해를 최적화합니다.

4. 고객자료 관리

금융기관은 데이터를 필요로 합니다. 사실 빅데이터는 금융기관의 운영방식을 완전히 바꿨습니다. 데이터의 양과 종류는 소셜미디어와 대량 구역을 통해 제공됩니다.

자료에는 두 가지 형식이 있다. 구조화된 데이터와 비구조적 데이터입니다. 구조화된 데이터 비교이지만쉽게 처리할 수 있지만 많은 문제를 일으키는 것은 비구조화된 데이터입니다. 이 비구조화된 데이터는 몇몇 NoSQL 도구로 처리되며 MapReduce에서도 처리됩니다.

5. 차별화된 서비스 제공

금융기관은 다양한 기술을 활용해 고객정보를 분석하고 고객들을 위해 차별화된 서비스를 제공합니다. 금융기관은 음성 인식과 자연어 처리 소프트웨어로 고객에게 더 나은 서비스를 제공합니다. 고객이 제공하는 데이터가 있으면 금융기관은 고객의 필요에 따라 적절한 판단을 내릴 수 있습니다다.그래서 이윤을 늘릴 수 있습니다.

6. 위험탐지

사기의 위험은 매매 수량이 증가함에 따라 증가합니다. 하지만 빅데이터를 통해 금융기관들이 사기 행각을 추적할 가능성이 커졌습니다.

금융회사의 가장 보편적인 사기 중 하나는 신용카드 사기입니다. 이 같은 사기 검사는 알고리즘을 개선한 결과로 이상 검사의 정확도를 높였습니다.

7. 알고리즘 매매

컴퓨터 프로그래밍을 통해 일정한 가격이 되면 자동 매수·매도 주문을 내도록 조을 설정해 전산에 의해 매매가 이뤄집니다. 빅데이터는 알고리즘 매매에 큰 영향을 미치고 있으며, 데이터 과학도 그 가장 중요한 특징이 되고 있습니다.

마지막으로

결국, 우리는 금융 분야에서 데이터 사이언스의 많은 역할이 있다고 할 수 있습니다. 데이터 사이언스의 사용은 대부분 리스크 관리 및 분석 분야에서 이루어집니다. 데이터 사이언스는 다양한 금융 업무를 자동화하는 데 핵심적인 역할을 해왔습니다.

문장 출처:https://data-flair.training/blogs/data-science-in-finance/

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