Razones por las que la ciencia de datos es la base de la banca moderna - inteligenciaes

Razones por las que la ciencia de datos es la base de la banca moderna

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¿Por qué los bancos necesitan ciencia de datos?

La crisis financiera de 2008 fue el resultado de especular sobre el futuro sin aplicar ningún análisis y apostar demasiado por activos que estaban destinados a agotar su valor. Esta es la razón por la que los bancos se convirtieron en uno de los primeros en adoptar las técnicas de Data Science para el procesamiento y la seguridad para evitar que esta situación vuelva a ocurrir en el futuro. Los bancos recopilan datos de fuentes internas, es decir, información de tarjetas de crédito, cuentas, historial de clientes, etc., y también de fuentes externas, es decir, datos bancarios por Internet, redes sociales, billeteras móviles, etc. servicio, detección de fraudes, comprensión del sentimiento de los clientes, etc.

Aplicaciones de la ciencia de datos en la banca

• Gestión de datos de clientes: los bancos recopilan una gran cantidad de datos de varias fuentes y, con algoritmos de aprendizaje automático para estos datos, pueden aprender mucho sobre sus clientes. Pueden comprender los comportamientos de sus clientes, las interacciones sociales, los patrones de gasto, etc. y aplicar los resultados para mejorar su toma de decisiones.

• Segmentación de clientes: la segmentación de clientes es importante para utilizar los recursos de marketing de manera eficiente y mejorar el servicio al cliente. El aprendizaje automático tiene tantos algoritmos de clasificación, como agrupamiento, árboles de decisión, regresión que pueden ayudar a los bancos a clasificar a sus clientes en función del valor de vida de los clientes, comportamientos, patrones de compra, etc.

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• Marketing personalizado: el análisis de datos ayuda a los bancos a utilizar los datos históricos de los clientes y predecir la respuesta de un cliente en particular a los nuevos planes y ofertas. De esta manera, los bancos pueden crear campañas de mercado múltiples y eficientes y dirigirse a los clientes adecuados en el momento adecuado.

• Predicción del valor de por vida: las técnicas de ciencia de datos brindan una mejor comprensión de la adquisición y el desgaste de los clientes, el uso de productos bancarios y otras inversiones, etc., y ayudan a los bancos a evaluar el valor de por vida de un cliente. De esta manera, los bancos pueden identificar a sus clientes rentables y esforzarse por crear una mejor relación con ellos.

• Modelización de riesgos: las inversiones tratan de minimizar los riesgos, y esto se puede lograr evaluando más información a través de herramientas de ciencia de datos. Los bancos ahora están aprovechando la nueva tecnología para una mejor predicción de las tendencias del mercado y la toma de decisiones.

• Detección de fraudes: los bancos están obligados a protegerse a sí mismos y a sus clientes contra actividades fraudulentas. El uso de algoritmos de aprendizaje automático puede ayudar y prevenir fraudes relacionados con tarjetas de crédito, seguros, etc. Con análisis predictivos y en tiempo real, los bancos pueden predecir las anomalías en los gastos o retiros que pueden conducir a fraudes y pueden tomar acciones con anticipación.

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Los bancos necesitan ciencia de datos

No se puede negar que las aplicaciones de ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial están aumentando a gran velocidad en el mundo financiero. Dado que cada vez más personas obtienen educación financiera y se interesan en los sistemas bancarios, la cantidad de datos se está disparando a un ritmo exponencial, y los bancos necesitan un gran número de científicos de datos para ayudarlos con el trabajo.

¿Cómo puede convertirse en un científico de datos financieros?

La ciencia de datos es un campo de estudio desafiante pero emocionante. Es imperativo tener un conocimiento profundo de las matemáticas, la informática y los negocios para encontrar el trabajo de un científico de datos. Teniendo esto en cuenta, la capacitación ha sido diseñada para cubrir todos los conceptos y herramientas aplicados en la ciencia de datos con acceso de por vida a videos y numerosos seminarios web. Múltiples evaluaciones y proyectos no solo evalúan lo que los estudiantes han aprendido, sino que también los preparan para trabajar en el entorno bancario real.

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