Блог

Основа будь-якого бізнесу – це інформація. На даний момент існує велика кількість різних методів аналізу даних, які використовуються компаніями для автоматизації та досягнення максимальної ефективності. Фінансові компанії, які надають фінансові послуги та послуги для управління фінансовими процесами, не є винятком. Вони володіють та обробляють величезну кількість даних, які потребують якісного управління та високого рівня захисту. Наука про дані відіграє ключову роль в організації цих та інших процесів.

1. Виявлення та запобігання шахрайству

Ключовим показником успішності фінансової організації є безпека коштів та даних клієнтів. Це досить складний і трудомісткий процес. Важливо використовувати не лише технології, які допоможуть блокувати шахрайські дії, а й технології, які зможуть виявити підозрілу активність на ранній стадії та оцінити ситуацію. Такі технології необхідно регулярно моніторити та оновлювати.

Величезна кількість транзакцій та процесів не дозволяє вручну відстежити підозрілу активність. Проте, Data Science є чудовим інструментом у цій ситуації. Він дає змогу створити алгоритм самостійного аналізу певних дій, що дозволить автоматизувати процес виявлення. Також варто відзначити, що технологія здатна самонавчатися. Обробка більшої кількості даних сприяє отриманню більшого досвіду та знань. Виявлення підроблених документів, копії фінансових операцій та рахунків, підозрілих дій, запобігання шахрайству можливе завдяки Data Science.

2. Оцінка та управління ризиками

Машинне навчання та штучний інтелект, у тому числі допомагають провести оцінку фінансових ризиків та безпеки. Нові моделі машинного навчання дозволяють більш ефективно проводити аналіз ризиків та керувати ними.

Конкуренти, органи влади, інвестори та інші учасники можуть нести певні ризики для бізнеса. Будь-яка ситуація має бути розв’язана з урахуванням розуміння ризиків, потенційних втрат та можливостей зростання. Цей процес вимагає аналізу великої кількості оброблених та необроблених даних.

Складні самонавчальні алгоритми Data Science у цьому разі будуть максимально корисні. Вони проводять оцінку даних з метою аналізу ризиків, дозволяючи компаніям створювати надійну модель подальшого розвитку.

3. Управління даними клієнта

Найціннішим ресурсом будь-якої компанії є дані, якість управління якими має вирішальне значення. Така велика кількість даних, якими володіють фінансові компанії, доцільно обробляти автоматично. Швидкий та ефективний аналіз неструктурованих даних забезпечить ШІ.

4. Персоналізація

Дохід сучасного бізнесу залежить від точності вгадування потреб клієнтів. Чим краще компанія вгадає бажання клієнта – тим вищий шанс отримати більший дохід. Для фінансових компаній це працює так само. Клієнти охочіше будуть користуватися послугами компанії або банку, який має пропозицію саме для них з урахуванням їхнього доходу, потреб та певної ситуації.

Data Science дозволяє відстежити поведінку користувачів та надає повну картину. Бізнес отримує можливість приймати більш обґрунтовані рішення, а клієнт отримує унікальну та персоналізовану пропозицію.

5. Аналітика

Збір та аналіз даних – це 2 ключових процеса. Сучасні технології дозволяють ефективно обробляти великі обсяги даних різного типу. Це дозволяє відстежити зміни даних та внести редагування з метою запобігання ризикам. Наприклад, аналіз даних про клієнтів відкриває нові можливості, дозволяючи відреагувати на інтерес клієнта та побудувати якісну маркетингову кампанію.