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

¿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 en 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, a fin de evitar que esa 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, como datos de banca por Internet, redes sociales, billeteras móviles, etc. La administración de todos estos datos es desafiante pero cruel en las áreas de los clientes Servicio, detección de fraudes, comprensión del sentimiento de los clientes, etc.

Aplicaciones de la ciencia de datos en la banca.

• Administración de datos de clientes: los bancos recopilan una gran cantidad de datos de múltiples fuentes y con algoritmos de aprendizaje automático para estos datos, pueden aprender mucho sobre sus clientes. Pueden comprender el comportamiento 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 según el valor de vida útil, los comportamientos, los patrones de compra, etc.

• 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 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 correctos en el momento adecuado.

• Predicción de valor de por vida: las técnicas de Data Science 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 se centran en minimizar los riesgos, y esto se puede lograr evaluando más información a través de las herramientas de Data Science. Los bancos ahora están aprovechando la nueva tecnología para predecir mejor las tendencias del mercado y la toma de decisiones.

• Detección de fraude: 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 a prevenir fraudes relacionados con tarjetas de crédito, seguros, etc. Con un análisis predictivo y en tiempo real, los bancos pueden predecir las anomalías en los gastos o retiros que pueden conducir al fraude y pueden tomar medidas por adelantado.

Los bancos necesitan ciencia de datos

No se puede negar que las aplicaciones de la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial aumentan a gran velocidad en el mundo financiero. Con cada vez más personas que reciben educación financiera y se interesan en los sistemas bancarios, la cantidad de datos está explotando a un ritmo exponencial, y los bancos necesitan científicos de datos en grandes cantidades para ayudarles con el trabajo.

¿Cómo puede convertirse en un científico de datos financieros?

La ciencia de datos es un campo de estudio desafiante pero emocionante. El conocimiento exhaustivo de las matemáticas, la informática y los negocios es imprescindible 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 Data Science con acceso de por vida a videos y numerosos seminarios web. Las múltiples evaluaciones y proyectos no solo prueban lo que los estudiantes han aprendido, sino que también los preparan para trabajar en el entorno bancario real.

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