Ứng dụng khoa học dữ liệu trong ngân hàng tài chính

- ỨNG DỤNG KHOA HỌC DỮ LIỆU TRONG NGÂN HÀNG TÀI CHÍNH ThS.
- Khoa học dữ liệu (KHDL) đang được ứng dụng vào rất nhiều lĩnh vực của nền kinh tế số, tạo những chuyển biến ấn tượng, giúp tăng hiệu quả và năng suất của doanh nghiệp..
- Sự xuất hiện của Internet vạn vật (Internet of Things - IoT) đánh dấu sự phát triển vượt bậc việc sử dụng dữ liệu vào hoạt động kinh doanh và mọi hoạt động khác của doanh nghiệp..
- Sự tăng trưởng với tốc độ cao dữ liệu số, một mặt, là nguồn tài nguyên quý giá giúp doanh nghiệp hiểu biết sâu sắc hơn không chỉ khách hàng và thị trường của mình mà còn đối với nhân viên và quy trình nội tại trong doanh nghiệp, và hơn thế nữa, dữ liệu số còn trở thành một tài sản “bán được” để tăng doanh thu cho doanh nghiệp (Hà Quang Thụy, 2020)..
- Ngày nay, hầu hết các công ty và tập đoàn lớn đều đã có những đội ngũ, chuyên gia phân tích dữ liệu của riêng họ.
- Họ không ngừng tham gia vào quá trình thu thập, phân tích, dự đoán các tri thức có từ dữ liệu để hỗ trợ cho doanh nghiệp của mình.
- TỔNG QUAN VỀ KHOA HỌC DỮ LIỆU.
- Theo Wikipedia “KHDL là một lĩnh vực liên ngành về các quá trình và các hệ thống rút trích tri thức hoặc hiểu biết từ dữ liệu ở các dạng khác nhau, kể ở dạng cấu trúc hay phi cấu trúc, là sự tiếp nối của một số lĩnh vực phân tích dữ liệu như khoa học thống kê, khai phá dữ liệu, tương tự như khám phá tri thức ở các cơ sở dữ liệu (KDD-Knowledge Discovery in Databases.
- NIST (National Institute of Standards and Technology) định nghĩa “KHDL trực tiếp trích rút tri thức hành động từ dữ liệu qua quá trình phát hiện, thiết lập và kiểm nghiệm các giả thiết”.
- Microsoft đã định nghĩa “KHDL là dùng dữ liệu tạo quyết định dẫn dắt hành động”.
- Đây là một lĩnh vực đa ngành sử dụng các phương pháp và quy trình khoa học để rút ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu” (Saltz &.
- Trọng tâm của nó nằm ở việc áp dụng các phương pháp tự động hóa cho việc phân tích một lượng lớn dữ liệu và từ đó rút ra các tri thức..
- Những trụ cột của KHDL bao gồm: tính toán, thống kê, toán học, các môn học định lượng và kiến thức khoa học chuyên ngành kết hợp để phân tích dữ liệu và cho ra quyết định tốt hơn.
- Với sự xuất hiện của các công nghệ mới, dữ liệu đã tăng lên theo cấp số nhân.
- Điều này đã tạo cơ hội để phân tích và rút ra những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa từ dữ liệu.
- Nó đòi hỏi kiến thức chuyên môn đặc biệt của một ‘Nhà khoa học dữ liệu’, người có thể sử dụng các công cụ thống kê và học máy khác nhau để hiểu và phân tích dữ liệu.
- Một nhà KHDL, chuyên về KHDL, không chỉ phân tích dữ liệu mà còn sử dụng các thuật toán học máy để dự đoán các sự kiện xảy ra trong tương lai.
- Do đó, chúng ta có thể hiểu KHDL là một lĩnh vực liên quan đến việc xử lý dữ liệu, phân tích và trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu bằng nhiều phương pháp thống kê và thuật toán máy tính.
- Dữ liệu lớn và KHDL cho phép các ngân hàng trở nên cạnh tranh nhau hơn trên thị trường.
- Với Data Science, các ngân hàng quản lý nguồn tài nguyên của họ dễ dàng hơn, nhận biết vấn đề trục trặc sớm hơn và quản lý dữ liệu khách hàng hiệu quả hơn (DataFlair)..
- Mô hình hóa rủi ro tín dụng (Credit Risk Modeling) là một trong những khía cạnh quan trọng nhất, cho phép các ngân hàng phân tích khoản vay của họ sẽ được hoàn trả như thế nào..
- Với mô hình rủi ro, các ngân hàng có thể phân tích tỷ lệ vỡ nợ và phát triển các chiến lược để củng cố kế hoạch cho vay của họ.
- Với sự trợ giúp của dữ liệu lớn và KHDL, các ngành ngân hàng có thể phân tích và phân loại những người vỡ nợ trước khi xử phạt khoản vay trong trường hợp rủi ro cao.
- của ngân hàng nơi các công cụ phân tích được sử dụng để định lượng hiệu quả hoạt động của các ngân hàng và để theo dõi hoạt động của họ..
- Sử dụng KHDL, các ngành công nghiệp có thể tận dụng sức mạnh của học máy và phân tích dự đoán để tạo ra các công cụ phân cụm giúp nhận ra các xu hướng và mô hình khác nhau trong hệ sinh thái phát hiện gian lận.
- Lấy các mẫu dữ liệu để đào tạo mô hình..
- Huấn luyện mô hình trên các bộ dữ liệu đã cho.
- Nguồn: (DataFlair) Ví dụ, hai thuật toán như K-mean clustering và SVM có thể được sử dụng để tiền xử lý và phân loại dữ liệu.
- K-means có thể được sử dụng để lựa chọn đặc trưng và SVM sau đó được áp dụng cho dữ liệu để phân loại nó thành lớp gian lận hoặc không gian lận..
- Giá trị vòng đời của khách hàng (Customer Lifetime Value).
- Khách hàng là một phần thiết yếu của ngành ngân hàng.
- Giá trị vòng đời của khách hàng cung cấp giá trị chiết khấu của doanh thu trong tương lai do khách hàng đóng góp.
- Ngoài ra, các ngân hàng muốn biết việc giữ chân khách hàng và liệu họ có giúp tạo ra doanh thu trong tương lai hay không.
- Các ngân hàng muốn khách hàng của họ hài lòng và mang lại lợi ích họ cho hiện tại cũng như triển vọng trong tương lai.
- Các doanh nghiệp như lĩnh vực ngân hàng được yêu cầu phải dự đoán giá trị vòng đời của khách hàng.
- Với phân tích dự đoán, các ngân hàng có thể phân loại khách hàng tiềm năng và gán cho họ giá trị tương lai đáng kể để đầu tư nguồn lực của công ty vào họ.
- Trong khi các thuật toán phân loại giúp các ngân hàng có được khách hàng tiềm năng, việc giữ chân họ là một nhiệm vụ đầy thách thức khác.
- Với sự tăng trưởng trong cạnh tranh, các ngân hàng đòi hỏi một cái nhìn toàn diện về khách hàng để phân bổ nguồn lực của họ một cách tối ưu..
- Có nhiều công cụ khác nhau được sử dụng trong việc tiền xử lý, làm sạch và dự đoán dữ liệu.
- Điều này cho phép các ngân hàng giám sát khách hàng của họ, đóng góp vào sự tăng trưởng và lợi nhuận của công ty..
- Phân khúc khách hàng (Customer Segmentation).
- Trong phân khúc khách hàng, ngân hàng phân nhóm khách hàng dựa trên hành vi và đặc điểm chung của họ để có cách giải quyết phù hợp.
- Trong trường hợp này, các kỹ thuật máy học như phân loại và phân cụm đóng vai trò chính trong việc xác định khách hàng tiềm năng cũng như phân khúc khách hàng dựa trên các hành vi chung của họ..
- Một kỹ thuật phân cụm phổ biến là K-mean, được sử dụng rộng rãi để phân nhóm các điểm dữ liệu tương tự.
- Đây là một thuật toán học tập không giám sát, có nghĩa là dữ liệu mà nó được áp dụng không có bất kỳ nhãn nào và không có ánh xạ đầu vào-đầu ra.
- Một số cách khác nhau để phân khúc khách hàng giúp các tổ chức ngân hàng:.
- Xác định khách hàng dựa trên lợi nhuận của họ..
- Phân khúc khách hàng dựa trên mức độ sử dụng các dịch vụ ngân hàng của họ..
- Tăng cường mối quan hệ với khách hàng của họ..
- Cung cấp các chương trình và dịch vụ thích hợp thu hút các khách hàng cụ thể..
- Phân tích phân khúc khách hàng để thực hiện và cải tiến dịch vụ..
- Cung cấp trải nghiệm tùy chỉnh cho khách hàng là một trong những vai trò quan trọng của ngân hàng.
- Dựa trên các giao dịch của khách hàng và thông tin cá nhân để đề xuất các ưu đãi và dịch vụ mở rộng.
- Các ngân hàng cũng ước tính những sản phẩm mà khách hàng có thể quan tâm đến việc mua sau khi phân tích các lần mua trước đây.
- Công cụ gợi ý cũng đề xuất cung cấp dịch vụ tập trung vào khách hàng hoặc sản phẩm dựa trên sở thích của họ.
- Các ngân hàng cũng có thể đưa ra những lời chào hàng có tính hấp dẫn cao đối với khách hàng.
- Phân tích dự đoán theo thời gian thực (Real-Time Predictive Analytics).
- Phân tích dự đoán là quá trình sử dụng các kỹ thuật tính toán để dự đoán các sự kiện trong tương lai.
- Học máy là công cụ chính của phân tích dự đoán, là một công cụ lý tưởng để cải thiện chiến lược phân tích của các ngân hàng.
- Với sự gia tăng nhanh chóng của dữ liệu, có rất nhiều trường hợp sử dụng và yêu cầu phân tích dữ liệu lên đến đỉnh điểm..
- Có hai loại kỹ thuật phân tích chính:.
- Phân tích thời gian thực (Real-time analytics): cho phép khách hàng hiểu các vấn đề cản trở doanh nghiệp..
- Phân tích dự đoán (Predictive analytics): Cho phép khách hàng lựa chọn kỹ thuật phù hợp để giải quyết vấn đề.
- Phân tích rủi ro (Risk Analytics).
- Phân tích rủi ro là một trong những lĩnh vực quan trọng của KHDL và kinh doanh thông minh (BI-Business Intelligence) trong lĩnh vực tài chính.
- dữ liệu là cốt lõi của nó.
- Mặc dù dữ liệu có cấu trúc truyền thống luôn có thể được cung cấp trong bảng tính, nhưng dạng dữ liệu nâng cao hơn không có cấu trúc.
- Dạng dữ liệu lớn này cung cấp cho các tổ chức nhiều cơ hội..
- Có rất nhiều dữ liệu sẵn có như thông tin khách hàng, giao dịch tài chính.
- Do đó, các tổ chức huấn luyện về loại dữ liệu này để cải thiện các mô hình đánh giá rủi ro.
- Một khía cạnh quan trọng khác của quản lý rủi ro là xác minh khả năng trả được nợ của khách hàng.
- Để phân tích khả năng trả được nợ, các công ty thuê các nhà KHDL sử dụng các thuật toán học máy để phân tích các giao dịch được thực hiện bởi khách hàng (DataFlair)..
- Phân tích thời gian thực (Real-Time Analytics).
- Trong phân tích truyền thống, xử lý dữ liệu ở dạng lô.
- Đó là, việc xử lý dữ liệu chỉ mang tính lịch sử chứ không phải theo thời gian thực.
- Điều này gây ra các vấn đề cho các ngành khác nhau yêu cầu dữ liệu thời gian thực để có được thông tin chi tiết về hoàn cảnh hiện tại.
- Tuy nhiên, với những tiến bộ trong công nghệ và sự phát triển của các đường ống dữ liệu động (Dynamic Data Pipelines), giờ đây có thể truy cập dữ liệu với độ trễ tối thiểu..
- Phân tích khách hàng (Consumer Analytics).
- Cá nhân hóa khách hàng là một hoạt động chính của các tổ chức tài chính.
- Các tổ chức tài chính như công ty bảo hiểm sử dụng phân tích khách hàng để đo lường giá trị vòng đời của khách hàng, tăng doanh số bán hàng chéo của họ cũng như giảm lượng khách hang “below zero”.
- Quản lý dữ liệu khách hàng (Customer Data Management).
- Các tổ chức tài chính cần dữ liệu.
- Trên thực tế, dữ liệu lớn đã tạo ra một cuộc cách mạng trong cách thức hoạt động của các tổ chức tài chính.
- Khối lượng và sự đa dạng của dữ liệu được đóng góp thông qua phương tiện truyền thông xã hội và một số lượng lớn các giao dịch..
- Dữ liệu có hai dạng: Dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc.
- Mặc dù dữ liệu có cấu trúc dễ xử lý hơn, nhưng chính dữ liệu phi cấu trúc lại gây ra rất nhiều vấn đề.
- Dữ liệu.
- Kinh doanh thông minh (Business Intelligence) là khía cạnh quan trọng nhất của dữ liệu lớn.
- Các ngành sử dụng học máy để tạo ra thông tin chi tiết về khách hàng và trích xuất thông tin kinh doanh.
- Có nhiều công cụ khác nhau trong trí tuệ nhân tạo như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, khai phá dữ liệu và phân tích văn bản tạo ra những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa từ dữ liệu.
- Hơn nữa, các thuật toán học máy phân tích xu hướng tài chính và những thay đổi trong giá trị thị trường thông qua phân tích kỹ lưỡng dữ liệu khách hàng..
- Các tổ chức tài chính chịu trách nhiệm cung cấp các dịch vụ được cá nhân hóa cho khách hàng của họ.
- Họ sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau để phân tích thông tin khách hàng và tạo ra những hiểu biết sâu sắc về các tương tác của họ.
- Với dữ liệu được cung cấp bởi người dùng, các tổ chức tài chính có thể có được những hiểu biết hữu ích về nhu cầu khách hàng của họ.
- giúp các tổ chức tối ưu hóa chiến lược và cung cấp dịch vụ tốt hơn cho khách hàng của họ..
- Tuy nhiên, với sự phát triển của dữ liệu lớn và các công cụ phân tích, giờ đây các tổ chức tài chính có thể theo dõi các gian lận.
- Các công cụ học máy khác nhau cũng có thể xác định các mẫu bất thường trong dữ liệu giao dịch và cảnh báo các tổ chức tài chính để điều tra thêm về nó.
- Sử dụng một số thuật toán phân cụm, các công ty có thể tách biệt và phân cụm các mẫu dữ liệu có vẻ rất đáng ngờ..
- Dữ liệu lớn đã có tác động rất lớn đến giao dịch thuật toán và KHDL đã trở thành đặc trưng quan trọng nhất của nó..
- KHDL sẽ phát triển mạnh mẽ hơn nữa trong tương lai và giúp cho con người tận dụng được tối đa tiềm năng của các nguồn dữ liệu lớn.
- Tổng quan về khoa học dữ liệu

Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn
hoặc xem Tóm tắt