Comment la data science révolutionne l'industrie financière
Les banques et les industries financières en général sont à la pointe de le domaine de la data science et l'appliquent dans de nombreux cas de figure que nous tenterons de comprendre ici.
Je crois que la finance a toujours été une question de données. En fait, la science des données et celle de la finance vont de pair. Avant même que le terme "data science" ne soit utilisé, la finance l'utilisait.Les industries financières perçoivent les données comme un
produit et un carburant essentiels. Elles transforment les données brutes en un
produit significatif et s'en servent pour tirer des conclusions en vue d'un
meilleur fonctionnement de l'industrie. Les institutions financières ont été parmi les premiers utilisateurs
et pionniers de l'analyse de données. La data science est largement utilisé
dans des domaines tels que l'analyse des risques, la gestion des clients, la
détection des fraudes et le trading algorithmique.
Pourquoi utiliser la data science dans la finance ?
Les industries financières ont besoin d'automatiser l'analyse des risques afin de prendre des décisions stratégiques pour l'entreprise. Grâce à l'apprentissage automatique, ils identifient, surveillent et classent les risques par ordre de priorité. Ces algorithmes d'apprentissage machine améliorent la rentabilité et la durabilité des modèles grâce à une formation sur les données clients massivement disponibles. De même, les institutions financières utilisent l'apprentissage machine pour l'analyse prédictive. Il permet aux entreprises de prédire la valeur de leurs clients et leurs mouvements boursiers. Nous pouvons définir l'apprentissage machine (ML) et l'apprentissage profond (DL) comme un sous-ensemble de la data science, qui utilise des modèles statistiques pour tirer des idées et faire des prédictions.
Voici d'étonnantes applications de la data acience qui révolutionnent l'industrie de la finance.
1. Analyse des risques
L'analyse des risques est l'un des domaines clés de la data science. Grâce à l'analyse et à la gestion des risques, l'entreprise est en mesure de prendre des décisions stratégiques, d'accroître la fiabilité et la sécurité. La gestion des risques est un domaine interdisciplinaire, il est essentiel d'avoir des connaissances en mathématiques, en statistiques et en résolution de problèmes.
La plupart des entreprises sont confrontées à divers types de risques. Ces risques proviennent de la concurrence, des crédits, du marché... Les principales étapes de la gestion des risques sont l'identification, le suivi et la hiérarchisation des risques. Il y a une disponibilité massive de données comme les transactions financières, les informations sur les clients. Par conséquent, les établissements se forment sur ce type de données afin d'augmenter les modèles d'évaluation des risques et d'optimiser leurs coûts. Un autre aspect important de la gestion des risques consiste à vérifier la solvabilité des clients. Pour analyser la solvabilité, les entreprises emploient des informaticiens qui utilisent des algorithmes d'apprentissage machine pour analyser les transactions effectuées par les clients.
2. Analyse des consommateurs
La personnification des consommateurs est une tâche majeure des institutions financières. Avec l'aide de l'analyse en temps réel, les scientifiques des données sont en mesure de tirer des enseignements du comportement des consommateurs et de prendre des décisions commerciales appropriées.
Les institutions financières comme les compagnies d'assurance utilisent l'analyse des consommateurs pour mesurer la valeur à vie du client, augmenter leurs ventes croisées ainsi que réduire le nombre de clients dans le négatif pour optimiser les pertes.
3. Détection de la fraude
La fraude est une préoccupation majeure pour les institutions financières. Les risques de fraude se sont accrus avec l'augmentation du nombre de transactions. Toutefois, avec la croissance de la big data et des outils d'analyse, il est maintenant possible pour les institutions financières de garder une trace des fraudes. La fraude par carte de crédit est l'une des fraudes les plus répandues dans les institutions financières.
La détection de ce type de fraude est due à l'amélioration des algorithmes qui ont augmenté la précision de la détection des anomalies. De plus, ces détections alertent les entreprises sur les anomalies dans les achats financiers, ce qui les incite à bloquer le compte afin de minimiser les pertes.
Divers outils d'apprentissage machine peuvent également identifier des schémas inhabituels dans les données de trading et alerter les institutions financières pour qu'elles les examinent plus en profondeur. Il y a d'autres fraudes liées à l'assurance auxquelles les banques doivent faire face. En utilisant plusieurs algorithmes de clustering, les entreprises sont en mesure de séparer et de regrouper des modèles de données qui semblent très suspectes.
4. Gestion des données clients
Les institutions financières ont besoin de données. En fait, les big data ont révolutionné le mode de fonctionnement des institutions financières. Le volume et la variété des données sont fournis par les médias sociaux et un grand nombre de transactions.
Les données sont présentes sous deux formes : données structurées et données non structurées.
Bien que les données structurées soient plus faciles à manipuler, ce sont les données non structurées qui causent beaucoup de problèmes. Celle-ci peuvent être traitées avec plusieurs outils NoSQL ou MapReduce.
5. Négociation algorithmique
La négociation algorithmique est la partie la plus importante des institutions financières. Dans le trading algorithmique, il existe des formules mathématiques complexes et des calculs de vitesse éclair qui aident les sociétés financières à concevoir de nouvelles stratégies de trading. La big data a eu un impact énorme sur le trading algorithmique et la data science est devenue sa caractéristique la plus importante.
Les données présentes dans le trading algorithmique se composent de flux de big data et impliquent un modèle qui mesure et décrit les flux de données sous-jacents. L'objectif du moteur d'analyse est de faire des prédictions pour le marché futur en ayant une meilleure compréhension des ensembles de données massifs.
6. Prestation de services personnalisés
Les institutions financières sont responsables de fournir des services personnalisés à leurs clients. Elles ont recours à diverses techniques pour analyser les renseignements sur les clients et obtenir des renseignements sur leurs interactions. De plus, elles comptent sur la reconnaissance vocale et les logiciels de traitement du langage naturel pour offrir une meilleure interactivité à leurs utilisateurs.
Grâce aux données fournies en retour par les utilisateurs, les institutions financières sont en mesure de prendre des décisions éclairées sur les besoins de leurs clients, ce qui entraînerait une augmentation des bénéfices. Cela aiderait les instituts à optimiser leurs stratégies et à fournir de meilleurs services à leurs clients.
Et en dehors de ces applications, il existe de nombreux rôles de la data science dans le secteur financier. Les entreprises utilisent également la gestion du portefeuille de clients de data science pour analyser les tendances des données à l'aide d'outils de business intelligence, les titulaires financiers utilisent le plus souvent l'apprentissage machine pour l'automatisation et la sécurité des processus. Grâce à diverses techniques d'analyse des sentiments des clients et à des algorithmes d'apprentissage machine, nous pouvons stimuler l'interaction avec les médias sociaux, augmenter leurs retours d'information et analyser les commentaires des clients.
La tendance actuelle de l'industrie financière ouvre la voie à des modèles plus révolutionnaires et plus solides. La technologie est un vaste domaine de tensions pour l'ensemble de la finance, et un grand nombre de data scientists continuent à explorer ce domaine. Les meilleures solutions à nos problèmes critiques dans le domaine de la finance et du négoce permettraient d'accroître l'efficacité, la transparence, la gestion des risques et les innovations.