Daugelį metų finansų sektorius rėmėsi tikslumu, strateginių sprendimų priėmimu ir išsamia duomenų analize. Išpopuliarėjus duomenų mokslui finansų srityje, finansinė analizė įžengė į naują erą, kai pažangūs įrankiai ir metodai keičia organizacijų veikimo būdą, rizikos įvertinimą ir galimybių nustatymą. Šiame straipsnyje nagrinėjami svarbūs duomenų mokslo pritaikymai ir pranašumai pertvarkant finansinę analizę.
Atotrūkio tarp duomenų ir sprendimų priėmimo mažinimas
Kiekvieną dieną finansų įstaigos sugeneruoja didžiulį duomenų kiekį – nuo sandorių įrašų iki įžvalgų apie vartotojų elgesį ir rinkos tendencijas. Iššūkis yra veiksmingai panaudoti šiuos duomenis, o ne tik juos turėti.
Duomenų mokslas yra esminė grandis, leidžianti įmonėms įgyti vertingų įžvalgų ir priimti pagrįstus sprendimus. Finansų analitikai dabar gali tiksliau ir efektyviau valdyti sudėtingus duomenų rinkinius naudodami statistinius modelius, mašininį mokymąsi finansų srityje ir duomenų vizualizavimo įrankius. Tai pagerina sprendimų priėmimą ir padidina gebėjimą prisitaikyti reaguojant į rinkos pokyčius.
Pagrindinės duomenų mokslo taikymas finansuose
Duomenų mokslas nėra tik įrankis; tai technologijų ir technikų derinys, skirtas specifiniams finansiniams iššūkiams spręsti. Jo poveikis buvo reikšmingas keliose srityse:
1. Rizikos valdymas
Duomenų mokslas žymiai pagerino rizikos valdymo efektyvumą, kuris yra svarbus finansų pramonės aspektas. Nuspėjamoji finansų analizė gali analizuoti istorinius duomenis, kad būtų galima numatyti galimas rizikas, tokias kaip kredito įsipareigojimų neįvykdymas, rinkos svyravimai ar veiklos sutrikimai. Pavyzdžiui, mašininio mokymosi palaikomi kredito vertinimo modeliai suteikia didesnį asmens kreditingumo vertinimo tikslumą, palyginti su tradiciniais metodais.
Be to, duomenų mokslo metodai palengvina rizikos valdymą realiuoju laiku. Integruodamos duomenų srautus iš įvairių šaltinių, institucijos gali aptikti anomalijas ar pažeidimus vos jiems įvykus, o tai padeda sumažinti galimus nuostolius.
2. Sukčiavimo aptikimas
Finansinis sukčiavimas kelia didelę grėsmę tiek organizacijoms, tiek vartotojams. Tradicinės taisyklėmis pagrįstos sistemos dažnai stengiasi aptikti sudėtingas sukčiavimo schemas. Priešingai, duomenų mokslas naudoja pažangius algoritmus, kurie gali atpažinti neįprastus sandorių duomenų modelius. Laikui bėgant šie algoritmai tobulėja, mokosi iš naujų bandymų sukčiauti ir tampa veiksmingesni. Pavyzdžiui, anomalijų aptikimo algoritmai gali nustatyti netipišką išlaidų elgesį, pvz., staigų operacijų iš anksčiau neaktyvios paskyros padidėjimą.
Taikant aktyvų požiūrį galima sumažinti nuostolius dėl sukčiavimo ir sustiprinti vartotojų pasitikėjimą.
3. Investavimo strategijos
Duomenų vis labiau reikia priimant investicinius sprendimus. Kiekybiniai analitikai, dažnai vadinami kvantais, naudoja duomenų mokslą kurdami modelius, kurie nustato pelningas investavimo galimybes. Tokie metodai kaip nuotaikų analizė, kuri analizuoja naujienų straipsnius, socialinių tinklų atnaujinimus ir kitus teksto šaltinius, padeda užfiksuoti rinkos nuotaikas.
Be to, portfelio optimizavimo algoritmai leidžia investuotojams efektyviai valdyti riziką ir grąžą. Įvertinus istorinius rezultatus ir dabartines rinkos sąlygas, šios priemonės suteikia vertingų įžvalgų kuriant tvirtus investicijų portfelius.
4. Kliento personalizavimas
Finansų organizacijos turi giliai suprasti vartotojų elgesį. Duomenų mokslo pagalba granuliuotas segmentavimas leidžia įmonėms pritaikyti savo produktus ir paslaugas pagal specifinius skirtingų klientų poreikius. Pavyzdžiui, bankai gali sugrupuoti klientus pagal jų gyvenimo etapus, pajamų lygį arba išlaidų įpročius, naudodami klasterizacijos algoritmus.
Be to, klientų sąveika gali būti labiau individualizuota. Pokalbių robotai ir virtualūs asistentai, palaikomi natūralios kalbos apdorojimo, pagerina klientų patirtį teikdami palaikymą realiuoju laiku. Šios sistemos gali numatyti klientų poreikius ir pasiūlyti atitinkamus produktus ar finansavimo galimybes.
5. Teisės aktų laikymasis
Naršyti finansiniuose reglamentuose gali būti sudėtinga ir reikalaujanti daug išteklių. Tačiau duomenų mokslas supaprastina teisės aktų laikymąsi automatizuodamas duomenų rinkimą, apdorojimą ir ataskaitų teikimą. Tokios priemonės kaip natūralios kalbos apdorojimas gali analizuoti norminius dokumentus ir nustatyti pagrindinius reikalavimus, kad būtų užtikrinta atitiktis. Be to, nuspėjamieji modeliai gali nustatyti galimas atitikties problemas, kol jos neišsiplės.
Toks į ateitį orientuotas požiūris ne tik gerina institucijos reputaciją, bet ir sumažina baudų skyrimo riziką.
Duomenų mokslo privalumai finansinėje analizėje
Duomenų mokslo integravimas į finansinę analizę suteikia keletą apčiuopiamų pranašumų:
-
Padidintas tikslumas: įprasti finansiniai modeliai dažnai daro prielaidas, kurios gali būti netikslios nuolat besikeičiančiose rinkose. Duomenų mokslas siūlo tikslesnį ir sudėtingesnį rinkos modelių ir rizikos supratimą, nes jis pagrįstas empiriniais duomenimis ir prisitaikančiais algoritmais.
-
Padidėjęs našumas: analitikai gali sutelkti dėmesį į strateginius sprendimus automatizuodami pasikartojančias užduotis, tokias kaip duomenų įvedimas ir pagrindinės analizės. Šis efektyvumo padidėjimas sutrumpina įžvalgos laiką ir sumažina veiklos sąnaudas.
-
Privalumas prieš konkurentus: duomenų mokslą naudojančios įmonės gali geriau numatyti rinkos pokyčius ir pasinaudoti galimybėmis. Šios galimybės suteikia jiems didelį pranašumą prieš konkurentus, nesvarbu, ar tai būtų sudėtingi rizikos modeliai, ar vartotojų analizė.
-
Mastelio keitimas: duomenų mokslo įrankiai gali apdoroti didelius duomenų rinkinius, todėl jie idealiai tinka bet kokio dydžio įstaigoms. Verslui augant, jų analitinės galimybės gali sklandžiai didėti, užtikrinant, kad jos išliktų judrios ir valdomos duomenimis.
Iššūkiai ir svarstymai
Nors duomenų mokslo naudojimas finansiniuose tyrimuose turi daug privalumų, yra ir tam tikrų trūkumų. Pagrindinis iššūkis yra duomenų kokybė. Nenuoseklūs arba neišsamūs duomenys gali lemti netikslią analizę ir klaidingas išvadas. Todėl svarbiausias pirmas žingsnis yra užtikrinti duomenų vientisumą.
Kitas iššūkis – etiškas duomenų naudojimas. Finansų įstaigos turi spręsti duomenų saugumo ir privatumo klausimus, tuo pat metu laikydamosi taisyklių, tokių kaip BDAR. Norint išlaikyti klientų pasitikėjimą, duomenų rinkimas, saugojimas ir naudojimas turi būti vykdomi skaidriai.
Galiausiai yra talento problema. Duomenų mokslas reikalauja specialių įgūdžių, o kvalifikuotų specialistų poreikis dažnai yra didesnis, nei yra. Organizacijos gali įgyti reikiamą patirtį investuodamos į mokymo ir tobulinimo programas.
Finansinės analizės ateitis
Technologijoms toliau tobulėjant, tikimasi, kad duomenų mokslo vaidmuo finansų srityje labai padidės. Tikėtina, kad duomenų mokslas susikirs su naujoviškomis sritimis, tokiomis kaip blokų grandinė ir dirbtinis intelektas, atversdamas kelią naujoms mokslinių tyrimų galimybėms finansų sektoriuje. Pavyzdžiui, duomenų mokslo nuspėjimo galimybių ir „blockchain“ siūlomo skaidrumo derinys gali pakeisti tiekimo grandinės finansavimą ir auditą.
Be to, didėjant skaičiavimo galiai, analizė realiuoju laiku taps norma. Finansų institucijos bus geriau pasirengusios rinkos pokyčiams, todėl galės greitai priimti sprendimus remiantis tiesioginiais duomenų srautais.
Paskutinės mintys
Duomenų mokslas yra svarbi priemonė finansinei analizei tobulinti. Jos programos yra plačios ir veiksmingos, apimančios tokias sritis kaip sukčiavimo aptikimas, rizikos valdymas, investavimo strategijos ir individualizuotos klientų aptarnavimo paslaugos. Nors yra iššūkių, į kuriuos reikia atsižvelgti, juos gerokai nusveria augimo ir inovacijų galimybės. Kadangi finansų pramonė ir toliau vystosi, duomenų mokslo pritaikymas bus labai svarbus norint išlikti konkurencingam.
Išnaudodamos visą savo potencialą organizacijos gali pagerinti veiklos efektyvumą ir pakelti kartelę finansinei analizei. Code Labs Academy Code Labs Academy vykstanti Data Science and AI Bootcamp suteikia kruopštų pagrindą asmenims, norintiems įgyti kompetencijos šioje srityje, suteikdama profesionalams įrankius, kurių reikia norint sėkmingai finansų sektoriuje ir už jos ribų.
- Paverskite duomenis naujovėmis naudodami Code Labs Academy Data Science & AI Bootcamp.*
