La scienza dei dati in finanza ha lo scopo di estrarre conoscenza da un'enorme quantità di dati impiegando matematica e statistica. E molte tecniche diverse vengono impiegate per raggiungere questo obiettivo poiché una buona ricerca porta a risultati migliori che portano a un profitto per le istituzioni finanziarie.
La scienza dei dati è diventata estremamente rilevante nel settore finanziario, che viene utilizzato principalmente per la gestione del rischio e l'analisi del rischio. Le aziende valutano anche i modelli di dati tramite software di business intelligence. Attraverso l'uso della Data Science, è aumentata l'accuratezza nell'identificazione di irregolarità e frodi. Ciò ha consentito di ridurre i rischi e le truffe, mitigare le perdite e preservare l'immagine dell'istituto finanziario.
Data science e Finance vanno di pari passo poiché Finance è il fulcro dei dati. Le istituzioni finanziarie sono state tra i primi pionieri e utilizzatori dell'analisi dei dati.
In questo blog parleremo delle nuove applicazioni della data science nel settore finanziario e di come i suoi sviluppi rivoluzionano la finanza.
Discuteremo anche di come varie aziende utilizzano la scienza dei dati per controllare le proprie spese finanziarie.
Che cos'è la scienza dei dati? Secondo Wikipedia -
La scienza dei dati è un campo interdisciplinare che utilizza metodi, processi, algoritmi e sistemi scientifici per estrarre informazioni sulla bacchetta della conoscenza da molti dati strutturali e non strutturati. La scienza dei dati è correlata al data mining, all'apprendimento automatico e ai big data.
In parole semplici, la scienza dei dati è la raccolta di dati ottenuti da fonti strutturate e non strutturate in modo da estrarre informazioni preziose. Le fonti di dati possono includere sondaggi online o manuali, dati sui clienti al dettaglio e informazioni e azioni sull'utilizzo dei social media.
Questi dati vengono utilizzati per modellare le azioni di una rete o di una base di clienti per prevedere comportamenti e modelli futuri. Questa ricerca può essere estesa a una specifica comunità campione, come clienti al dettaglio o consumatori di social media, previsioni del tempo, apprendimento automatico e una vasta gamma di altre discipline.
Tali discipline includono ML, AI, statistica, matematica, informatica e analisi e molte altre. Qual è il ruolo della scienza dei dati nella finanza?
L'apprendimento automatico, i big data e l'intelligenza artificiale sono opzioni affascinanti e futuristiche per molti sviluppatori, uomini d'affari e dipendenti aziendali. Tuttavia, le organizzazioni del settore finanziario, a causa dei loro problemi di sicurezza, hanno spesso una resistenza alle nuove tecnologie. Il mondo finanziario, infatti, è maggiormente guidato da sviluppi all'avanguardia.
Mentre l'apprendimento automatico può rendere efficienti le procedure di prestito riducendo le frodi, le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale possono fornire agli utenti raccomandazioni avanzate. Fin dalla sua nascita, la scienza dei dati ha aiutato l'evoluzione di molti settori. In realtà è una cosa che gli analisti finanziari hanno fatto affidamento sui dati per trarre molte informazioni utili.
La crescita della scienza dei dati e dell'apprendimento automatico, tuttavia, ha portato a un enorme miglioramento nel settore. Oggi, algoritmi automatizzati e metodi analitici avanzati vengono utilizzati insieme per superare la concorrenza più che mai.
Per stare al passo con le ultime tendenze e comprenderne l'utilizzo, discuteremo il valore della scienza dei dati nella finanza fornendo molti esempi.
Utilizzo della scienza dei dati in finanza
La scienza dei dati è ampiamente utilizzata in aree come l'analisi dei rischi, la gestione dei clienti , il rilevamento delle frodi e il trading algoritmico. Esploreremo ciascuno di questi e ti forniremo applicazioni della scienza dei dati nell'industria finanziaria .
Analisi del rischio
Inizialmente, i dati venivano elaborati in batch e non in tempo reale, creando problemi per diversi settori che avevano bisogno di dati in tempo reale per ottenere una prospettiva delle condizioni attuali. Tuttavia, con i miglioramenti della tecnologia e la crescita di pipeline di dati dinamici, l'accesso ai dati può ora essere effettuato con una latenza minima. Con questa scienza dei dati nell'applicazione finanziaria , le organizzazioni sono in grado di monitorare acquisti, punteggi di credito e altri parametri finanziari senza problemi di latenza.
Analisi dei clienti
Le società finanziarie possono formulare ipotesi su come è probabile che ciascun cliente si comporti in base a modelli comportamentali precedenti. Utilizzando app socio-economiche, possono suddividere i clienti in gruppi e fare previsioni su quanti soldi ogni cliente si aspetta di ricevere in futuro.
L'azienda separa i clienti in classi distinte in base a determinati attributi, come età, occupazione, indirizzo, ecc., utilizzando tecniche di data science e machine learning senza supervisione.
Quindi, creando modelli predittivi, decidono quali di queste caratteristiche sono più importanti per ciascuna parte. Assegniamo il valore atteso di ogni cliente in base a queste informazioni.
Intercettazione di una frode
Per le società finanziarie, la frode è un grosso problema. I rischi di frode sono aumentati con il numero di transazioni in corso. Detto questo, con l'avvento dei big data e dei software analitici, le società finanziarie si sono messe in grado di tenere traccia delle frodi.
La frode con carta di credito è tra le frodi più comunemente praticate dalle società finanziarie. L'identificazione di questa forma di frode è attribuita allo sviluppo di algoritmi che hanno migliorato l'accuratezza del rilevamento delle anomalie.
Inoltre, questi rilevamenti avvertono le aziende di irregolarità nell'acquisto finanziario, inducendole a limitare l'account per ridurre i danni.
Trading algoritmico
L'aspetto più critico dei mercati finanziari è il trading algoritmico. Esistono equazioni matematiche complesse e metodi computazionali alla velocità della luce nel trading algoritmico che consentono alle società finanziarie di formulare nuove tecniche di trading.
I Big Data e la scienza dei dati hanno avuto una grande influenza sul trading algoritmico ed è diventato l'aspetto più significativo della scienza dei dati. I dati presenti nel trading algoritmico sono costituiti da un gran numero di flussi di dati e includono un modello che analizza i flussi di dati sottostanti e li definisce.
L'obiettivo del motore analitico è fare previsioni per il futuro dell'azienda con una maggiore conoscenza dei grandi set di dati.
Personalizzazioni approfondite
Le aziende riconoscono che una delle componenti essenziali per essere sostenibili nell'economia di oggi è aumentare l'interazione con i propri clienti attraverso connessioni personali di alta qualità.
L'obiettivo è esaminare l'esperienza dei clienti digitali e adattarla tenendo conto delle esigenze e dei desideri dei clienti. L'intelligenza artificiale sta facendo passi da gigante nella comprensione del linguaggio e delle emozioni umane, il che offre un livello completamente nuovo di personalizzazione del cliente.
I data engineer possono anche creare modelli che analizzano le azioni dei consumatori e scoprono circostanze in cui i clienti richiedono consulenza finanziaria.
Gestione dei dati dei clienti
C'è una grande quantità di variazioni nella struttura e nel volume dei dati finanziari oggi: dal comportamento dei social media e dalle interazioni con lo smartphone alle statistiche aziendali e alle informazioni sulle transazioni. Anche i professionisti della finanza devono gestire dati semi-strutturati o non strutturati e il loro recupero manuale è un ostacolo significativo. Per la maggior parte delle organizzazioni, tuttavia, è chiaro che l'integrazione di metodi di apprendimento automatico per la gestione dei processi è semplicemente un requisito per l'estrazione di dati reali.
Strumenti di intelligenza artificiale come Natural Language Processing, Data Mining e Text Analytics, aiutano a trasformare i dati in informazioni che portano a una migliore governance dei dati e a soluzioni aziendali efficaci.
Analisi predittiva
L'analisi è stata oggi al centro dei servizi finanziari. È necessario prestare particolare attenzione all'analisi predittiva che mostra le tendenze nei dati che prevedono l'evento futuro che potrebbe verificarsi ora. Attraverso l'analisi di social media, notizie e altre fonti di informazione, queste analisi avanzate hanno conquistato applicazioni fondamentali come la previsione dei costi e il valore della vita per i consumatori, potenziali eventi della vita, fatturato previsto e movimenti del mercato azionario. Più significativamente, questi approcci possono aiutare a rispondere alla difficile domanda: come intervenire correttamente.
Il processo decisionale
Gli operatori finanziari, i dirigenti e le parti interessate sono tenuti a giudicare le condizioni del mercato su base giornaliera e a prendere decisioni strategiche. Questo processo decisionale sta diventando intelligente solo con la scienza dei dati. Spinta da dati passati e presenti, la scienza dei dati consente agli appassionati di finanza di determinare in un dato momento la fattibilità del trading. Inoltre, queste previsioni future rendono facile giudicare i mercati in movimento come entrare in un mercato ribassista o rialzista. La conoscenza di queste variabili aiuta i gestori finanziari a costruire e investire in un valido portafoglio di SIP al momento giusto. Alcune piattaforme di analisi si spingono così lontano da indicare quando e come procedere verso la fase successiva o quando prelevare i fondi e quando versare denaro.
Conclusione
La scienza dei dati in finanza offre un'enorme opportunità per le società finanziarie di stare al passo con la concorrenza.
Esistono grandi quantità di dati finanziari in continua evoluzione che generano la necessità di incorporare l'apprendimento automatico e le tecnologie di intelligenza artificiale in più aree aziendali.
Esistono numerose posizioni di Data Science nel campo della finanza. La Data Science viene utilizzata anche nell'area della gestione e dell'analisi dei rischi.
Le aziende utilizzano sempre più la gestione del portafoglio clienti di Data Science per valutare i modelli di dati tramite software di business intelligence.
Le società finanziarie utilizzano l'analisi dei dati per identificare transazioni insolite e truffe assicurative per il rilevamento delle frodi.
La scienza dei dati viene utilizzata anche nel trading algoritmico, dove l'apprendimento automatico svolge un ruolo significativo nel fare previsioni future dell'azienda.
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