假设客户在花旗银行有一个账户，银行收集客户的交易、贷款、借记、贷方、在线购物等数据。收集数据后，它会分析交易历史， 交易金额、交易频率和许多其他因素。此外，银行通过他们的账户评估潜在的风险，如果从帐户贷记或借记大量金额，则系统将交易标记为可疑并检查其验证。 此外，在客户数据分析的基础上，银行决定给予向客户提供贷款、优惠和其他好处。这有助于与潜在客户保持良好关系，也增强了它的创收。

所有这一切都只有在金融行业数据科学的参与下才能实现。现在，我们将介绍数据科学在金融行业的一些应用。


客户数据管理

如前所述，数据是商业领域的主要资源之一。如今，大多数组织都利用客户数据来提高生产力。客户数据有助于金融机构跟踪其交易。在早期，组织使用传统方法存储数据。但是，各种技术的兴起，给金融业带来了新的方向。

如今，金融业使用的技术是大数据工具、数据科学、人工智能和机器学习。在这些技术的帮助下，数据管理变得比以前容易得多。金融领域的数据科学正在帮助金融机构有效地管理和存储客户的数据。这些机构存储的这些数据可以是结构化的，也可以是非结构化的。数据科学的工具能够处理、存储和分割所有形式的数据，来提供有参考性的财务报告。


风险分析

对于任何公司来说，由于某些原因，都存在安全、竞争对手、财务损失、失去客户或业务失败的风险。特别是对于银行和保险公司等金融机构，风险分析成为必不可少的业务流程之一。风险分析有助于创建特定的业务策略以保持业务效率。此外，它还有助于在市场和客户之间建立可信度。

如今，风险分析的过程使用数据科学和机器学习。金融数据科学分析市场趋势和客户数据。然后，它尝试在机器学习工具的帮助下找到潜在的威胁。通过分析风险，组织可以预测由于各种全球市场活动而导致的业务起伏。


金融欺诈检测

在数字时代，在线交易迅速增加。随之而来的是一些不道德的活动。例如，有些虚假保险索赔导致金融部门遭受巨大损失的案件。为了应对这些关键问题，金融机构已经开始部署各种技术。其中一项技术是数据科学。数据科学的工具与业务软件集成在一起，以跟踪客户交易及其过去的历史。

在金融数据科学的帮助下，金融机构的安全系统变得非常安全和高效。此外，与过去5年的财务历史相比，信用卡欺诈有所减少。该软件的算法的设计方式使软件试图从过去的数据中学习。然后，它利用其学习经验来预测未来可能发生的风险。


个性化服务

个性化服务是当今商业世界的关键特征。新技术在客户服务中的参与使得促进任何商业组织的整体增长成为可能。这些服务使用数据科学和机器学习来构建为客户提供个性化体验的应用程序。事实证明，这对金融机构也很有效。


让我们考虑一下银行的运作。在数据科学的帮助下，银行应用程序分析客户的数据，例如：

评估客户数据可能还有更多隐藏因素。借助此评估，该应用程序为每个客户提供信用评分。 根据信用评分，银行确定其产生利润的客户。 然后， 对于这些客户，银行会提供有益的优惠、折扣、贷款和政策 。

每个企业都涉及一些可能破坏企业利润的风险。数字时代提出了许多先进技术，可以将任何企业从不必要的损失中拯救出来。大多数金融机构使用的先进技术之一是自动化。在数据科学和机器学习的帮助下，任务和业务流程的自动化是可能的。在金融行业，它们用于风险管理的自动化。


风险管理是一项重要的业务活动，有助于分析企业中的潜在风险。为了防止业务中的故障和不一致， 安全系统软件 使用数据科学的模式分析数据并尝试检测异常情况 。此外，在机器学习算法的帮助下， 该软件学习并改进自己，以更好地预防故障。就金融公司而言，如果财务涉及任何风险活动，软件就会通知并阻止活动以确保安全。

借助数据科学在金融中的应用，风险管理的自动化变得更加高效，这帮助组织在业务管理和增长方面有了很大的改进。