Статья доступна в аудиоверсии

В последнее время Data Science и машинное обучение активно используются во многих сферах бизнеса, в том числе и в финансах. Это одно из самых перспективных направлений в современном мире IT. Крупнейшие организации внедряют методы науки о данных в рабочий процесс, что позволяет вывести бизнес на более высокий уровень эффективности.

Data Science может успешно использоваться в самых разных аспектах финансовой деятельности: от управления данными пользователей до создания торговых стратегий. В большинстве ситуаций внедрение новых методик позволяет получить максимальный профит по всем параметрам.

Рекомендуем записаться на наш открытый онлайн-курс «Первый код на Python», если хотите получить первые навыки программирования.

Рассмотрим самые благоприятные для применения Data Science направления.

Автоматизация управления рисками

Финансовые отделы небольших фирм и гигантских корпораций отвечают за безопасность и надежность компании. Поэтому они уделяют первостепенное внимание финансовым рискам. За последнее время в этой области, как и во всем финансовом секторе, произошли большие изменения. Новые модели машинного обучения позволяют намного эффективнее вычислять риски и управлять ими. Благодаря этому компании могут почувствовать себя увереннее на рынке.

Угрозу бизнесу представляют десятки различных факторов: конкуренты, законодатели, инвесторы, даже собственные клиенты. Кроме того, необходимо разделять риски по важности и потенциальным убыткам. Это очень большой объем информации, из которого непросто сделать правильные выводы. На помощь приходят сложные самообучающиеся алгоритмы Data Science. Они способны эффективно обработать данные и рассчитать риски, а также построить модель дальнейшего устойчивого развития организации.

Одним из важнейших направлений Data Science применительно к финансам является кредитный скоринг. Алгоритмы машинного обучения способны анализировать десятки факторов, определяющих платежеспособность заемщиков, включая моделирование прошлых расходов. Этот подход применим при работе с любыми клиентами: постоянными, новыми и даже теми, у которых совсем нет кредитной истории.

В целом определение и мониторинг рисков – это идеальная задача для машинного обучения. Сейчас оно только начинает внедряться в эту сферу деятельности. Чтобы целиком перейти на новую технологию, в компаниях необходимо провести определенную подготовку:

  • полностью автоматизировать базовые финансовые процессы;
  • обучить персонал новым способам работы и аналитическим приемам;
  • подготовить финансовую базу для перехода на современные методы.

Результат может превзойти все ожидания. Доходы появятся даже там, где ранее это казалось невозможным.

Управление клиентскими данными

Данные – это важнейший ресурс любой организации. Эффективное управление ими – ключ к успеху в бизнесе. В то же время это невероятно сложное дело. Разнообразие и количество финансового материала поражает воображение: от активности в социальных сетях и мобильных взаимодействий до рыночных сводок и деталей транзакций. Большая его часть очень плохо структурирована. Ручная обработка такого огромного объема информации попросту невозможна.

Многие финансовые организации уже осознали, какую выгоду можно получить, если использовать для управления данными методы машинного обучения. Искусственный интеллект способен быстро и эффективно анализировать огромные массивы текстов, превращая их в структурированную полезную информацию. Для этого используются технологии обработки естественного языка, интеллектуальный анализ данных и текстовая аналитика. Благодаря им удается включить в бизнес-процессы недоступную ранее информацию и рационально применять ее, извлекая еще больше выгоды.

Практический пример внедрения Data Science в этой области – анализ влияния на рынок определенных изменений с помощью изучения данных потребителей в социальных сетях.

Предсказательная аналитика

В основе любой финансовой услуги лежит аналитика. Но одно дело анализировать уже имеющиеся данные, и совсем другое – попытаться предсказать будущие события. Это вполне реально, если грамотно обработать существующую информацию и выявить закономерности.

Сложные аналитические алгоритмы эффективно извлекают данные из различных источников: средств массовой информации, новостей, социальных сетей. Собранный материал используется для предсказания ценообразования, пожизненной ценности клиентов, изменений фондового рынка и других показателей. На их основе можно планировать действия организации для получения максимальной прибыли.

Аналитика в реальном времени

Алгоритмы Data Science способны анализировать большие объемы данных из множества источников и очень быстро выявлять любые изменения в них. Это позволяет моментально реагировать на некоторые события и называется real time аналитикой.

В финансовой сфере есть три основных направления, требующих мгновенного принятия решений:

  • выявление мошенничества;
  • потребительский анализ;
  • алгоритмическая торговля.

Рассмотрим каждое из них подробнее.

Выявление мошенничества

Уважающие себя финансовые организации должны предоставлять пользователям безопасность и сохранность их данных на самом высоком уровне. Достичь этого непросто. Необходимо использовать производительную систему обнаружения любого мошенничества и  актуальную базу преступников. Система должна иметь хорошую поддержку и своевременно обновляться.

О возможном мошенничестве зачастую свидетельствуют необычное поведение клиентов или оборудования. Учитывая высокую динамичность финансовых процессов, отследить подобные отклонения очень сложно. Однако опытные и квалифицированные Data Science инженеры могут создать алгоритмы, которые на это способны. Их самый большой плюс – эффективный и интеллектуальный процесс самообучения, который со временем становится все более развитым.

На рынках ценных бумаг инструменты машинного обучения применяются для отслеживания частого появления сигналов, указывающих на подозрительные действия участников. Это один из практических примеров системы обнаружения мошенничества.

Потребительский анализ

При взаимодействии с пользователем очень важно проводить качественную персонализацию и предугадывать потребности клиента. Для этого нет метода лучше, чем аналитика в реальном времени.

Современный искусственный интеллект может собирать информацию о настроении клиентов, взаимодействии в социальных сетях, отзывах и мнениях. Это огромный объем данных, который при правильной обработке позволяет существенно увеличить прибыль.

Алгоритмическая торговля

В этой области на карту поставлено само время, поэтому real time аналитика – то, что нужно. Только что полученная информация теряет актуальность – а вместе с ней и ценность – в течение короткого времени, поэтому обрабатывать ее необходимо очень быстро. Медлительные трейдеры не добиваются успеха. Стратегически важные решения принимаются за считанные секунды на основе анализа самых последних данных.

Объединение аналитики в реальном времени и предсказательного анализа открывает большие перспективы в этом направлении. Раньше это была популярная практика: чтобы предугадать поведение рынка и его возможности, организации нанимали математиков для разработки поведенческих моделей, по которым затем создавались торговые алгоритмы. Сегодня с этой задачей успешнее и быстрее справляются машины.

С самого начала эпохи Data Science и искусственного интеллекта большинство бирж для принятия решений используют алгоритмические торговые стратегии. На основе самых свежих данных компьютеры рассчитывают действия, которые необходимо предпринять. Для самообучения модели приходится обрабатывать ссылки из социальных сетей, финансовую статистику, информацию из телепередач, новостей и книг, что повышает вероятность точных прогнозов.

Появление таких технологий работы с данными, как Hadoop, NoSQL и Storm значительно изменило общую картину в финансовой среде, а применение точных алгоритмов дало возможность инженерам разработать более совершенные методы анализа полученной информации.

Глубокая персонализация и модификация

Ключевой шаг к успеху и востребованности на современном рынке – поддержание персонализированных отношений с клиентами, это понимает любая компания. Суть подхода состоит в том, чтобы проанализировать имеющийся финансовый опыт клиента и составить предложение с учетом его интересов и предпочтений.

Искусственный интеллект дает возможность вывести клиентскую персонализацию на абсолютно новый уровень за счет усовершенствованного понимания человеческого языка и эмоций. Инженеры, специализирующиеся на машинном обучении, могут с помощью специальных моделей собирать информацию о поведении людей. Это позволяет выявлять ситуации, в которых клиентам необходима помощь или консультация. Таким образом, потребитель незаметно для себя получает всю интересующую его информацию, точное персональное предложение и принимает необходимое финансовое решение. Это стало доступным благодаря грамотному сочетанию предсказательной аналитики и расширенных возможностей компьютерных технологий.

Заключение

Использование методов Data Science дает финансовым организациям возможность выделиться среди конкурентов и модернизировать свою внутреннюю структуру. Наборы и варианты финансовых данных непрерывно изменяются, что создает необходимость в постоянном использовании машинного обучения и инструментов искусственного интеллекта для улучшения анализа и повышения скорости работы.