數據科學正從這七個方向顛覆金融界
大數據文摘出品
編譯：浩哥兒、笪潔瓊、夏雅薇
近年來，數據科學和機器學習在應對金融領域諸多任務的處理能力已經成為大家關注的焦點。公司希望知道新技術能夠為公司帶來什么改進以及它們如何重塑公司的經營策略。
我們準備了一份數據科學案例清單，這幾個案例已經在金融領域內產生了巨大影響。它們涵蓋了從數據管理到交易策略等各個不同的業務方面，擁有廣泛的前景。
自動化風險管理
風險管理是金融機構非常重要的領域，它要為公司的安全、可信度和戰略決策負責。過去幾年來，進行風險管理的方式發生了重大變化，甚至直接改變了金融公司的性質。從未像今天這樣，公司可以通過機器學習模型來承載業務發展。
風險可以來源于很多方面，比如競爭對手、投資者、監管機構或公司的客戶都可能產生風險。除此以外，風險的重要性和可能帶來的潛在損失也不完全正向相關。因此，主要的風險管理步驟一般是識別風險、優先級排序和監控風險，而這正好是機器學習所擅長的任務。基于海量的客戶數據、金融借貸數據和保險結果數據進行訓練，使得這些算法不僅可以改善風險評價模型，還可以增加效率和可持續性。
數據科學和人工智能(AI)在風險管理中最主要的應用就是判斷潛在客戶的信譽度。企業使用機器學習算法來分析特定客戶在過去的支出行為和方式，以此建立恰當的信用額度值。這種方法同樣適用于新客戶或者信用記錄比較簡單的客戶。
在金融領域，盡管風險管理數字化和自動化還處于早期階段，但潛力巨大。金融機構仍然需要通過核心流程自動化，提高團隊的分析能力以及戰略性技術投資，來為變革做好準備。只要公司開始朝著這個方向發展，那么離盈利也就不遠了。
管理客戶數據
對于金融公司來說，數據是最重要的資產。因此高效的數據管理是企業成功的關鍵。今天我們擁有海量多樣化的金融數據：從社交媒體活動數據和移動設備通聯數據到市場交易數據和交易詳情信息。金融專家經常需要處理各種結構化和非結構化的數據，而且手動處理這些數據是一個巨大的挑戰。
然而，大多數公司都將機器學習技術和管理過程進行整合，以此從數據中提取有價值的信息。以自然語言處理，數據挖掘和文本分析技術為代表的一些人工智能技術，能夠將數據轉換為有價值的信息，進而取得更智能的數據治理方式和更好的業務解決方案，從而提高公司的盈利能力。例如，機器學習算法可以通過對客戶過去的金融數據進行學習，以此來分析一些特定金融趨勢和市場發展的影響。最后，這些技術也可用于報告自動生成。
預測分析
當前金融服務的核心就是分析。特別值得關注的是預測分析，它揭示了數據的特定規律，并能夠預測未來發生的事件，這樣就可以提前采取行動。通過掌握社交媒體、新聞趨勢和其他數據源，這些復雜的分析技術已經成功應用于各種場景，比如價格預測、客戶價值預測、未來生活事件、預期流失率和股票走勢。最重要的是，這種技術可以告訴我們：如何人為干預才能取得最好結果。
實時分析
實時分析從根本上改變了金融處理流程，它通過分析不同來源的大量數據，快速識別任何變化并得出與其相對應的最好應對措施。在金融領域的實時分析應用主要有三個方面：
(1) 欺詐識別
金融公司有責任向其用戶提供最高級別的安全保障。公司面臨的主要挑戰就是要找到一個很好用的欺詐檢測系統，因為罪犯總是會采用新的方法設置新的陷阱來進行黑客攻擊。
只有有經驗的數據科學家才能夠創建完美的算法來檢測預防用戶的異常行為或者正在進行的各種欺詐程序。例如，針對指定用戶進行交易異常報警或者禁止大額現金提款，除非用戶確認他們的操作。在股票交易市場，機器學習工具能夠通過交易數據識別那些可能存在股票操縱的行為方式，并提示員工對其進行調查。然而，這種算法最大的優勢是其自我學習能力，隨著時間的推移，這些算法可以變得更加有效和智能化。
(2) 消費者分析
實時分析還有助于更好的了解客戶及其個性化需求。復雜的機器學習算法和客戶情緒分析技術能夠通過客戶行為、社交媒體互動和他們的反饋意見中獲得感知，能夠有效的滿足個性化需求并提高利潤。由于數據量巨大，只有經驗豐富的科學家才能準確解決這一問題。
(3) 交易算法
這個領域受實時分析的影響最大，因為每秒都很關鍵。通過分析傳統和非傳統中最新的數據信息，金融機構可以實時做出有用的決策。同時因為這些數據只在短時間內具有價值，所以如果想在這個方面具備競爭力意味著必須使用最快的方法去分析數據。
在這個領域，整合實時分析和預測分析同樣具備很大前景。在過去，金融公司不得不聘請數學家，讓他們開發統計模型并使用歷史數據創建預測市場機會的交易算法。然而，今天的人工智能技術使得這一過程更加快速，而且更重要的是，它還在持續優化中。
因此，數據科學和人工智能已經在推動金融交易領域的改革，并創建了算法交易策略這一理念。世界上大多數交易所都在通過計算機相關的算法和合適的策略制定最終決策。人工智能技術能不斷地處理海量數據信息，包括微博數據、金融指標、以及從新聞、書籍甚至電視節目中獲得的數據。因此，它能夠理解當前全球變化趨勢，并不斷完善對金融市場的預測。
總而言之，實時分析和預測分析顯著改變了金融領域的局面。數據工程師們正在通過Hadoop、NOSQL和Storm等技術，利用傳統和非傳統的數據集以及更準確的算法不斷改變著金融領域的工作方式。
個性化深度定制
企業逐漸認識到，在當今市場中取得競爭優勢的關鍵要素之一便是同客戶建立高質量和個性化的關系，以此來提高客戶黏性。這種方式可以通過分析線上用戶的體驗，并根據用戶的興趣和偏好不斷完善其信息。
人工智能技術在理解人類語言和情感方面取得重大進展，從而將客戶個性化提升到一個全新的高度。數據工程師還可以建立模型，研究消費者的行為并發現客戶在哪些方面需要財務咨詢。通過整合預測分析技術和電子調查問卷可以完成這一復雜工作，基于用戶的消費習慣、社交趨勢、位置信息和其他偏好等信息，可以向用戶在恰當的時機提供最好的金融解決方案和個性化建議。
總結
對于金融機構來說，使用數據科學技術可以為他們提供巨大的機會，讓他們能夠從競爭中脫穎而出并重塑他們的商業模式。由于不斷更新的海量金融數據的存在，造就了機器學習和人工智能技術在各個方面的應用。
我們這次只關注了金融領域最主要的七大數據科學應用方向，但還有很多其他方面值得探討。如果你有任何其他想法，請在評論區分享觀點。
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【本文是51CTO專欄機構大數據文摘的原創譯文，微信公眾號“大數據文摘（ id: BigDataDigest）”】
