Implementasi Data Science Di Industri Perbankan - Rumah IT

Baru

recent

Implementasi Data Science Di Industri Perbankan

Implementasi Data Science Di Industri Perbankan

Rumahit.ID - Data Science memiliki aplikasi besar di berbagai industri seperti perbankan, keuangan, manufaktur, transportasi, e-commerce, pendidikan, dll. Di sini kita akan melihat bagaimana ilmu data telah mengubah dunia saat ini. Kita akan melihat bagaimana data science telah merevolusi cara kita memandang data.

Menggunakan Data Science dalam industri perbankan tidak hanya sekedar tren, tetapi telah menjadi keharusan untuk mengikuti persaingan. Bank harus menyadari bahwa teknologi big data dapat membantu mereka memfokuskan sumber daya mereka secara efisien, membuat keputusan yang lebih cerdas, dan meningkatkan kinerja.


Perbankan adalah salah satu aplikasi terbesar dari Data Science. Big Data dan Data Science telah memungkinkan bank untuk mengikuti kompetisi. Dengan Data Science, bank dapat mengelola sumber dayanya secara efisien, selain itu, bank dapat membuat keputusan yang lebih cerdas melalui deteksi penipuan, pengelolaan data pelanggan, pemodelan risiko, analitik prediksi waktu nyata, segmentasi pelanggan, dll.

Bank juga menilai nilai seumur hidup pelanggan yang memungkinkan mereka untuk memantau jumlah pelanggan yang mereka miliki. Ini memberi mereka beberapa prediksi bahwa bisnis bank akan diturunkan melalui pelanggan mereka. Dalam hal deteksi penipuan, bank memungkinkan perusahaan untuk mendeteksi penipuan yang melibatkan kartu kredit, asuransi, dan akuntansi. Bank juga dapat menganalisis pola investasi dan siklus pelanggan dan menyarankan Anda beberapa penawaran yang sesuai dengan Anda.

Selain itu, bank memiliki kemampuan untuk memodelkan risiko melalui ilmu data yang melaluinya mereka dapat menilai kinerja mereka secara keseluruhan. Dengan Data Science, bank dapat menyesuaikan pemasaran yang dipersonalisasi yang sesuai dengan kebutuhan klien mereka. Dalam analitik real-time dan prediktif, bank menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk meningkatkan strategi analitik mereka. Selain itu, bank menggunakan analitik waktu-nyata untuk memahami masalah mendasar yang menghambat kinerja mereka.

Berikut adalah 6 aplikasi ilmu data yang menarik untuk perbankan yang akan memberi tahukan Anda bagaimana data science mengubah industri perbankan.

1. Risk Modeling (Pemodelan Risiko)

Pemodelan Risiko merupakan prioritas tinggi untuk industri perbankan. Risk modeling membantu mereka untuk merumuskan strategi baru untuk menilai kinerja mereka. Pemodelan Risiko Kredit adalah salah satu aspek terpentingnya. Pemodelan Risiko Kredit memungkinkan bank untuk menganalisis bagaimana pinjaman mereka akan dilunasi.

Dalam risiko kredit, ada kemungkinan peminjam tidak bisa membayar kembali pinjaman. Ada banyak faktor dalam risiko kredit yang menjadikannya tugas yang kompleks bagi bank.

Dengan Pemodelan Risiko, bank dapat menganalisis tingkat default dan mengembangkan strategi untuk memperkuat skema pinjaman mereka. Dengan bantuan Big Data dan Data Science, industri perbankan dapat menganalisis dan mengklasifikasikan pelunas sebelum memberikan sanksi pinjaman dalam skenario berisiko tinggi. Pemodelan Risiko juga berlaku untuk fungsi keseluruhan bank di mana alat analitis digunakan untuk mengukur kinerja bank dan juga melacak kinerja mereka.

2. Fraud Detection (Deteksi Penipuan)

Dengan kemajuan dalam machine learning, menjadi lebih mudah bagi perusahaan untuk mendeteksi penipuan dan penyimpangan dalam pola transaksional. Deteksi penipuan melibatkan pemantauan dan analisis aktivitas pengguna untuk menemukan pola yang biasa atau berbahaya. Dengan meningkatnya ketergantungan pada internet dan e-commerce untuk transaksi, jumlah penipuan meningkat secara signifikan.

Menggunakan data science, industri dapat memanfaatkan kekuatan machine learning dan analitik prediktif untuk menciptakan alat pengelompokan yang akan membantu mengenali berbagai tren dan pola dalam ekosistem deteksi penipuan. Ada berbagai algoritma seperti K-means clustering, SVM yang membantu dalam membangun platform untuk mengenali pola kegiatan dan transaksi yang tidak biasa. Proses Deteksi Penipuan melibatkan :

  • Memperoleh sampel data untuk melatih model.
  • Pelatihan model kami pada dataset yang diberikan. Proses pelatihan melibatkan penerapan beberapa algoritma pembelajaran mesin untuk pemilihan fitur dan klasifikasi lebih lanjut.
  • Menguji dan Menerapkan model kami.

Sebagai contoh, dua algoritma seperti K-means clustering dan SVM dapat digunakan untuk preprocessing dan klasifikasi data. K-means dapat digunakan untuk pemilihan fitur dan SVM kemudian diterapkan pada data untuk klasifikasinya menjadi kelas penipuan atau lainnya.

3. Customer Lifetime Value

Pelanggan adalah bagian penting dari industri perbankan. Mereka memastikan aliran pendapatan yang stabil. Secara formal, Customer Lifetime Value menawarkan nilai diskon dari pendapatan masa depan yang dikontribusikan oleh pelanggan. Bank sering diminta untuk memprediksi pendapatan masa depan berdasarkan pendapatan masa lalu. Juga, bank ingin mengetahui retensi pelanggan dan apakah mereka akan membantu menghasilkan pendapatan di masa depan juga. Bank ingin pelanggan mereka puas dan membina mereka untuk prospek saat ini maupun di masa depan. Bisnis seperti sektor perbankan diharuskan untuk memprediksi nilai seumur hidup pelanggan mereka. Ilmu Data dalam perbankan memainkan peran penting dalam bagian ini.

Dengan analitik prediktif, bank dapat mengklasifikasikan pelanggan potensial dan menugaskan mereka dengan nilai masa depan yang signifikan untuk menginvestasikan sumber daya perusahaan pada mereka. Meskipun algoritme klasifikasi membantu bank untuk mendapatkan pelanggan potensial, mempertahankannya adalah tugas yang menantang. Dengan pertumbuhan kompetisi, bank membutuhkan pandangan yang komprehensif dari pelanggan untuk menyalurkan sumber daya mereka secara optimal.

Ada berbagai alat yang digunakan dalam preprocessing data, pembersihan dan prediksi. Ada berbagai alat seperti Klasifikasi dan Regresi Pohon (CART), Generalized Linear Model (GLM), dll. Hal ini memungkinkan bank untuk memantau pelanggan mereka dan berkontribusi terhadap pertumbuhan dan profitabilitas perusahaan.

4. Customer Segmentation (Segmentasi pelanggan)

Dalam segmentasi pelanggan, bank mengelompokkan pelanggan mereka berdasarkan perilaku dan karakteristik umum mereka untuk mengatasinya dengan tepat. Dalam skenario ini, teknik pembelajaran mesin seperti klasifikasi dan pengelompokan memainkan peran utama dalam menentukan pelanggan potensial serta segmentasi pelanggan berdasarkan perilaku umum mereka.

Salah satu teknik pengelompokan yang populer adalah K-means, yang banyak digunakan untuk pengelompokan titik data yang serupa. Ini adalah algoritma pembelajaran yang tidak diawasi, yang berarti bahwa data yang diterapkannya tidak memiliki label dan tidak memiliki pemetaan input-output. Beberapa cara di mana segmentasi pelanggan membantu institusi perbankan adalah :

  • Identifikasi pelanggan berdasarkan pada profitabilitas mereka.
  • Mengelompokkan pelanggan berdasarkan penggunaan layanan perbankan mereka.
  • Memperkuat hubungan dengan pelanggan mereka.
  • Memberikan skema dan layanan yang sesuai yang menarik bagi pelanggan tertentu.
  • Menganalisa segmen pelanggan untuk mengimplementasikan dan meningkatkan layanan.

5. Recommendation Engine (Mesin Rekomendasi)


Memberikan pengalaman khusus kepada klien adalah salah satu peran utama yang dimainkan bank. Berdasarkan transaksi pelanggan dan informasi pribadi untuk menyarankan penawaran dan layanan tambahan. Bank juga memperkirakan produk apa yang mungkin diminati pelanggan setelah menganalisis pembelian historis. Dengan ini, bank akan dapat merekomendasikan produk dari perusahaan yang telah terikat dengan mereka.

Mesin rekomendasi juga merekomendasikan penawaran pelanggan sentris atau sentris produk berdasarkan preferensi mereka. Bank juga dapat merekomendasikan penawaran yang sangat menarik bagi pelanggan. Ada dua jenis mesin rekomendasi yang digunakan oleh bank :
  • Penyaringan Kolaborasi Berbasis Pengguna
  • Penyaringan Kolaborasi Berbasis Item

6. Real-Time Predictive Analytics (Analisis Prediktif Real-Time)

Predictive Analytics adalah proses menggunakan teknik komputasi untuk memprediksi peristiwa di masa depan. Pembelajaran Mesin adalah kotak alat utama analitik prediktif. Machine Learning adalah alat yang ideal untuk meningkatkan strategi analitis bank. Dengan peningkatan cepat dalam data, ada banyak kasus penggunaan dan urgensi menganalisis data berada pada puncaknya.

Ada dua jenis teknik analisis utama :
  • Analitik waktu-nyata
  • Analitik prediktif
Analisis waktu nyata memungkinkan pelanggan untuk memahami masalah yang menghambat bisnis. Predictive Analytics, di sisi lain, memungkinkan pelanggan untuk memilih teknik yang tepat untuk menyelesaikan masalah. Ada bidang-bidang seperti manajemen keuangan sektor perbankan yang memungkinkan industri untuk mengelola keuangan dan menyusun strategi baru.
All Rights Reserved by Rumah IT - Rumah Teknologi Informasi © 2013 - 2020
Powered By Blogger

Contact Form

Name

Email *

Message *

Powered by Blogger.