数据科学正从这七个方向颠覆金融界

大数据文摘出品

编译：浩哥儿、笪洁琼、夏雅薇

近年来，数据科学和机器学习在应对金融领域诸多任务的处理能力已经成为大家关注的焦点。公司希望知道新技术能够为公司带来什么改进以及它们如何重塑公司的经营策略。

我们准备了一份数据科学案例清单，这几个案例已经在金融领域内产生了巨大影响。它们涵盖了从数据管理到交易策略等各个不同的业务方面，拥有广泛的前景。

自动化风险管理

风险管理是金融机构非常重要的领域，它要为公司的安全、可信度和战略决策负责。过去几年来，进行风险管理的方式发生了重大变化，甚至直接改变了金融公司的性质。从未像今天这样，公司可以通过机器学习模型来承载业务发展。

风险可以来源于很多方面，比如竞争对手、投资者、监管机构或公司的客户都可能产生风险。除此以外，风险的重要性和可能带来的潜在损失也不完全正向相关。因此，主要的风险管理步骤一般是识别风险、优先级排序和监控风险，而这正好是机器学习所擅长的任务。基于海量的客户数据、金融借贷数据和保险结果数据进行训练，使得这些算法不仅可以改善风险评价模型，还可以增加效率和可持续性。

数据科学和人工智能(AI)在风险管理中最主要的应用就是判断潜在客户的信誉度。企业使用机器学习算法来分析特定客户在过去的支出行为和方式，以此建立恰当的信用额度值。这种方法同样适用于新客户或者信用记录比较简单的客户。

在金融领域，尽管风险管理数字化和自动化还处于早期阶段，但潜力巨大。金融机构仍然需要通过核心流程自动化，提高团队的分析能力以及战略性技术投资，来为变革做好准备。只要公司开始朝着这个方向发展，那么离盈利也就不远了。

管理客户数据

对于金融公司来说，数据是最重要的资产。因此高效的数据管理是企业成功的关键。今天我们拥有海量多样化的金融数据：从社交媒体活动数据和移动设备通联数据到市场交易数据和交易详情信息。金融专家经常需要处理各种结构化和非结构化的数据，而且手动处理这些数据是一个巨大的挑战。

然而，大多数公司都将机器学习技术和管理过程进行整合，以此从数据中提取有价值的信息。以自然语言处理，数据挖掘和文本分析技术为代表的一些人工智能技术，能够将数据转换为有价值的信息，进而取得更智能的数据治理方式和更好的业务解决方案，从而提高公司的盈利能力。例如，机器学习算法可以通过对客户过去的金融数据进行学习，以此来分析一些特定金融趋势和市场发展的影响。最后，这些技术也可用于报告自动生成。

预测分析

当前金融服务的核心就是分析。特别值得关注的是预测分析，它揭示了数据的特定规律，并能够预测未来发生的事件，这样就可以提前采取行动。通过掌握社交媒体、新闻趋势和其他数据源，这些复杂的分析技术已经成功应用于各种场景，比如价格预测、客户价值预测、未来生活事件、预期流失率和股票走势。最重要的是，这种技术可以告诉我们：如何人为干预才能取得最好结果。

实时分析

实时分析从根本上改变了金融处理流程，它通过分析不同来源的大量数据，快速识别任何变化并得出与其相对应的最好应对措施。在金融领域的实时分析应用主要有三个方面：

(1) 欺诈识别

金融公司有责任向其用户提供最高级别的安全保障。公司面临的主要挑战就是要找到一个很好用的欺诈检测系统，因为罪犯总是会采用新的方法设置新的陷阱来进行黑客攻击。