¿Cómo se usa la ciencia de datos en fintech?

Fintech es un área de aplicación para la ciencia de datos. Esto ha sido respondido aquí en Quora muy bien:

¿Cómo se puede aplicar la ciencia de datos a los negocios de banca privada o gestión de patrimonio en los bancos de inversión?

Como puede leer en la respuesta anterior, hay muchos casos de uso de la ciencia de datos en fintech, dependiendo de lo que esté buscando.

Estamos teniendo un evento en línea el 7 de julio sobre esto, en caso de que esté interesado puede confirmar su asistencia aquí: seminarios web de qplum: Habilidad vs Suerte: ¿Puede la ciencia de datos mejorar la inversión para el futuro?

Un área de la emocionante aplicación de la ciencia de datos en fintech es el análisis predictivo de datos. En finanzas, la distribución asimétrica de la información (noticias de última hora, movimientos de precios, etc.) crea enormes oportunidades para los creadores de mercado. En los mercados financieros, las actividades de compra y venta (volumen y precio en los que las personas negocian activos) reflejan el sentimiento del mercado y dichos datos se pueden recopilar para analizar hacia dónde se dirige el marketing en términos de predicción de los precios de los activos.

La ciencia de datos ha creado un cambio drástico en el campo de las finanzas. Se considera el núcleo de Fintech que lo ha ayudado de muchas maneras:

1) Evaluación de riesgos: Data Science le permite a Fintech ensamblar procesos de evaluación de riesgos crediticios más rápidos y exactos que en los bancos tradicionales.

2) Detección de fraude: la ciencia de datos ayuda a mejorar los procesos de detección y prevención de fraude en las empresas Fintech. Proporciona una evaluación en tiempo real de motivos fraudulentos en cualquier pago dado.

3) Registros de pagos y transacciones: Data Science proporciona una mejor clasificación del historial de pagos y transacciones del cliente. Esto puede variar desde características analíticas básicas hasta cálculos más complejos.

4) Gestión de activos: la ciencia de datos ha dado el poder a las instituciones fintech para procesar una gran cantidad de datos y construir modelos de gestión de activos.

En un alto nivel, las finanzas son básicamente un intento continuo de equilibrar el riesgo percibido con los rendimientos necesarios para asumir esos riesgos. Riesgo como específico para una persona / empresa o compartido por todos los participantes en una cohorte / mercado. Es seguro asumir que todos los participantes del mercado racional buscan maximizar los retornos y minimizar el riesgo. La mayoría de las herramientas y modelos financieros diseñados para “resolver” el problema de riesgo versus rendimiento y ampliamente utilizados hoy en día se crearon mucho antes de que existiera la idea de “Big Data”.

Acabamos de comenzar los procesos para desbloquear el potencial de la innovación de datos y tecnología en el sector de Servicios Financieros. La ciencia de datos desempeñará un papel importante en la redefinición de cómo las PYME financieras comprenden, miden y gestionan el riesgo. Esta idea ya está impulsando el cambio. Muchas instituciones financieras están en proceso de limpiar conjuntos de datos históricos, así como de implementar estructuras de administración de datos más flexibles para facilitar el análisis futuro.

Dibujar información y descubrir correlaciones relevantes tanto internamente como a través de conjuntos de metadatos externos que se expanden rápidamente representa un desafío y una oportunidad. Los científicos de datos son esenciales para nuestra capacidad de “conectar los puntos”. Un enfoque más matizado y en tiempo real para medir el riesgo debería resultar lógicamente en asignaciones de capital más eficientes.

Kreditech es un gran ejemplo para ver el uso de la ciencia de datos en el mundo real en fintech. Ofrecen servicios bancarios a poblaciones no bancarizadas / no bancarizadas. Evalúan y monitorean ~ 20,000 puntos de datos para medir el riesgo de crédito de un cliente.

Hay una infinidad de casos de uso para el análisis predictivo y la ciencia de datos en FinTech.

Trabajo para una empresa de software de ciencia de datos, y la mayoría de nuestros clientes están en servicios financieros / FinTech. Aquí hay un documento técnico que redactamos que describe algunos de esos casos de uso: Informe técnico de Yhat: Gestión de decisiones en servicios financieros.

Estos son algunos de los casos de uso más comunes que hemos visto (muchos de los cuales no son exclusivos de FinTech):

• Decisión / suscripción de riesgos: Ej. Usar métodos estadísticos para determinar la probabilidad de que un solicitante de crédito no cumpla con un préstamo.
• Decisión de fraude: ej. Detectar el uso de métodos de pago fraudulentos.
• Optimización de correo: ej. Determinar qué clientes potenciales son los más adecuados para las ofertas por correo postal.
• Mejor oferta (recomendaciones): ej. Recomendar una tarjeta de crédito con recompensas relevantes según las preferencias del cliente.
• Colecciones: Ej. Determinar qué clientes tienen más probabilidades de llegar tarde a un pago de préstamo / crédito.
• Optimización del centro de llamadas: ej. Enrutamiento de llamadas de centro de llamadas entrantes en función de la propensión a comprar o cancelar.

En general, hemos visto algunos de los casos de uso de ROI más altos para el modelado predictivo / ciencia de datos en FinTech. Las buenas prácticas estadísticas han llevado a tasas de pérdida más bajas y una mayor aprobación de los prestamistas, y una detección más precisa de la actividad fraudulenta por parte de los bancos, etc.

¡Espero que esto sea útil!

Al igual que con otras industrias, las nuevas empresas fintech están descubriendo huellas en las redes sociales para crear anuncios altamente específicos. Big data y data science están ayudando a nuevas empresas fintech así como a firmas establecidas a maximizar el potencial publicitario.

Las firmas financieras llegan tarde al juego social debido a una gran cantidad de regulaciones arcaicas, pero la ciencia de los datos está revelando oportunidades para utilizar anuncios B2C de una manera compatible y muy efectiva.

En la industria financiera, hay un énfasis creciente en Big Data y las posibilidades que se encuentran en él. Big Data posee oportunidades de lucro y desafíos para el sector fintech en particular, debido a su base tecnológica, y estamos apenas comenzando a ver lo que puede crear una gran cantidad de datos sobre consumidores y transacciones. Big Data ofrece a los innovadores la capacidad de impulsar cientos de industrias digitales, tecnológicas y basadas en Internet y crear nuevas fuentes de ganancias, mejores experiencias de los clientes y nuevas tecnologías que determinan la forma en que vivimos. Big Data en fintech ayudó a incubar la industria y, a medida que prolifera, se enfrentarán nuevos desafíos y oportunidades.

Hola,

Las compañías financieras usan Data Science para varios procesos. Algunos de ellos son:

1. Puntuacion de credito
2. Adquisición de clientes
3. Programas de marketing, retención de clientes y fidelización

Para saber más en detalle. Mira este enlace: https://goo.gl/cg9xFy

De hecho, he hecho préstamos de fintech en sus primeros días en el Salvaje Oeste y fui uno de los mejores prestamistas de todo Estados Unidos. Gané dinero mientras otros prestamistas quedaron aniquilados por las pérdidas.

Como lo hice Bueno, soy un experto en ciencia de datos. El concepto clave con el uso de la ciencia de datos en fintech es identificar a los prestatarios (u otros tipos de clientes) a quienes el mercado financiero tradicional había valorado erróneamente. Las compañías financieras tradicionales usaron puntajes de crédito para determinar la solvencia y fijar el precio de sus préstamos. Este es un enfoque cuantitativo.

Sin embargo, hay clientes que descartan esos puntajes de crédito o tienen un precio demasiado alto. Por lo tanto, al desarrollar un sistema que adoptó un enfoque cualitativo que combiné con medidas cuantitativas, pude encontrar a esos clientes mal valorados o ignorados.