7 Aplikasi Data Science Terbaik untuk Keungan Bisnis

Industri keuangan secara luas dianggap sebagai salah satu yang paling penting di dunia. Pengelolaan masalah keuangan biasanya membutuhkan banyak pekerjaan dan waktu, tetapi sekarang tidak lagi. Sekarang, dengan bantuan ilmu data, seseorang dapat dengan cepat memeriksa data keuangan dan mengambil pilihan yang lebih baik terkait cara menangani sumber daya keuangan. Penerapan ilmu data di pasar keuangan telah sangat membantu sektor ini dalam berbagai cara.

Perusahaan mengandalkan ilmu data untuk berfungsi sebagai struktur pendukung utamanya. Perusahaan tidak akan dapat berfungsi dengan baik tanpa alat ilmu data yang sesuai. Dalam beberapa tahun terakhir, telah terjadi peningkatan eksponensial dalam pentingnya ilmu data untuk industri keuangan.

Untuk alasan yang sama, bidang ilmu data kini diterapkan di industri keuangan. Istilah "ilmu data" mengacu pada disiplin akademik yang digunakan dalam berbagai domain keuangan, termasuk perdagangan algoritmik, identifikasi aktivitas penipuan, manajemen pelanggan, analitik risiko, dan banyak lagi.

Melalui penggunaan ilmu data untuk keuangan, bisnis dapat memiliki ikatan yang lebih baik dengan pelanggan dengan mengetahui preferensi pelanggan tersebut, yang pada gilirannya mengarah pada peningkatan penjualan yang dialami perusahaan, yang pada gilirannya mengarah pada peningkatan margin keuntungan yang dialami perusahaan. Selain itu, ini membantu dalam mendeteksi bahaya dan penipuan, yang pada akhirnya melindungi perusahaan. Oleh karena itu, data scientist adalah aset paling berharga yang dimiliki perusahaan, karena organisasi tidak dapat berfungsi dengan baik tanpa karyawan tersebut.

Aplikasi Data Science Untuk Keuangan Bisnis

Bidang keuangan adalah rumah bagi sejumlah besar aplikasi berbeda untuk ilmu data. Mari kita bicarakan poin-poin ini lebih jauh ke bawah.

Risk Analytics

Saat menjalankan bisnis, setiap organisasi dihadapkan pada setidaknya beberapa tingkat risiko, dan saat ini sangatlah penting untuk melakukan penilaian risiko sebelum membuat pilihan. Manajemen risiko adalah proses mengidentifikasi dan mengevaluasi risiko yang ada dalam menjalankan bisnis dan memutuskan tindakan pencegahan dan perbaikan apa yang harus dilakukan.

Pertumbuhan jangka panjang dalam pendapatan perusahaan hanya dimungkinkan dengan manajemen risiko yang efektif, karena ini adalah satu-satunya faktor yang dapat dikendalikan. Akibatnya, melakukan penilaian risiko yang akurat terhadap tantangan yang dihadapi perusahaan adalah hal yang paling penting. Implementasi ilmu data dalam kerangka pasar keuangan telah menyederhanakan proses manajemen risiko. Analitik risiko adalah praktik perusahaan besar yang menggunakan data untuk menilai potensi risiko agar dapat menginformasikan proses pengambilan keputusan strategis mereka dengan lebih baik. Analitik risiko telah muncul sebagai komponen penting dari intelijen bisnis dan ilmu data di industri keuangan.

Dengan menggunakan analitik risiko yang disediakan oleh ilmu data, sebuah perusahaan dapat meningkatkan tingkat keamanannya dan persepsi publik tentang keandalannya. Pentingnya data tidak dapat dilebih-lebihkan dalam manajemen risiko dan analisis risiko karena datalah yang menentukan tingkat keparahan kerugian dan mengalikannya dengan frekuensi kerugian. Setiap profesional yang ingin berhasil dalam mata pelajaran Manajemen Risiko perlu memiliki dasar yang kuat di bidang pemecahan masalah, statistik, dan matematika.

Sebagian besar data mentah terdiri dari data tidak terstruktur, yang tidak dapat diimpor ke dalam database atau spreadsheet Excel pada umumnya. Kerangka kerja yang disediakan ilmu data untuk melakukan analisis data merupakan komponen penting dari kontribusi bidang ini.

Korporasi dihadapkan pada berbagai jenis risiko, beberapa di antaranya dapat muncul dari pasar, sementara yang lain dapat berasal dari pesaing atau kredit. Hal pertama yang perlu dilakukan untuk mengelola risiko secara efektif adalah mengenali bahayanya. Setelah itu, sangat penting untuk terus memantau risiko sambil memprioritaskannya.

Seorang analis risiko harus mulai dengan memeriksa total kerugian dan pola kerugian total. Selain itu, harus ditentukan penyebab kerugiannya. Bidang ilmu data keuangan berfokus pada pembuatan model yang dapat digunakan untuk membantu menilai berbagai bidang.

Sebuah bisnis dapat membangun model penilaian dan mengoptimalkan biaya dengan memanfaatkan sejumlah besar data yang tersedia bagi mereka, seperti informasi tentang transaksi keuangan dan informasi konsumen. Untuk menentukan layak atau tidaknya seorang nasabah kredit, perlu dilakukan penilaian dan manajemen risiko, yang meliputi langkah ini.

Penting untuk menyelidiki riwayat pembayaran klien sebelum mencapai kesimpulan mengenai apakah pinjaman harus dibayar kembali kepada klien atau tidak. Semakin banyak bisnis sekarang mempekerjakan ilmuwan data untuk mengevaluasi kelayakan kredit klien dengan menganalisis transaksi yang telah dilakukan pelanggan dengan menggunakan algoritme pembelajaran mesin.

Real-Time

Di masa lalu, pemrosesan dan analisis data dilakukan secara batch, artinya dilakukan satu record pada satu waktu, bukan secara real time. Fakta bahwa data sudah kedaluwarsa pada saat diproses dan diperiksa merupakan kelemahan yang signifikan. Pilihan yang dibuat berdasarkan informasi masa lalu sepertinya tidak terlalu membantu atau akurat.

Istilah "analitik waktu nyata" mengacu pada proses di mana sejumlah besar data terus dihasilkan dan diperiksa. Ini adalah proses yang berlangsung selamanya. Penerapan ilmu data di bidang keuangan membuat prosedurnya jauh lebih mudah. Analisis data waktu nyata dilakukan oleh algoritme yang membentuk pembelajaran mesin. Karena data usang tidak berguna bagi perusahaan, melakukan analitik secara real time adalah hal yang paling penting. Ini adalah perkembangan negatif bagi perusahaan. Agar bisnis dapat mengikuti tuntutan pasar dan preferensi klien mereka, mereka perlu melakukan penelitian tentang perkembangan yang sedang berlangsung.

Karena kebutuhan mereka akan data real-time untuk mendapatkan wawasan tentang keadaan saat ini, berbagai macam industri mulai mengalami kesulitan. Di sisi lain, berkat pengembangan pipa data dinamis dan peningkatan teknologi lainnya, sekarang dimungkinkan untuk mengakses data hanya dengan sedikit penundaan.

Untuk memantau semua karakteristik keuangan, skor kredit, dan transaksi secara real time tanpa masalah latensi, ilmu data telah muncul sebagai komponen yang semakin penting dalam industri keuangan dan institusi yang melayaninya. Pelajari lebih lanjut tentang peran ilmu data di sektor keuangan dengan membaca bahan bacaan terkait.

Consumer Analytics

Personalisasi produk dan layanan keuangan untuk pelanggan merupakan fokus utama di berbagai jenis organisasi keuangan. Dengan bantuan ilmuwan data, bisnis dapat memperoleh wawasan tentang perilaku pelanggan secara real-time dengan bantuan analitik real-time, yang memungkinkan bisnis membuat keputusan bisnis strategis yang lebih baik. Ilmu data digunakan di berbagai organisasi keuangan, seperti perusahaan asuransi, untuk meningkatkan penjualan silang, mengurangi kerugian dengan menghilangkan konsumen dengan saldo di bawah nol, menghitung nilai pelanggan selama masa hidup mereka, dan memahami pelanggan.

Seorang ilmuwan data dapat memanfaatkan perilaku pelanggan yang berbeda dengan sebaik-baiknya dengan mengamati perilaku pelanggan yang berbeda melalui penggunaan ilmu data keuangan. Hal ini dapat dilakukan untuk meningkatkan kebiasaan dan frekuensi pembelian calon pelanggan dengan mengikuti teknik-teknik yang disebutkan di bawah ini:

Bifurkasi pelanggan menurut rutinitas mereka – Pelanggan dapat dikelompokkan ke dalam segmen yang berbeda; misalnya, pelanggan yang paham teknologi dari platform online diharapkan membeli produk terbaru lebih sering daripada pelanggan yang pembeliannya hanya berdasarkan persyaratan situasi. Ada subkumpulan pelanggan lain yang, secara umum, menunda melakukan pembelian sampai diskon luar biasa tersedia.

Tawaran untuk memperluas kapasitas pembelian pelanggan adalah teknik yang dapat digunakan perusahaan untuk membujuk pelanggan berkala agar membeli 25 hingga 30 persen lebih banyak dari nilai pembelian berkala pelanggan dengan membuatnya memenuhi syarat untuk skema yang menarik.

Pencegahan churn pelanggan - Ada contoh ketika klien memiliki kecenderungan untuk beralih ke penyedia layanan atau merek yang berbeda dalam upaya untuk mendapatkan nilai yang lebih besar dari uang mereka. Contoh paling umum dari sel gesekan adalah saat pelanggan beralih di antara beberapa produsen telepon seluler atau di antara penyedia layanan data seluler yang berbeda. Perusahaan bekerja keras untuk mengidentifikasi area di mana pelanggan tidak puas dan memberikan solusi berupa produk dan layanan bernilai tambah dalam upaya mempertahankan pelanggan sebanyak mungkin.

Customer Data Management

Pembelian yang dilakukan oleh klien serta pola pembelian tipikal mereka dilacak oleh bisnis. Kehendak bebas dan preferensi individu mereka dipertimbangkan. Di bidang keuangan, ilmu data sangat membantu dalam mempelajari pola pembelian pelanggan dan melayani pelanggan tersebut sesuai dengan preferensi mereka.

Data adalah hal terpenting yang ada, dan lembaga keuangan memerlukan data dari pelanggannya untuk memproses dan menganalisis informasi. Setelah munculnya data besar di bidang ilmu data, metode tradisional yang sebelumnya digunakan oleh organisasi keuangan telah mengalami transformasi dramatis. Sejumlah besar transaksi serta media sosial telah memberikan kontribusi yang signifikan terhadap volume dan keragaman data.

Data terstruktur dan data tidak terstruktur adalah dua kategori utama data yang dapat dikumpulkan dan dianalisis saat ini. Karena data sudah diatur dalam format tertentu, sangat mudah untuk memanipulasi, mengolah, dan menganalisis data terstruktur. Namun, saat menangani data tidak terstruktur, pemrosesan dan analisis data tersebut tidak semudah saat menangani data terstruktur. Memproses dan mengelola data yang tidak terstruktur membutuhkan berbagai macam teknologi terbaik yang tersedia di bidang ilmu data.

Salah satu komponen paling penting dari Big Data adalah intelijen bisnis, yang diperoleh melalui penerapan pembelajaran mesin untuk memperoleh informasi mengenai klien dan perilaku yang mereka lakukan. Analisis teks, penambangan data, Pemrosesan Bahasa Alami (NLP), seperti serta banyak alat lainnya, hanyalah beberapa dari banyak metode yang dapat digunakan untuk mengekstrak informasi mendalam dari data. Menggunakan algoritma pembelajaran mesin, analisis komprehensif dilakukan pada data pelanggan untuk menyelidiki pergeseran dan kecenderungan yang terjadi pada nilai aset keuangan.

Personalized Services

Perusahaan melakukan penelitian tentang preferensi pelanggan mereka dan jenis barang yang paling mereka minati dengan menggunakan teknik seperti analitik konsumen dan manajemen data konsumen. Penerapan ilmu data keuangan merampingkan proses ini secara signifikan. Layanan yang dipersonalisasi yang diberikan lembaga keuangan kepada kliennya merupakan pendekatan yang sangat baik bagi perusahaan untuk memperkuat hubungan dengan klien tersebut dan meningkatkan penjualannya dengan memenuhi kebutuhan dan minat khusus pelanggan.

Lembaga keuangan menggunakan berbagai alat dan metode untuk menciptakan wawasan dan melakukan analisis informasi konsumen yang relevan dengan interaksi dengan lembaga. Perangkat lunak yang didasarkan pada pemrosesan bahasa alami dan pengenalan ucapan menjadi semakin berguna bagi lembaga keuangan di era modern untuk meningkatkan kontak mereka dengan pelanggan.

Karena informasi yang diberikan oleh klien, lembaga keuangan dapat mengumpulkan wawasan yang dapat diterapkan dan lebih memahami permintaan pelanggannya, yang keduanya menghasilkan peningkatan keuntungan bagi lembaga. Wawasan ini juga digunakan untuk meningkatkan penyampaian layanan, dan taktik bisnis disesuaikan dengan spesifikasi masing-masing konsumen.

Detection of Fraud in Financial Transactions

Penipuan adalah salah satu tantangan utama yang harus dihadapi oleh organisasi keuangan. Meningkatnya volume transaksi membawa serta peningkatan yang sesuai dalam kemungkinan aktivitas penipuan. Penggunaan alat analisis yang dapat mengevaluasi data dalam jumlah besar telah memungkinkan lembaga keuangan untuk meningkatkan kemampuan mereka dalam mendeteksi dan mencegah penipuan dan penipuan.

Pencurian informasi pribadi, serta serangkaian pembelian luar biasa besar yang dilakukan dengan kartu kredit, merupakan indikator penipuan keuangan. Karena tingginya risiko pencurian keuangan terkait dengan kartu kredit tersebut, bank sering menonaktifkannya. Dengan menjalankan bisnisnya dengan cara ini, bank dapat mengurangi risiko kerugian moneter baik bagi perusahaan maupun nasabah. Penggunaan alat ilmu data telah sangat membantu dalam mendeteksi aktivitas penipuan, dan juga membantu industri film dalam melindungi diri dari risiko menimbulkan hutang buruk.

Penipuan yang dilakukan dengan kartu kredit akan terus menjadi skema keuangan yang paling menguntungkan. Perkembangan algoritme telah memungkinkan kemajuan yang signifikan dalam pencegahan dan deteksi jenis aktivitas penipuan tertentu. Deteksi anomali menjadi jauh lebih sederhana dan lebih akurat dalam beberapa tahun terakhir. Pemberitahuan deteksi yang diterima secara real-time oleh perusahaan tentang penyimpangan dalam pembelian keuangan membantu dengan cepat meminimalkan kerugian yang timbul akibat penipuan.

Menggunakan berbagai teknologi pembelajaran mesin yang berbeda, pola yang tidak biasa dalam data perdagangan dapat ditemukan dan diperiksa. Peringatan dikirim ke lembaga keuangan terkait, dan ketidakberesan dicatat untuk pemeriksaan lebih lanjut. Ada banyak jenis penipuan lainnya, yang semuanya dapat diidentifikasi dengan memahami pola data yang tampak mencurigakan. Akibatnya, banyak perusahaan asuransi menggunakan sejumlah algoritma pengelompokan yang berbeda untuk mengelompokkan data dan memahami pola pengelompokan informasi.

Trading Based on Algorithms

Salah satu aspek terpenting dari lembaga keuangan dikenal sebagai Perdagangan Algoritma. Jenis perdagangan ini digunakan untuk menghitung rumus matematika yang rumit dengan kecepatan sangat tinggi, yang pada gilirannya membantu organisasi keuangan dalam pengembangan metode perdagangan baru. Big Data telah sepenuhnya mengubah Ilmu Data dan Perdagangan Algoritma dengan cara yang jauh lebih besar, yang telah menyebabkan perubahan menyeluruh dalam fungsi sektor ini. Transformasi ini terjadi sebagai akibat langsung dari Big Data.

Sejumlah besar data terus dialirkan, dan data ini kemudian dianalisis menggunakan perdagangan algoritmik. Selain itu, model data dikembangkan untuk mewakili informasi yang terkait dengan aliran data. Ada banyak jenis aliran data seperti data saham, data fundamental, data berita keuangan, data berjangka, data ekonomi makro, dll.

Banyak jenis data ini tersedia dari berbagai sumber, termasuk Yahoo finance, wall street horizon, RBI, Google News, dan banyak lainnya. Tujuan dari mesin analitik adalah untuk meningkatkan kemampuan lembaga keuangan untuk memprediksi pasar masa depan dengan meningkatkan pengetahuan mereka tentang kumpulan data yang sangat besar. Ini akan memungkinkan lembaga keuangan untuk membuat prediksi yang lebih akurat.