Применение науки о данных в мире финансовых технологий

Применение науки о данных в сфере финансовых технологий

Введение

В современном динамичном финансовом мире наука о данных стала основой финансовой технологии (FinTech) и банковской отрасли. Она стала движущей силой за осознанным принятием решений, принося пользу как клиентам, так и всей финансовой отрасли. Кредитные бюро, такие как TransUnion, помогают в принятии решений на основе данных с помощью таких техник, как кредитный скоринг и сегментация клиентов. Это привело к развитию и внедрению моделей машинного обучения в этой области.

В этой статье мы рассмотрим ключевую роль науки о данных в формировании мира финансов. От фундаментального значения кредитного скоринга до тонкостей управления данными и преобразующей силы сегментации клиентов, исследование подчеркивает, как наука о данных дает финансовым институтам возможность принимать обоснованные решения на основе данных.

Цели обучения:

  • Понять роль и значимость кредитного скоринга в FinTech.
  • Узнать о управлении данными и ее значимости в обеспечении безопасности финансовых данных.
  • Открыть, как сегментация клиентов влияет на финансовое принятие решений.

Кредитный скоринг и анализ финансовых данных в FinTech

Кредитный скоринг является фундаментальной основой мира FinTech. Кредитный скоринг – это то, на что банки полагаются для оценки вашей кредитоспособности и ряда финансовых продуктов. Представьте его как числовую шкалу вашего финансового благополучия. Но это не просто число; это сложный расчет, влияние на который оказывает множество факторов, включая возраст, доход, активы и т. д.

В сфере FinTech этот кредитный скоринг играет ключевую роль в оценке вероятности невыплаты кредита или кредитной карты клиентом. Клиенты с историей дефолтов могут оказаться в нежелательной категории “отклоненных”. В ярком контрасте к этому, те, кто имеют благоприятный кредитный скоринг, получают доступ к различным финансовым продуктам. Этот тонко настроенный процесс основан на обширном анализе данных и прогностическом моделировании, лежащем в основе ответственных практик кредитования.

Отбор признаков и задание модели

С огромным количеством финансовых данных, важно упорядочить информацию, используемую для построения прогностических моделей. Отбор признаков – это ключевой шаг в анализе данных, который помогает сузить набор данных до наиболее значимых переменных. Этот процесс включает выявление высококоррелированных показателей и использование статистических методов для сохранения только наиболее информативных. Это не только улучшает точность модели, но и снижает вычислительные затраты и время.

После отбора признаков прогностическая модель применяется для оценки кредитоспособности новых клиентов. Это важный шаг для минимизации риска невыплаты кредита и обеспечения ответственного кредитования. Производительность этих моделей оценивается с использованием метрик, таких как кривая ROC, которая измеряет прогностическую способность классификатора. В FinTech стандартом отрасли является AUC (Area Under the Curve) 0,75 или выше, что указывает на надежную модель.

Оценка модели и метрики

После создания прогностической модели важно оценить ее точность и надежность. В сфере банковской деятельности решения зависят от способности моделей прогнозировать результаты, такие как вероятность возврата кредита клиентом. Обычные метрики, такие как точность, точность и полнота, играют роль, но глубокий анализ выходит за рамки этих основ.

Два важных метрика, которые часто используются, это тест Колмогорова-Смирнова (KS) и коэффициент Джини. KS измеряет отделение между кумулятивными функциями распределения положительных и отрицательных классов. В сущности, он показывает, насколько хорошо модель различает тех, кто будет покупать продукт (например, кредитную карту), и тех, кто не будет. Примечательно, что Колмогоров-Смирновский тест не требует нормального распределения, поэтому он приспособлен к различным ситуациям.

С другой стороны, коэффициент Джини оценивает площадь между кривой ROC и базовой линией. Он углубляется в кривую ROC, предоставляя понимание производительности классификатора. Эти метрики важны при нацеливании на конкретные сегменты клиентов, поскольку понимание их поведения играет решающую роль в финансовом принятии решений.

Мониторинг моделей

Мониторинг моделей является постоянным процессом, особенно в быстроменяющемся мире финтеха. Модели, созданные ранее, могут быстро устареть из-за изменений в поведении клиентов, динамики рынка и изменений в законодательстве. Именно здесь вступает в действие мониторинг.

Регулярно на текущих данных вычисляются метрики, такие как KS и Gini, для сравнения с метриками фазы разработки. Разница между этими метриками служит показателем эффективности работы модели. Пороговые значения, часто определяемые на основе бизнес-рассмотрений, помогают определить, требуется ли вмешательство в модель. Например, если расхождение превышает 10% или 20%, требуется более тщательный анализ.

В случае таких значительных расхождений существует два метода, позволяющих настроить точность модели: рекалибровка и пересоздание.

  • Рекалибровка: Внесение корректировок в существующую модель без изменения ее основных характеристик для быстрой настройки ее производительности.
  • Пересоздание: Начать с нуля или внести значительные изменения в модель и ее характеристики.

Рекалибровка легче выполнить, и в большинстве случаев она устраняет проблему. Пересоздание, с другой стороны, является более времязатратным процессом. Это связано с тем, что часто требуются согласования заинтересованных сторон и используется в случае необходимости фундаментальных улучшений.

Сегментация клиентов и маркетинговые кампании

Маркетинговые кампании в финансовом секторе не только о продаже продуктов, они направлены на правильное таргетирование потребителей. Например, при запуске партнерской карты, такой как ICICI Bank Amazon credit card, банку необходимо найти правильную группу клиентов, чтобы провести маркетинговые мероприятия. Анализируя клиентские сегменты и их покупательское поведение, банки могут идентифицировать потенциальных клиентов, которые могут получить выгоду от использования таких карт. Такой таргетированный подход максимизирует эффективность маркетинговых усилий и, в свою очередь, увеличивает выручку.

Сегментация клиентов – мощный инструмент для маркетинга в секторе финтех и банковской сфере. Разделение клиентов на отдельные группы на основе поведения позволяет финансовым учреждениям персонализировать свои предложения и маркетинговые стратегии. Например, понимание того, что клиенты с определенным уровнем дохода чаще всего не возвращают кредиты, может привести к таргетированным мерам по снижению рисков. Сегментация также может помочь выявить возможности для апселлинга и кросс-продажи товаров.

Управление данными: основа доверия

Управление данными является недооцененным героем в мире финтеха. Оно обеспечивает безопасную обработку, хранение и анализ данных в соответствии с жесткими регулированиями. При сотрудничестве финансовых учреждений с различными поставщиками данных и обработке чувствительной информации о клиентах поддержание целостности данных является приоритетным. Управление данными включает в себя право собственности на данные, политики и качество. Эти аспекты регулярно изменяются в связи с обновлениями в законодательстве. Сотрудничество между банками, кредитными бюро, такими как TransUnion, и регулирующими органами, такими как RBI или Федеральная резервная система, крайне важно для обеспечения безопасности данных и соответствия требованиям.

TransUnion: Обеспечение принятия решений на основе данных

Кредитные бюро, такие как TransUnion, играют важную роль в экосистеме финтеха. Они собирают данные от нескольких банков и финансовых учреждений, предоставляя комплексное представление о финансовой истории человека. Эти данные используются для расчета кредитного рейтинга и оценки кредитоспособности. TransUnion применяет методы кластеризации данных для категоризации людей на основе их финансового поведения. Например, владение автомобилем может разместить вас в другом кластере, чем у человека с аналогичным доходом, но с другими финансовыми обязательствами. Эти познания неоценимы для банков, которые ищут возможности для предоставления настроенных финансовых продуктов.

Заключение

В заключение, наука о данных стоит на переднем крае революции в финансовых технологиях (финтех), определяя критические решения и формируя будущее отрасли. От кредитного скоринга до оценки моделей, от управления данными до сегментации клиентов, ее влияние является всеобъемлющим и трансформационным. Сотрудничество между финансовыми учреждениями, кредитными бюро, такими как TransUnion, и регулирующими органами подчеркивает важность целостности и безопасности данных в этом динамическом окружении. По мере развития технологий науки о данных продолжат усиливать возможности банков и компаний финтех, приводя к принятию решений на основе данных, которые приносят пользу как клиентам, так и финансовой отрасли в целом.

Основные выводы:

  • Кредитный скоринг – числовое представление финансового здоровья, играющее важную роль в финтех.
  • Он влияет на кредитные решения, позволяя ответственную заемную практику на основе обширного анализа данных и прогностического моделирования.
  • Эффективный выбор характеристик упрощает данные для прогностических моделей, повышая точность и одновременно снижая вычислительные затраты.
  • Развертывание модели необходимо для оценки кредитоспособности, обеспечения ответственной заемной практики и совершенствования финансового принятия решений.
  • Сегментация клиентов открывает возможности для персонализированных предложений и маркетинговых стратегий, принося пользу как клиентам, так и финансовым учреждениям.

Часто задаваемые вопросы

Об авторе: Приянка Банержи

Знакомьтесь с Приянкой, опытным старшим аналитиком в TransUnion, который страстно использует данные для получения значимых инсайтов. Ее экспертиза охватывает различные области, с акцентом на анализе данных, машинном обучении, обработке данных, визуализации данных и обработке естественного языка. В своей текущей роли в TransUnion она исследует различные возможности применения науки о данных в мире FinTech и банковских услуг.

Страница DataHour: https://community.analyticsvidhya.com/c/datahour/datahour-application-of-data-science-in-the-world-of-fintech

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/priyanka-banerjee-3005/