數(shù)據(jù)科學(xué)在銀行業(yè)的運用不僅是一種趨勢，也是保持競爭的必要條件。銀行必須認識到，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助他們有效地集中資源，做出更明智的決策并提高績效。下面我們列舉銀行業(yè)使用的數(shù)據(jù)科學(xué)用例，讓你明白如何處理大量數(shù)據(jù)，如何有效利用。(1)欺詐識別(2)管理客戶數(shù)據(jù)(3)投資銀行的風(fēng)險建模(4)個性化營銷(5)終身價值預(yù)測(6)實時和預(yù)測分析(7)客戶細分(8)推薦引擎(9)客戶支持(10)結(jié)論1。欺詐識別機器學(xué)習(xí)對于有效檢測和預(yù)防涉及信用卡、會計和保險的欺詐非常重要。

銀行越早發(fā)現(xiàn)欺詐，就能越早限制賬戶活動以減少損失。通過實施一系列欺詐檢測方案，銀行可以實現(xiàn)必要的保護，避免重大損失。欺詐檢測的關(guān)鍵步驟包括:獲取模型估計和初步測試模型估計的數(shù)據(jù)樣本、測試階段和部署。因為每個數(shù)據(jù)集都是不同的，每個數(shù)據(jù)集都需要數(shù)據(jù)科學(xué)家的單獨訓(xùn)練和微調(diào)。

大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)來源有很多，包括公司或機構(gòu)的內(nèi)部來源和外部來源。分為以下幾類:1)交易數(shù)據(jù)。包括POS數(shù)據(jù)、信用卡數(shù)據(jù)、電子商務(wù)數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)點擊數(shù)據(jù)、企業(yè)資源計劃(ERP)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、銷售系統(tǒng)數(shù)據(jù)、客戶關(guān)系管理(CRM)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、公司生產(chǎn)數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)等。2)移動通信數(shù)據(jù)。具有互聯(lián)網(wǎng)接入的智能手機等移動設(shè)備變得越來越普遍。

移動設(shè)備上的軟件可以跟蹤和交流無數(shù)事件，從軟件存儲的交易數(shù)據(jù)(如搜索產(chǎn)品的記錄事件)到個人信息或狀態(tài)報告事件(如位置變化時報告新的地理編碼)。3)人工數(shù)據(jù)。人造數(shù)據(jù)包括通過微信、博客、Twitter、維基百科、臉書和Linkedin等社交媒體生成的電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻和數(shù)據(jù)流。這些數(shù)據(jù)大多是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，需要通過文本分析功能進行分析。

大數(shù)據(jù)技術(shù)是從各類數(shù)據(jù)中快速獲取有價值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域涌現(xiàn)出大量新技術(shù)，成為大數(shù)據(jù)采集、存儲、處理和呈現(xiàn)的有力武器。大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)一般包括:大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲與管理、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、大數(shù)據(jù)展示與應(yīng)用(大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等。).1.大數(shù)據(jù)采集技術(shù)數(shù)據(jù)是指通過RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)獲得的各類結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化(或弱結(jié)構(gòu)化)和非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)知識服務(wù)模型的基礎(chǔ)。