کاربرد علم داده در امور مالی

تردیدی نیست که کلان داده (Big Data) اقتصاد ما را متحول کرده است. شاید بهترین نمونه این تحول در بخش مالی جهان اتفاق افتاده باشد. به عنوان یکی از اولین صنایعی که کلان داده را به طور کامل پذیرفته است، امور مالی از تحول دیجیتال برای تبدیل نیرو به قدرت استفاده کرده است.

اکنون از قیمت‌گذاری خودکار گرفته تا بانکداری آنلاین شخصی، همه چیز ارائه می‌گردد. در قلب این همه تغییر نیز دانشمندان کلان داده و داده قرار دارند. به احترام این جادوگران شگفت‌انگیز، بیایید ۹ استفاده برتر علم داده را در صنعت مالی بررسی کنیم.

۱- بینش بازار سهام در زمان حال

نقش داده‌ها در بازار سهام همیشه مهم بوده است، حتی قبل از عصر دیجیتال. از نظر تاریخی، پیگیری سهام خرید و فروش به معنای تجزیه و تحلیل داده‌های گذشته با دست بود. این روش به سرمایه‌گذاران اجازه می‌داد تا بهترین تصمیمات ممکن را بگیرند، اما یک رویکرد ناقص بود.

این روش نوسانات بازار را در نظر نگرفت، به این معنی که معامله‌گران فقط می‌توانند از داده‌هایی که به صورت دستی ردیابی و اندازه‌گیری شده‌اند، همراه با شهود شخصی استفاده کنند. جای تعجب نیست که تصمیمات بد سرمایه‌گذاری با استفاده از داده‌های منسوخ، چندان غیرمعمول نبود.

امروزه، با استفاده از پیشرفت‌های فناوری، دانشمندان داده‌های مالی (با تمام اهداف عملی) این تأخیر داده‌ها را ریشه‌کن کرده و جریان دائمی بینش در زمان حال را برای ما فراهم کرده‌اند. با استفاده از خطوط انتقال داده پویا، معامله‌گران می‌توانند به اطلاعات بازار سهام در زمان وقوع دسترسی پیدا کنند.

با ردیابی معاملات در زمان حال، آن‌ها می‌توانند تصمیمات بسیار هوشمندانه‌تری در مورد خرید و فروش سهام بگیرند که حاشیه خطا را بسیار کاهش می‌دهد.

۲- معاملات الگوریتمی

هدف از معاملات بازار سهام خرید سهام با قیمت پایین، قبل از فروش با سود است. این مورد شامل استفاده از روند گذشته و حال بازار است تا بفهمید کدام سهام احتمال افزایش یا کاهش قیمت دارد. برای به حداکثر رساندن سود، معامله‌گران بورس باید سریع وارد شوند و قبل از رقبا سهام خود را خریداری کرده و بفروشند.

این کار قبلاً به صورت دستی انجام می‌شد؛ اما با ورود کلان داده و بینش‌های زمان حال، این روند تغییر شکل داده است. نتیجه بینش‌های لحظه‌ای توانایی (و نیاز) معامله بسیار سریع‌تر است. سرانجام، سرعت معامله از آنچه انسان می‌توانست مدیریت کند، پیشی گرفت.

معاملات الگوریتمی وارد بازی شد. دانشمندان داده‌های مالی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) و داده‌های موجود، یک نوع معامله کاملاً جدید ایجاد کرده‌اند: معامله با تناوب بالا (HFQ). از آنجا که روند کار کاملاً خودکار است، خرید و فروش می‌تواند با سرعت برق اتفاق بیافتد.

در واقع، الگوریتم‌های مورد استفاده به قدری باورنکردنی سریع هستند که منجر به روشی جدید در بازار شده‌اند. این مورد به عنوان “مکان مشترک” (Co-location) شناخته می‌شود؛ یعنی قرار دادن رایانه در مراکز داده تا آنجا که از نظر جسمی ممکن است به بورس بازار سهام نزدیک باشد (اغلب در همان محل). این کار فقط کسری از ثانیه زمان انجام معامله را کاهش می‌دهد، اما این کسر ثانیه سرمایه‌گذاران را از رقبا جلو می‌اندازد. باورنکردنی است!

۳- مدیریت ریسک خودکار

مدیریت ریسک مالی به معنی محافظت از سازمان‌ها در برابر تهدیدات احتمالی است. تهدیدات می‌تواند دامنه وسیعی داشته باشد و شامل مواردی مانند ریسک اعتباری (به عنوان مثال “آیا این مشتری پرداخت کارت خود را به طور پیش‌فرض انجام می‌دهد؟”) و ریسک بازار (به عنوان مثال “آیا حباب مسکن می‌ترکد؟”) می‌شود. انواع دیگر شامل ریسک تورم، ریسک قانونی و غیره است. اساساً، هر چیزی که ممکن است بر عملکرد یا سود موسسه مالی تأثیر منفی بگذارد، می‌تواند یک ریسک تلقی شود.

مدیریت ریسک شامل سه وظیفه است: تشخیص ریسک‌ها، نظارت بر آن‌ها، و اولویت‌بندی اینکه با کدام ریسک‌ها باید با فوریت بیشتری برخورد گردد. این امر ممکن است ساده به نظر برسد، اما وقتی همه عوامل ریسک و نحوه تلاقی آن‌ها را در نظر بگیرید، به سرعت پیچیده می‌شود. انجام صحیح آن می‌تواند تفاوت بین موفقیت و تباهی مالی را رقم بزند. بنابراین جای تعجب نیست که دانشمندان داده نقش اساسی در حل این مشکلات دارند و برای این کار از یادگیری ماشین استفاده کرده‌اند.

با خودکارسازی شناسایی، نظارت و اولویت‌بندی ریسک، الگوریتم‌های یادگیری ماشین دامنه خطاهای انسانی را به حداقل می‌رسانند. آن‌ها همچنین طیف گسترده‌ای از منابع مختلف داده (از داده‌های مالی گرفته تا داده‌های بازار و رسانه‌های اجتماعی مشتری) را در نظر می‌گیرند و تأثیر این منابع مختلف بر یکدیگر را اندازه‌گیری می‌کنند.

انجام صحیح این روند، به یک هنر تبدیل شده است. برای مثال، شرکت‌های کارت اعتباری با استفاده از نرم‌افزار خودکار مدیریت ریسک اکنون می‌توانند قابلیت اطمینان مشتری بالقوه را به طور دقیق تعیین کنند، حتی اگر زمینه مالی جامع مشتری را نداشته باشند.

یک مزیت این الگوریتم‌ها این است که هرچه رشد می‌کنند، بهبود می‌یابند. مدیریت ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) و پذیره‌نویسی هوشمند می‌تواند ارتباطاتی ایجاد کند که بشر به تنهایی هرگز آن را پیدا نمی‌کند. این قدرت یادگیری ماشین است. در حالی که این رویکردها در صنعت مالی نسبتاً جدید هستند، اما پتانسیل آن‌ها برای آینده بسیار زیاد است.

۴- کشف تقلب و جعل

کلاهبرداری مالی اشکال مختلفی دارد؛ از جمله جعل کارت‌های اعتباری، ادعاهای بیمه‌ای متورم و جرایم سازمان‌یافته. جلوگیری از وقوع کلاهبرداری برای هر موسسه مالی حیاتی است. این مورد فقط شامل به حداقل رساندن خسارات مالی نیست، بلکه در مورد اعتماد است. بانک‌ها مسئولیت اطمینان از امنیت مشتریان خود را دارند.

باز هم تجزیه و تحلیل در زمان واقعی به کمک شما می‌آید. با استفاده از داده‌کاوی و هوش مصنوعی، دانشمندان داده می‌توانند ناهنجاری‌ها یا الگوهای غیرمعمول را در صورت بروز تشخیص دهند. سپس الگوریتم‌هایی که به طور خاص طراحی شده‌اند، موسسه را از رفتار ناهنجار آگاه و به طور خودکار فعالیت مشکوک را مسدود می‌کنند.

بارزترین نمونه آن کلاهبرداری در کارت اعتباری است. به عنوان مثال، اگر کارت شما در یک مکان غیرمعمول مورد استفاده قرار گیرد یا برداشت به شکلی انجام شود که معمولاً توسط کلاهبرداران انجام می‌گردد، شرکت کارت اعتباری می‌تواند کارت را مسدود کرده و به شما اطلاع دهد که مشکلی پیش آمده است.

در حالی که تشخیص این نوع رفتارهای بیرونی برای افرادی مانند من و شما مفید است، تشخیص جعل بسیار فراتر می‌رود. یادگیری ماشین همچنین می‌تواند الگوهای گسترده‌تری از رفتار ناهنجار را تشخیص دهد، به عنوان مثال سازمان‌های مختلفی که به طور هم‌زمان هک می‌شوند. این مورد می‌تواند به بانک‌ها کمک کند تا حملات سایبری و جرایم سازمان‌یافته را شناسایی کنند و میلیون‌ها نفر را نجات دهند.

۵- تجزیه و تحلیل مصرف‌کننده

برای هر بانک یا ارائه‌دهنده خدمات مالی، درک رفتار مشتری جهت تصمیم‌گیری صحیح حیاتی است. همانطور که احتمالا حدس می‌زنید، بهترین راه برای درک مشتری از طریق داده‌های آن‌ها است. دانشمندان داده‌های مالی به طور فزاینده‌ای از تقسیم بازار (تجزیه مشتری به جمعیت‌شناسی دانه‌ای) برای ایجاد نمایه‌های بسیار پیچیده استفاده می‌کنند.

با ترکیب منابع مختلف داده و استفاده از اطلاعات جمعیتی مانند سن و موقعیت جغرافیایی، بانک‌ها، شرکت‌های بیمه، صندوق‌های بازنشستگی و شرکت‌های کارت اعتباری می‌توانند بینش بسیار دقیقی داشته باشند.

با استفاده از این بینش‌ها، آن‌ها می‌توانند بازاریابی مستقیم و رویکرد مدیریت ارتباط با مشتری را بر این اساس مطابقت دهند. این ممکن است شامل استفاده از داده‌ها برای فروش محصولات خاص یا بهبود خدمات مشتری باشد.

تجزیه و تحلیل مشتری همچنین به سازمان‌ها امکان می‌دهد آنچه را به عنوان “ارزش طول عمر مشتری” شناخته می‌شود، یعنی معیار تعیین سود خالص مشتری در تمام تعاملات گذشته، حال و آینده با سازمان را تعیین کنند. اگر این مقدار بالا باشد، می‌توانید مطمئن باشید که از مشتریان به خوبی مراقبت می‌شود!

۶- خدمات شخصی‌سازی‌شده

قبل از ظهور اینترنت، مردم مجبور بودند عملیات بانکی خود را به صورت فیزیکی انجام دهند. به نظر می‌رسد چنین چیزی با توجه به استانداردهای امروز کاملاً ناکارآمد باشد، اما این بدان معناست که مردم مدیر بانک خود را می‌شناختند.

با این حال، همانطور که تجربه مشتری به صورت آنلاین تغییر مکان می‌یابد، این رابطه بسیار معاملاتی‌تر می‌شود. تماس شخصی از بین رفته است. چگونگی شخصی‌سازی و مرتبط ماندن در عصر دیجیتال برای بانک‌ها از دیرباز مشکل بوده است. اما یک بار دیگر، تجزیه و تحلیل داده‌ها به کمک شما می‌آیند!

مشتری خوشحال برای کسب و کار خوب است و به همین دلیل خدمات شخصی‌سازی‌شده بر مراقبت از مشتری تمرکز می‌کنند. همانطور که اگر تا به حال از بانکداری آنلاین استفاده کرده‌اید می‌دانید، تعداد زیادی سرویس شخصی در دسترس است و این‌ها توسط داده‌ها هدایت می‌شوند. آن‌ها را می‌توان به سه نوع تقسیم کرد.

اولین مورد شخصی‌سازی نسخه‌ای است. این مورد از داده‌ها و ترجیحات برگزیده مشتری در گذشته برای پیش‌بینی نیازهای آن‌ها استفاده می‌کند. به طور کلی توسط الگوریتم‌های مبتنی بر قانون هدایت می‌شود که به تعاملات مشتری پاسخ می‌دهند.

نوع دوم شخصی‌سازی در زمان واقعی است. این مورد به اطلاعات قبلی و فعلی متکی است تا تجربه مشتری را در هنگام وقوع (برای مثال اگر در هنگام انجام معامله آنلاین، کالا یا خدماتی به شما پیشنهاد می‌شود) تنظیم کنید.

نوع نهایی، شخصی‌سازی یادگیری ماشین است. اگرچه این یک مفهوم نسبتاً جدید می‌باشد، اما در حال حاضر دارای پتانسیل جالب توجهی است. یک مثال عالی، نرم‌افزار wallet.AI است که از مشخصات مالی و سابقه معاملات شما استفاده کرده و به عنوان مشاور شخصی در هزینه‌های روزانه شما عمل می‌کند.

۷- قیمت‌گذاری و بهینه‌سازی درآمد

بهینه‌سازی قیمت‌گذاری توانایی شکل دادن قیمت‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌گذاری بر اساس زمینه‌ای است که مشتری با آن روبرو می‌شود. بیشتر بانک‌ها و ارائه‌دهندگان بیمه تیم‌های فروش بزرگی دارند و شبکه‌های پیچیده‌ای از محصولات و خدمات مختلف را ارائه می‌دهند.

اگر آن‌ها به طور جداگانه کار کنند، اغلب می‌توانند از محصولات موجود در جای دیگر کسب و کار بی‌اطلاع باشند. از آنجا که آن‌ها معمولاً توسط خط پایین هدایت می‌شوند، برای تیم‌های فروش آسان است که به جای بینش داده‌شده به تجربیات شخصی خود بپردازند.

دانشمندان داده‌های مالی با استفاده از داده‌های مختلف از منابعی مانند نظرسنجی‌ها، قیمت‌گذاری محصولات گذشته و تاریخچه فروش، می‌توانند به سودآوری و صرفه‌جویی در وقت و نیرو برای این تیم‌های فروش کمک کنند.

این امر در عمل چگونه اتفاق می‌افتد؟ تجزیه و تحلیل پیشرفته یادگیری ماشین می‌تواند آزمایشات مختلفی را انجام دهد (به عنوان مثال بسته‌بندی خدمات با هم یا فروش آن‌ها به صورت جداگانه) به تیم‌ها اجازه می‌دهد استراتژی‌های هوشمندانه‌تری ایجاد کنند.

دانشمندان داده‌های مالی همچنین اطمینان حاصل می‌کنند که این الگوریتم‌ها به طور موثر با سیستم‌های سازمان ادغام می‌شوند و در صورت لزوم داده‌ها را برای اتوماسیون بیشتر فرآیند ترسیم می‌کنند. این بدان معنی است که فروشندگان می‌توانند فروش را به بهترین وجه انجام دهند.

اگرچه بهینه‌سازی قیمت ممکن است بدبینانه به نظر برسد، اما در نهایت به مشتری آنچه می‌خواهد (ارزش خوب) را می‌دهد و سود را برای شرکت به حداکثر می‌رساند.

۸- توسعه محصول

یکی از سریع‌ترین موارد استفاده در حال رشد از علم داده در صنعت مالی، از طریق ارائه‌دهندگان fintech (فناوری مالی) است. این منطقه نوپا در صنعت که در سال‌های اخیر به تازگی ظهور کرده، به سرعت توانسته است از سرعت کند رشد تغییریافته در سازمان‌های مالی بزرگ‌تر و سختگیرانه (مانند بانک‌های قدیمی) بهره ببرد.

شرکت‌های فناوری مالی ‌ با سرعت بسیار بالاتری از آنچه سازمان‌های جهانی قادر به مدیریت آن هستند، نوآوری‌های هیجان‌انگیزی را ارائه می‌دهند.

در حالی که بسیاری از ارائه‌دهندگان فناوری مالی بانک‌های دیجیتال را راه‌اندازی کرده‌اند، برخی دیگر قبل از فروش این موارد، روی مناطق خاصی از فناوری تمرکز می‌کنند. بلاکچین و ارز رمزنگاری‌شده، سیستم‌عامل‌های پرداخت تلفن همراه، برنامه‌های معامله مبتنی بر تجزیه و تحلیل، نرم‌افزار وام‌دهی و محصولات بیمه‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی تنها چند نمونه از فناوری مالی هستند که توسط علم داده هدایت می‌شوند.

۹- مدیریت عمومی داده‌ها

همانطور که گفته شد، موسسات مالی به حجم عظیمی از داده‌ها دسترسی دارند. این داده‌ها از منابع گسترده‌ای به دست می‌آیند: تعاملات تلفن همراه، داده‌های رسانه‌های اجتماعی، معاملات نقدی، گزارش‌های بازار و … . علاوه بر غول‌های رسانه‌های اجتماعی، بخش مالی بیش از هر صنعت دیگر به داده‌های ما دسترسی دارد. با استفاده صحیح از این معدن‌های طلا، داده‌ها می‌توانند اطلاعات مالی بی‌نظیری در اختیار شما قرار دهند. اما مهار صحیح این داده‌ها نیمی از چالش است.

در حالی که اکثر این داده‌ها دیجیتالی هستند، اکثر آن‌ها فاقد هرگونه ساختار می‌باشند. با داشتن داده‌های زمان واقعی که به طور مداوم در جریان هستند، ایجاد نظم در این هرج و مرج بسیار دشوار است.

مدیریت داده در امور مالی به تیم‌هایی متشکل از متخصصان داده احتیاج دارد که بتوانند انبارهای داده را بسازند، داده‌ها را استخراج کرده، پیچیدگی‌های صنعت را درک کنند و همه این کارها را در حالی انجام دهند که رویکردهای جدیدی برای کار با آن ایجاد می‌کنند. مهندسین داده و معماران داده (که خود داده‌ها را مدیریت می‌کنند) برای مدیریت موثر داده‌های مالی حیاتی هستند.

جمع‌بندی

در این مقاله، ما ۹ کاربرد برتر علم داده را در بخش مالی بررسی کردیم. همانطور که یاد گرفتیم، تکنیک‌های آماری دقیق و فناوری‌های مدرن به طور فزاینده‌ای صنعت مالی را دگرگون کرده‌اند؛ و این کار را ادامه خواهند داد.