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金融領域的數據化時代
在金融業的動態格局中,資料科學的出現開創一個新時代:為明智的決策提供快速有效的分析,缺乏適當的資料科學工具會影響公司的效率,近年來,資料科學與金融業的相關性經歷指數級增長,特別是在演算法交易、詐欺檢測、客戶管理和風險分析等領域,都是金融業的關鍵應用案例。接下來是數據主導的時代,快來跟馬克一起了解數據在金融領域扮演的角色!
一、金融領域的數據應用
(一)風險分析
每個公司在開展業務時都會面臨一定的風險,而風險管理是識別、評估開展業務時所涉及的風險並採取措施控制風險的方法,只有透過適當的風險管理,企業的利潤才能長期增加。因此,在做出任何決定之前,正確分析可能面臨的風險至關重要!
管理風險的第一步是識別威脅,之後需要監控風險並確定風險優先順序。而資料科學在金融領域的使用使得風險管理方法變得更加容易,特別是在金融市場中,信用與安全尤其重要,可以說信用幾乎是金融機構的根基,而公司使用數據科學的風險分析可以提高公司的安全性和可信度,強化其與用戶之間的信任度。
而要如何以數據進行風險管理和分析,風險分析師首先必須分析損失和損失的模式,還必須確定損失的來源,金融數據科學有助於創建分析領域的模型,公司可以使用大量可用數據,例如金融交易和客戶訊息,利用這些數據可以創建評分模型並優化成本,這是風險分析和管理的一個重要方面,用於驗證客戶的信譽。另外,也可透過研究客戶過去的付款記錄,決定是否向客戶支付貸款,許多公司現在延攬資料科學家來分析客戶的信用度,使用機器學習演算法來分析客戶的交易。
(二)即時分析
在早期,資料是批次處理和分析的,是一條一條的,不是即時的。這有一個巨大的缺點,即數據在處理和分析無法即時。根據歷史數據做出的決定不會有太大幫助或準確,而舊數據對公司用途不大,這會成為決策上的問題,在資訊爆炸的現在,公司需要分析不斷的變化,以適應市場和客戶的偏好。
數據的演進幫助公司進行更加即時的分析,即時分析意味著要不斷產生、取得和分析大量數據。這是一個持續的過程,由機器學習演算法執行數據的即時分析,藉著動態資料管道的發展和技術的進步,現在已經可以以最小化的延遲存取資料,可以快速追蹤所有金融屬性、信用評分和交易,而不會出現任何延遲問題。
以銀行業為例,每筆用戶交易都被視為資料來源,可以應用分析來破解有用的預測和資訊,預測分析會使用計算演算法預測未來事件和趨勢,這樣的數據分析在銀行業中不斷增加,主要是為了預測行為和消費者,以便得到不斷更新的數值。
(三)消費者分析
許多金融機構都將消費者個人化作為主要業務。在資料科學家的幫助下,公司可以藉助即時分析即時洞察消費者的行為,從而做出更好的策略性業務決策。像是保險公司等金融機構正在使用數據科學來了解消費者,鎖定出無法為公司帶來利潤的消費者,並透過增加交叉銷售以及衡量客戶的終身價值來獲得更大的利潤,透過金融數據科學觀察不同客戶的行為,資料科學家可以透過以下技術充分利用來增加潛在客戶的購買習慣和頻率。
而做法多是需要根據習慣對客戶進行分類——客戶可以分為不同的細分市場。例如,線上平台上精通技術的客戶預計會比僅根據要求購買的客戶更頻繁地購買最新產品,還有其他部分的客戶通常會等待特價促銷,提供增強客戶購買能力的優惠;另外,利用此工具,企業可以透過提供有吸引力的方案來吸引定期客戶購買其定期購買價值的 25% 至 30% 以上。最後是防止顧客流失,由於多數顧客傾向於更換服務提供者或品牌,以期獲得更高的性價比,企業試圖了解客戶的不滿,並透過加值服務來解決這些問題,從而防止客戶流失。
(四)資料管理
銀行等金融機構也需要確保有效且符合法規的數據收集機制。這包括從各種來源收集消費者數據,如交易記錄、網上活動、行銷反饋等。同時,需要建立安全、可靠的數據存儲系統,以確保消費者資料的保密性和完整性。資料庫的整合可以幫助他們做到管理及即時使用這些資料,這都有賴系統在相容性上的進步。
紀錄與儲存顧客的購買行為和購買習慣,才能更精準的考慮他們的選擇和偏好,金融中的數據科學有助於分析客戶的購買趨勢並根據客戶的選擇為他們提供服務,數據就是一切,金融機構經由的客戶資料為公司創造更大的價值。在數據科學領域引入大數據後,金融機構的運作發生巨大的變革,大量的交易和社群媒體對數據的多樣性和數量創造貢獻。
可用的資料主要有兩種類型,即結構化資料和非結構化資料,由於結構化資料已經採用特定格式,因此可以輕鬆處理、處理和分析結構化資料,但對於非結構化資料來說,處理和分析它並不像結構化資料那麼順利。各種資料科學工具用於處理和處理非結構化資料,大數據最重要的方面之一是商業智慧,它是透過使用機器學習來獲取有關客戶及其行為的洞察而提取的,業者可以使用文字分析、資料探勘、自然語言處理 (NLP) 等各種工具從資料中產生有意義的洞見,利用機器學習演算法對客戶的數據進行徹底分析,分析金融市場和價值的變化和趨勢。
(五)客製化服務
消費者數據往往是雜亂的,可能存在缺失、錯誤或重複等問題。因此,銀行需要進行數據清理和整合,包括去除重複數據、填補缺失值、修正錯誤數據等,以確保數據的質量和準確性。如此能更精準地篩選出公司所需的資料,正確的資料會幫助公司分析買家的選擇以及他們感興趣的產品類型,而金融中的資料科學用例使這個過程更加輕鬆。
客製化服務為金融機構與客戶建立良好關係,並透過向客戶提供他們感興趣的產品來增加銷售,透過多種金融機構會使用的工具和技術,產生和分析與互動相關的客戶資訊。例如,自然語言處理和語音辨識的軟體對於金融機構來說非常方便,可以更好地與消費者溝通,一方面獲得可行的洞見,同時從客戶向金融機構提供的資訊中了解客戶的需求,從而為他們帶來更高的利潤,這些消費者洞見也用於提供更好的服務,並根據每個客戶優化個別業務拓展策略。
(六)金融詐欺偵測
金融機構最關心的問題之一是詐欺,隨著交易數量的增加,詐欺的機會也隨之增加,但現在,金融機構可以透過使用分析工具分析大數據來更好地追蹤詐騙和詐欺行為,舉例而言,身分盜竊或連續異常高額的信用卡購買表示存在財務詐欺。銀行經常阻止此類信用卡以防止金融詐欺,透過這種方式,銀行可以保護公司和客戶免受財務損失。數據科學工具在很大程度上幫助識別欺詐,例如使用加密技術保護敏感數據、建立防火牆和入侵檢測系統來防止未授權的訪問,以及定期進行安全審查和測試。
信用卡詐欺仍將位居金融詐欺名單之首,由於演算法的發展,這些類型的詐欺行為的檢測得到了改進,現在,異常檢測更加容易且準確度更高,當公司即時收到有關金融購買異常的偵測警報,可立即將詐騙造成的損失降至最低,使用各種機器學習工具可以識別交易資料中的異常模式。金融機構收到警報,並對異常情況進行進一步調查。還有許多其他類型的欺詐,這些欺詐是透過了解似乎可疑的數據模式來檢測的,許多保險公司正使用多種演算法來分離數據並了解資訊的模式。
而對於消費者而言,數據科學的進步代表了資訊的快速獲得,向在人們可以在手機上下載應用程式時時確認自己的消費狀況,如此資訊的透明會使異常的消費更容易被察覺,減少詐欺或盜用之風險。
(七)演算法交易
金融機構的重要組成部分之一是演算法交易,它用於以閃電般的速度計算複雜的數學公式,這有助於金融機構制定新的交易策略。大數據以更大的方式徹底改變了數據科學和演算法交易,從而導致了行業運作的徹底改變,海量資料透過演算法交易進行處理,並產生描述資料流資訊的資料模型。數據流種類繁多,如股票數據、基本面數據、財經新聞數據、期貨數據、宏觀經濟數據等,這些不同類型的資料可以從Yahoo財經、華爾街日報、RBI、Google 新聞等等取得,透過更好地理解大量資料集,金融機構可以對未來市場做出更好的預測,這就是分析引擎的目的。
二、金融資料科學家
在當今數據驅動的世界中,數據科學家的角色在許多行業中變得越來越不可或缺,其中,金融業是一個主要領域,資料科學家在利用資訊的力量推動更好的決策和策略方面發揮關鍵作用,從挖掘海量資料集中的隱藏模式到建立影響投資選擇的預測模型,事實上,金融資料科學家的職責是多元且具有影響力的,是越發成為金融體系中的重要角色。
(一)金融資料科學家的任務
整體而言,資料科學家熟練地將資訊、統計和電腦科學領域結合起來,從大量資料集中尋找的洞見,這一關鍵角色跨越產業和部門,成為數據驅動決策的基礎,這些任務包括:
資料準備和清理:資料科學家確保資料集的品質和準備情況以進行分析的基本步驟。
分析趨勢和相關性:深入研究數據以揭示模式和關係,從而深入了解市場動態和經濟趨勢。
預測模型建構:建立可以預測未來市場行為並有助於制定投資策略的模型。
支持大數據計畫:在大型數據專案上進行合作,以提取有價值的見解來為財務策略提供資訊。
資料庫設計與開發:建立強大的資料庫,有效儲存和管理財務數據,同時確保資料安全。
程式設計:應用編寫程式來開發演算法、工具和應用程序,以增強財務分析和決策。
數據解釋和視覺化:將複雜的數據轉換為易於理解的視覺化效果,以進行有效的利害關係人溝通。
有效溝通:透過向利害關係人清晰地傳達研究結果,彌合技術分析和業務決策之間的差距。
(二)金融資料科學家需具備的能力
金融資料科學家的職業生涯需要高度技能與產業洞察力,雖然資訊工程或相關領域的學士學位是基本,但程式語言的專業知識和對研究的興趣也是不可或缺的,此外,有效溝通和掌握業務策略細微差別的能力提高資料科學家在就業市場上的吸引力,金融領域成功的資料科學家會需要具備軟硬實力等一系列技能。
軟實力
解決問題的心態:透過數據驅動的解決方案來應對複雜的財務挑戰。
商業頭腦:了解數據洞察和策略業務決策之間的相互作用。
有效溝通:將複雜的發現轉化為非技術利害關係人可以理解的見解。
定量分析:應用統計技術來揭示複雜的金融趨勢。
技術熟練度:掌握工具包
硬技能
Python 和 R 程式設計:利用這些語言進行資料操作和分析。
資料視覺化:創建有影響力的財務資料視覺表示。
機器學習和人工智慧技術:建立預測模型並挖掘潛在模式。
SQL 和資料庫架構:有效率地管理和查詢財務資料。
(三)金融資料科學家的職涯選擇
數據分析師:在廣泛的數據集中辨別趨勢。
風險經理:透過預測建模降低財務風險。
機器學習專家:利用人工智慧進行準確的投資預測。
資料視覺化專家:將複雜的財務資料轉換為易於理解的視覺效果。
商業智慧顧問:提供數據驅動的商業見解。
研究分析師:揭示市場趨勢與機會。
自然語言處理專家:分析文字資料以獲得細緻入微的見解。
三、哪些金融科技新創正踏入該領域?
最後,我們來看看哪些新創業者正在進入該市場。
(一)用大數據優化投資決策:Datago & Arta
由於股票價格不斷波動,因此投資時及時做出決策至關重要,預測每天的市場收盤情況對於投資銀行家優化利潤至關重要,大數據和人工智慧(AI)為用戶提供洞察,以及個人化和獲利的金融產品和服務,金融科技新創公司和規模化企業開發資料探勘和處理解決方案,以改善財務決策,從而提高利潤。
中國新創公司 Datago Technology 利用大數據和人工智慧從非結構化資料中提取和處理財務資訊,這家新創公司使金融服務公司能夠從數據中獲取見解並做出適合的投資決策。該新創公司從金融資料庫以及新聞、社交媒體討論、公司公告和分析師研究論文中收集數據,以做出對投資人有利的決策。
以及之前文章中介紹過的Arta Finance公司 (Arta Finance-你的數位家族辦公室) ,就是運用數據分析技術為用戶創造更多投資選擇,其開發的人工智慧管理投資組合(AMP),使用人工智慧和機器學習在不同類型的國債之間自動進行重新分配和再平衡,應對利率變化或市場波動,比起傳統投資方式更優化各種國債證券的回報率。
(二)金融資料處理的新星:Brainergy.AI
由於金融業不斷產生大量數據,因此整理、理解這些非結構化數據並從中產生見解對於在快節奏的金融業中取得成功至關重要,大數據分析和人工智慧 (AI) 使新創公司能夠開發金融數據處理解決方案,以管理和理解大量金融數據。這有助於金融科技新創公司管理風險並發現新機會。
加拿大新創公司 Brainergy.AI 為零售銀行業務開發解決方案,該新創公司的解決方案利用人工智慧和機器學習演算法來產生和處理金融元數據,Brainergy.AI 的自助式人工智慧平台根據財務數據的見解提供建議,這樣可以讓使用者全面了解風險,並應用在法遵、風險管理、行銷、銷售、服務、財務和營運等業務部門。
(三)無縫整合提升顧客體驗:Reg&Tech Solutions & Rapyd
金融機構目前使用多種軟體和資料庫來管理客戶資料和其他交易。法人機構識別碼 (LEI) 號等法定要求進一步影響全球金融機構處理客戶資料的方式。人工智慧與高階分析相結合,為金融公司提供必要的支援。這有助於企業實施產業內的各種監管標準,以實現高效率的實體管理,瑞典新創公司 Reg&Tech Solutions 提供了 Layla,這是一個開放的大數據平台,整合了客戶、合作夥伴和各種其他供應商的資訊,該新創公司從保存實體資訊的現有系統和來源導入數據,比較它們之間的資訊。此整合解決方案使金融組織能夠識別錯誤和重複項,以豐富現有實體資料的缺失資訊,例如法人機構識別碼 (LEI)、SWIFT 和 BIC 代等碼。
Rapyd 是以色列科技新創,提供金融科技即服務(Fintech-as-a-Service)的支付解決方案,讓客戶可以透過串接 API,將金流服務無縫整合到他們的應用程式中,在超過 190 個國家和地區提供超過 900 種本地支付方式,通過科技及技術,Rapyd 讓企業能夠專注於核心業務的發展,且能無縫整合全球支付方式,為合作企業帶來更好的發展與商業模式 (Rapyd:無縫整合全球支付)。
馬克碎念
在今日這個資料主導的金融時代中,資料科學扮演著關鍵且不可取代的角色。它不只確保了金融操作如交易記錄、客戶資訊及市場數據的流暢進行,更是策略制定、風險管理、市場預估及創新客戶服務不可或缺的核心。精確的數據分析與應用,為金融機構開拓了持續成長與獲得競爭優勢的全新道路。
金融資料科學家在此變革中扮演著至關重要的角色,他們不僅精通先進技術與演算法,還需具備在遵守金融規範框架內,利用數據述說故事、發掘價值並引導策略方向的能力。這種跨學科的專業知識不僅提升了金融服務的水平,也為整個行業帶來前所未有的競爭力。
隨著技術進展與金融行業數位化轉型的深入,金融科技新創企業以其創新能力推進了服務效率和降低成本,並促進金融服務的普及,讓更多人得以享受到公平的金融服務。透過數據分析、人工智能與區塊鏈等前沿技術,這些新創不斷突破傳統服務模式,為市場注入新鮮活力。在資料科學與金融科技的共同推動下,金融行業正走向一個更加高效、透明、普惠的未來。