近年来，数据科学和机器学习在应对金融领域诸多任务的处理能力已经成为大家关注的焦点。公司希望知道新技术能够为公司带来什么改进以及它们如何重塑公司的经营策略。
我们准备了一份数据科学案例清单，这几个案例已经在金融领域内产生了巨大影响。它们涵盖了从数据管理到交易策略等各个不同的业务方面，拥有广泛的前景。
自动化风险管理
风险管理是金融机构非常重要的领域，它要为公司的安全、可信度和战略决策负责。过去几年来，进行风险管理的方式发生了重大变化，甚至直接改变了金融公司的性质。从未像今天这样，公司可以通过机器学习模型来承载业务发展。
风险可以来源于很多方面，比如竞争对手、投资者、监管机构或公司的客户都可能产生风险。除此以外，风险的重要性和可能带来的潜在损失也不完全正向相关。因此，主要的风险管理步骤一般是识别风险、优先级排序和监控风险，而这正好是机器学习所擅长的任务。基于海量的客户数据、金融借贷数据和保险结果数据进行训练，使得这些算法不仅可以改善风险评价模型，还可以增加效率和可持续性。
数据科学和人工智能（AI）在风险管理中最主要的应用就是判断潜在客户的信誉度。企业使用机器学习算法来分析特定客户在过去的支出行为和方式，以此建立恰当的信用额度值。这种方法同样适用于新客户或者信用记录比较简单的客户。
在金融领域，尽管风险管理数字化和自动化还处于早期阶段，但潜力巨大。金融机构仍然需要通过核心流程自动化，提高团队的分析能力以及战略性技术投资，来为变革做好准备。只要公司开始朝着这个方向发展，那么离盈利也就不远了。
管理客户数据
对于金融公司来说，数据是最重要的资产。因此高效的数据管理是企业成功的关键。今天我们拥有海量多样化的金融数据：从社交媒体活动数据和移动设备通联数据到市场交易数据和交易详情信息。金融专家经常需要处理各种结构化和非结构化的数据，而且手动处理这些数据是一个巨大的挑战。
然而，大多数公司都将机器学习技术和管理过程进行整合，以此从数据中提取有价值的信息。以自然语言处理，数据挖掘和文本分析技术为代表的一些人工智能技术，能够将数据转换为有价值的信息，进而取得更智能的数据治理方式和更好的业务解决方案，从而提高公司的盈利能力。例如，机器学习算法可以通过对客户过去的金融数据进行学习，以此来分析一些特定金融趋势和市场发展的影响。最后，这些技术也可用于报告自动生成。
预测分析
当前金融服务的核心就是分析。特别值得关注的是预测分析，它揭示了数据的特定规律，并能够预测未来发生的事件，这样就可以提前采取行动。通过掌握社交媒体、新闻趋势和其他数据源，这些复杂的分析技术已经成功应用于各种场景，比如价格预测、客户价值预测、未来生活事件、预期流失率和股票走势。最重要的是，这种技术可以告诉我们：如何人为干预才能取得最好结果。
实时分析
实时分析从根本上改变了金融处理流程，它通过分析不同来源的大量数据，快速识别任何变化并得出与其相对应的最好应对措施。在金融领域的实时分析应用主要有三个方面：
欺诈识别
金融公司有责任向其用户提供最高级别的安全保障。公司面临的主要挑战就是要找到一个很好用的欺诈检测系统，因为罪犯总是会采用新的方法设置新的陷阱来进行黑客攻击。
只有有经验的数据科学家才能够创建完美的算法来检测预防用户的异常行为或者正在进行的各种欺诈程序。例如，针对指定用户进行交易异常报警或者禁止大额现金提款，除非用户确认他们的操作。在股票交易市场，机器学习工具能够通过交易数据识别那些可能存在股票操纵的行为方式，并提示员工对其进行调查。然而，这种算法最大的优势是其自我学习能力，随着时间的推移，这些算法可以变得更加有效和智能化。
消费者分析
实时分析还有助于更好的了解客户及其个性化需求。复杂的机器学习算法和客户情绪分析技术能够通过客户行为、社交媒体互动和他们的反馈意见中获得感知，能够有效的满足个性化需求并提高利润。由于数据量巨大，只有经验丰富的科学家才能准确解决这一问题。
交易算法
这个领域受实时分析的影响最大，因为每秒都很关键。通过分析传统和非传统中最新的数据信息，金融机构可以实时做出有用的决策。同时因为这些数据只在短时间内具有价值，所以如果想在这个方面具备竞争力意味着必须使用最快的方法去分析数据。
在这个领域，整合实时分析和预测分析同样具备很大前景。在过去，金融公司不得不聘请数学家，让他们开发统计模型并使用历史数据创建预测市场机会的交易算法。然而，今天的人工智能技术使得这一过程更加快速，而且更重要的是，它还在持续优化中。
因此，数据科学和人工智能已经在推动金融交易领域的改革，并创建了算法交易策略这一理念。世界上大多数交易所都在通过计算机相关的算法和合适的策略制定最终决策。人工智能技术能不断地处理海量数据信息，包括微博数据、金融指标、以及从新闻、书籍甚至电视节目中获得的数据。因此，它能够理解当前全球变化趋势，并不断完善对金融市场的预测。
总而言之，实时分析和预测分析显著改变了金融领域的局面。数据工程师们正在通过Hadoop、NOSQL和Storm等技术，利用传统和非传统的数据集以及更准确的算法不断改变着金融领域的工作方式。
个性化深度定制
企业逐渐认识到，在当今市场中取得竞争优势的关键要素之一便是同客户建立高质量和个性化的关系，以此来提高客户黏性。这种方式可以通过分析线上用户的体验，并根据用户的兴趣和偏好不断完善其信息。
人工智能技术在理解人类语言和情感方面取得重大进展，从而将客户个性化提升到一个全新的高度。数据工程师还可以建立模型，研究消费者的行为并发现客户在哪些方面需要财务咨询。通过整合预测分析技术和电子调查问卷可以完成这一复杂工作，基于用户的消费习惯、社交趋势、位置信息和其他偏好等信息，可以向用户在恰当的时机提供最好的金融解决方案和个性化建议。
总结
对于金融机构来说，使用数据科学技术可以为他们提供巨大的机会，让他们能够从竞争中脱颖而出并重塑他们的商业模式。由于不断更新的海量金融数据的存在，造就了机器学习和人工智能技术在各个方面的应用。
我们这次只关注了金融领域最主要的七大数据科学应用方向，但还有很多其他方面值得探讨。如果你有任何其他想法，请在评论区分享观点。
