تاثیر علم داده در صنعت و امور مالی

در دنیای اقتصاد و مالی پیشرفت‌های چشمگیری رخ داده است و علم داده (Data Science) از جمله ابزارهایی است که به‌شدت در این پیشرفت‌ها نقش داشته و دارد. از تحلیل داده‌های با حجم عظیم (کلان داده) تا پیش‌بینی روندهای بازار و مدیریت ریسک، داده‌شناسی مالی به سرعت به یکی از اصولی‌ترین و اساسی‌ترین عوامل در موفقیت سازمان‌ها و سرمایه‌گذاران تبدیل شده است. در این مقاله، ما به شما نشان خواهیم داد که چگونه داده‌شناسی مالی به صورت مستقیم و بی‌واسطه بر صنعت مالی تأثیر می‌گذارد و چگونه این تأثیرات به بهبود عملکرد سازمان‌ها و بهره‌وری در تصمیم‌گیری‌های سرمایه‌گذاری کمک می‌کند. 

مزایا و تاثیر استفاده از علم داده در صنعت مالی

علم داده در صنعت مالی به‌عنوان یک حوزه رو به رشد، مزایای متنوعی را ارائه می‌دهد. با مرور نکات زیر، خواهید فهمید که چگونه دیتا ساینس به‌ارتقای صنعت مالی کمک می‌کند و چه مزایایی را به ارمغان می‌آورد:

بهبود فروش و درآمد

استفاده از علم داده در صنعت مالی به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد تا با تحلیل داده‌های مالی و اطلاعات مشتریان، بهبودهایی در تجربه مشتری فراهم کنند. این به‌معنای ارائه تسهیلات و خدمات بهتر، پاسخگویی سریع‌تر به نیازهای مشتریان و بهبود روابط شخصی با آنها است. 
تحلیلگران داده مالی با استفاده از تکنیک‌ها و ابزارهای مربوط به علم داده، قادرند الگوها و رفتارهای مصرف کننده را درک کنند. از طریق تحلیل داده‌های مالی و اطلاعات مشتریان، می‌توانند بینش‌های مفیدی ایجاد کنند که به شرکت‌ها امکان می‌دهد خدمات مناسب را به‌مشتریان خود در زمان مناسب ارائه کنند. برای مثال، با تحلیل الگوهای خرید و رفتار مصرفی، می‌توانند پیش‌بینی کنند که مشتریان در آینده چه نوع محصولات را خریداری خواهند کرد یا چه خدماتی را به‌دنبال هستند.
علاوه بر این، تبلیغات هدفمند و متناسب با رفتار مشتریان باعث می‌شود که تبلیغات مورد نظر به گروه‌های هدف مناسبی ارائه شود. این کار باعث می‌شود که مشتریان به تبلیغات بیشتر توجه کنند و احتمال خرید و استفاده از محصولات یا خدمات شرکت را افزایش دهند.

دریافت اطلاعات مفید

تقلب و جرایم سایبری در صنعت مالی می‌توانند به شرکت‌ها و افراد آسیب وارد کنند. برای مقابله با این مشکل، استفاده از تحلیل داده و ابزارهای مربوط به علم داده می‌تواند مفید باشد. با استفاده از تحلیل داده‌های مالی و مشتریان، می‌توان الگوهای تقلب را شناسایی کرده و مشتریان قابل اعتماد را تشخیص داد. این اطلاعات به شرکت‌ها کمک می‌کند تا مشتریان قابل اعتماد را شناسایی کرده و با آنها همکاری کنند تا بهره‌وری خود را افزایش دهند و خطر تقلب را کاهش دهند. 
به‌عنوان مثال، مشتریانی که تاریخچه خرید تأییدشده دارند و به‌طور مداوم خدمات یا محصولات را خریداری می‌کنند، می‌توانند به‌عنوان مشتریان قابل اعتماد شناخته شوند و به‌آنها امتیازات و تخفیف‌های ویژه ارائه شود.

مقابله با تقلب و جرایم سایبری

همچنین، زمانی که شرکت با مشتریانی که ممکن است ریسک بیشتری داشته باشند، در تعامل است، مانند مشتریان جدید یا مشتریانی که تاریخچه‌ خرید مشکوک دارند، عملیات مالی و پارامترهای مربوطه به صورت زمان‌بندی شده در طول زمان و به صورت آنلاین و به صورت لحظه‌ای نظارت می‌شوند.
با کنترل و نظارت در زمان واقعی، شرکت می‌تواند به صورت فعال و پیشگیرانه در مقابل ریسک‌های مرتبط با مشتریان خطرناک عمل کند و خسارت‌های مالی یا سایبری را کاهش دهد.

بهبود فرآیند بهینه از طریق اتوماسیون فرآیند رباتیک

فرآیندهای روتین و تطبیق حساب‌های شرکت‌ها بسیار زمانبر هستند و صدها ساعت از وقت حسابداران را می‌گیرند. دانشمندان داده در حوزه مالی می‌توانند با استفاده از تحلیل داده و تطبیق تراکنش‌ها در چندین منبع داده، زمان و منابع را برای وظایف مهم‌تر صرفه‌جویی کنند. به‌این ترتیب، اتوماسیون فرآیند رباتیک می‌تواند با ارائه نتایج به‌صورت واضح و قابل فهم درباره داده‌های مصرف کننده، ریسک و اعتبار پذیری را کاهش دهد.
هر موسسه مالی یا بانک می‌تواند از علم داده به منظور بهبود و بهینه‌سازی فرآیندهای روتین خود استفاده کند. این استفاده می‌تواند به طور قابل توجهی بهبود و تحولی در کسب و کار یا سازمان ایجاد کند. حالا می دانید که آیا علم داده برای حوزه مالی مفید است یا خیر.

نقش و مسئولیت‌های علم داده در بازارهای مالی

نقش اصلی متخصصی که در حوزه علم داده فعالیت می‌کند، یادگیری و آشنایی با داده‌ها و ساماندهی آن به‌نحوی است که برای سازمان در تصمیم‌گیری‌های تجاری بهتر مفید باشد.

مهارت‌ها و تخصص‌های داده‌شناس مالی

داده‌شناس مالی باید توانایی‌های فنی و تحلیلی قوی داشته باشد و با استفاده از تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و تجسم داده، بتواند اطلاعات مفیدی را از داده‌ها استخراج کند. همچنین، داده‌شناس مالی باید با احتمالات و آمار، برنامه‌نویسی کامپیوتری و زبان‌های مختلف آشنا باشد.
به‌طور کلی، داده‌شناس مالی در سازمان‌ها به‌عنوان یک بسته کامل عمل می‌کند و مسئولیت‌های متعددی را بر عهده دارد.

وظایف دیتا ساینتیست‌های مالی

علاوه بر این، دیتا ساینتیست‌های مالی وظیفه برقراری روابط مالی با شرکت‌ها و نمایندگان مختلف را بر عهده دارند تا حوزه فعالیت خود را تقویت کنند. این نیازمند مهارت‌های ارتباطی قوی و توانایی ارائه مزایای مالی به سهامداران و نمایندگان خود است. دیتا ساینتیست‌های مالی باید با همه جوانب مرتبط با حوزه مالی آشنا باشند. این شامل سرمایه‌گذاری در بازارهای مالی، مفاهیم سهام، اوراق بهادار، صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک، فناوری مالی (فینتک) و بانکداری است. 
آن‌ها مسئول تجزیه و تحلیل مخاطرات و بازدهی یک فرصت سرمایه‌گذاری خاص هستند و سپس به سهامداران سازمان پیشنهاد می‌دهند که آیا باید در آن سرمایه‌گذاری کنند یا خیر. این پیشنهادات معمولاً بر اساس تجزیه و تحلیل دقیقی از مخاطرات و سودآوری مرتبط با سرمایه‌گذاری صورت می‌گیرد. این کار در دستیابی به تصمیمات سرمایه‌گذاری هوشمندانه و بهبود عملکرد مالی سازمان بسیار مؤثر است.

تاثیرگذاری داده شناس مالی

در زمان‌های رکود اقتصادی، دانشمندان داده مالی نقش بسیار حیاتی دارند. آن‌ها باید توانایی داشته باشند تا در صورتی که سازمان با ضررهای عمده‌ای روبرو شده است، راهکارهایی را ارائه دهند تا آن را به سودآوری و استقرار مجدد برسانند. این شامل تحلیل و بررسی دقیق وضعیت مالی سازمان، ارائه راهکارهای استراتژیک، بهبود عملکرد مالی، کاهش هزینه‌ها و بهبود ساختار سازمانی است. در این زمان‌ها، تفکر استراتژیک و استراتژی‌های موثر برای بازیابی و رشد سازمان بسیار مهم است.

بهینه‌سازی سرمایه‌گذاری توسط علم داده

دیتا ساینس پتانسیل ایجاد انقلابی در بهینه‌سازی پورتفولیو را دارد. با استفاده از داده‌های بزرگ و تجزیه و تحلیل پیشرفته، دانشمندان داده می‌توانند به مدیران پورتفولیو کمک کنند تا ترکیب بهینه دارایی‌ها را انتخاب کنند، عوامل خطر را شناسایی کنند و حرکات بازار آینده را پیش‌بینی کنند. در گذشته، بهینه‌سازی پورتفولیو به‌صورت دستی و براساس تجربه و داشته‌های متخصصان انجام می‌شد که بر قضاوت و تجربه متخصصان تکیه می‌کرد. اما با ظهور ابزارهای محاسباتی پرقدرت و الگوریتم‌های پیچیده، علم داده به‌طور فزاینده‌ای جهت خودکارسازی و بهبود فرآیند بهینه‌سازی پورتفولیوها به کار گرفته می‌شود.
دانشمندان داده می‌توانند به‌چندین روش مختلف در این زمینه کمک کنند:
•    توسعه مدل‌های بهتر برای پیش‌بینی قیمت دارایی‌ها و دیگر شاخص‌های بازار؛
•    شناسایی عوامل خطر جدید که ممکن است در داده‌های سنتی ظاهر نشوند؛
•    اتوماسیون اجرای معاملات بر اساس پیش‌بینی‌های مدل؛
•    ایجاد هشدارهای فوری هنگام وقوع حرکات غیرمنتظره در بازار.
این مسائل نشان‌دهنده اهمیت بی‌پایان علم داده در بهبود روش‌های مدیریت سرمایه‌گذاری و ایجاد تصمیمات بهینه در صنعت مالی هستند.

هزینه پیاده‌سازی علوم داده در راهکارهای بانکی و مالی چقدر است؟

هزینه پیاده‌سازی علوم داده در راهکارهای بانکی و مالی به‌طور گسترده‌ای متغیر است و بستگی به‌عوامل مختلفی دارد. یکی از این عوامل پیچیدگی پروژه است؛ پروژه‌هایی با پیچیدگی بیشتر ممکن است هزینه بیشتری داشته باشند. همچنین، اندازه سازمان نیز تأثیر زیادی بر هزینه دارد. از آنجا که نیازهای فناوری و زیرساخت داده نیز متغیر است؛ ممکن است باتوجه به نیازهای سازمان هزینه متفاوتی داشته باشد.
برای اطلاع از هزینه‌ها با شرکت اس دیتا در ارتباط باشید.

خلاصه کلام

استفاده از علم داده‌ در صنعت مالی و بانکداری به‌دلیل مزایای بسیاری که ارائه می‌دهد، اهمیت بسیاری پیدا کرده است. با تجمیع و تحلیل داده‌های مالی و مشتریان، شرکت‌ها می‌توانند الگوها و روندهای مهم را شناسایی کرده و تصمیم‌گیری‌های بهتری در زمینه سرمایه‌گذاری، ریسک مدیریت و برنامه‌ریزی مالی انجام دهند. به‌همین دلیل، نیاز به متخصصان علوم داده و کارشناسان تحلیل داده در این صنایع رو به افزایش است و شرکت‌ها سعی در جذب افراد مجرب در این حوزه دارند.
علوم داده یک حوزه قابل یادگیری است و می‌توان از روش‌های مختلفی برای یادگیری آن استفاده کرد. بنابراین، همه افرادی که در صنعت مالی فعالیت می‌کنند، از تحلیلگران جوان تا مدیران ارشد، می‌توانند یاد بگیرند که چگونه تکنیک‌های علم داده را در حوزه خود به‌کار ببرند و از آن بهره‌برداری کنند.