“数据科学在金融科技世界的应用”
金融科技领域中数据科学的应用
介绍
在当今充满活力的金融环境中，数据科学已成为金融科技和银行行业的基石。它已成为明智决策的驱动力，使客户和整个金融行业受益。像 TransUnion 这样的信用机构通过采用信用评分和客户细分等技术进行基于数据的决策，这导致了在该领域开发和实施机器学习模型的增加。
在本文中，我们深入探讨数据科学在金融领域的关键作用。从信用评分的基本重要性到数据治理的复杂性，再到客户细分的转变力量，这次探索突出了数据科学如何赋予金融机构基于数据的决策能力。
学习目标：
- 了解金融科技中信用评分的作用和重要性。
- 了解数据治理以及其在保障金融数据方面的重要性。
- 了解客户细分如何影响金融决策。
金融科技中的信用评分和金融数据分析
信用评分是金融科技领域的基本基石。信用评分是银行评估您贷款和一系列金融产品的资格的依据。可以将其视为您财务状况的数值衡量标准。但它不仅仅是一个简单的数字，它是一个复杂的计算，受到年龄、收入、资产等许多因素的影响。
在金融科技领域，这个信用评分在评估客户是否有可能违约贷款或信用卡方面扮演了关键角色。有着违约历史的客户可能会发现自己处于不受欢迎的“被拒绝”类别。相比之下，那些拥有良好信用评分的客户可以获得各种金融产品。这个精确调校的过程依赖于广泛的数据分析和预测建模，支撑着负责任的放贷实践。
特征选择和模型部署
有了大量可用的金融数据，对用于构建预测模型的信息进行精简是必不可少的。特征选择是数据分析中的关键步骤，有助于将数据集缩小到最相关的变量。这个过程涉及识别高度相关的特征，并使用统计技术保留只有最有信息量的特征。这不仅提高了模型的准确性，还降低了计算成本和时间。
一旦特征被选定，预测模型就被部署来评估新客户的信用价值。这是最大限度地减少贷款违约风险和确保负责任放贷的关键步骤。这些模型的性能使用 ROC 曲线等指标进行评估，该曲线衡量分类器的预测能力。在金融科技领域，AUC（曲线下面积）达到0.75或更高是行业标准，表明模型很可靠。
模型评估和指标
一旦构建了预测模型，评估其准确性和可靠性就变得至关重要。在银行业领域，决策依赖于模型预测结果的能力，例如客户是否有可能偿还贷款。传统的指标如准确性、精确度和召回率发挥作用，但深入分析超越了这些基本指标。
两个重要的常用指标是 Kolmogorov-Smirnov（KS）测试和基尼系数。KS 测量了正类和负类的累积分布函数之间的差异。实质上，它告诉我们一个模型在区分那些会购买产品（例如信用卡）和那些不会购买的人之间的能力。值得注意的是，KS 不需要正态分布，因此适用于不同的情况。
另一方面，基尼系数评估了接收器操作特性（ROC）曲线与基准之间的区域。它深入分析 ROC 曲线，提供分类器性能的见解。在针对特定的客户细分时，这些指标至关重要，因为了解他们的行为对金融决策至关重要。
模型监控
模型监控是一个持续进行的过程，特别是在快节奏的金融科技领域。由于客户行为、市场动态和监管变化的演变，过去构建的模型很快就会过时。这就是监控的作用所在。
定期使用当前数据计算KS和Gini等指标，与开发阶段的指标进行比较。这些指标之间的差异作为模型性能的指示器。经营考虑往往决定了阈值的取值，以判断模型是否需要干预。例如，如果差距超过10%或20%，就需要仔细检查。
在出现如此显著的差异时，有两种方法可以调整模型的准确性：重新校准和重新开发。
- 重新校准：在不改变核心特征的情况下调整现有模型，以快速微调性能。
- 重新开发：从头开始或对模型和特征进行重大更改。
重新校准比较容易，并且在大多数情况下可以解决问题。另一方面，重新开发是一个更耗时的过程。这是因为它通常需要相关利益相关者的批准，并且需要在需要根本性改进的情况下使用。
客户细分和市场营销活动
金融领域的市场营销活动不仅仅是销售产品，它们还涉及到精准地定位目标客户。例如，当推出像ICICI Bank Amazon信用卡这样的合作品牌卡时，银行需要找到合适的客户群进行市场推广。通过分析客户细分和他们的购物行为，银行可以识别那些可能从这些卡中受益的潜在客户。这种有针对性的方法最大化了营销活动的效果，从而增加收入。
客户细分是金融科技和银行业市场营销中的一个强大工具。通过根据行为将客户分为不同的群体，金融机构可以个性化他们的产品和营销策略。例如，了解到某个收入段的客户更有可能违约贷款，可以采取有针对性的风险缓解措施。细分还可以帮助识别升级销售或交叉销售产品的机会。
数据治理：信任的支柱
数据治理是金融科技领域中的无名英雄。它确保数据被安全地处理、存储和分析，并遵守严格的法规。随着金融机构与各种数据提供商合作，并处理敏感的客户信息，保持数据完整性至关重要。数据治理包括数据所有权、政策和质量。这些方面经常会因为监管更新而发生变化。银行、信用局（如TransUnion）和监管机构（如印度储备银行或联邦储备系统）之间的合作对于保持数据安全和合规性至关重要。
TransUnion：促进数据驱动的决策
像TransUnion这样的信用局在金融科技生态系统中扮演着重要角色。它们从多家银行和金融机构收集数据，提供了个人财务历史的全面视图。这些数据用于计算信用评分和评估信用能力。TransUnion采用数据聚类技术根据财务行为将个人分为不同的群体。例如，拥有一辆汽车可能会使您与收入相似但财务承诺不同的人群分在不同的群组中。这些洞察对于希望提供定制金融产品的银行来说是无价之宝。
结论
总之，数据科学站在金融科技（FinTech）革命的前沿，推动重要决策并塑造行业的未来。从信用评分到模型评估，从数据治理到客户细分，其影响力无处不在，具有全面而变革性的意义。金融机构、信用局（如TransUnion）和监管机构之间的合作凸显了数据完整性和安全性在这个充满活力的领域中的重要性。随着技术的进步，数据科学将继续赋予银行和金融科技公司能力，从而实现既有利于客户又有利于整个金融行业的数据驱动决策。
重要要点：
- 信用评分是金融健康状况的数字表示，在金融科技领域起着关键作用。
- 它影响借贷决策，基于广泛的数据分析和预测建模，实现负责任的借贷实践。
- 高效的特征选择使预测模型的数据精简，提高准确性同时减少计算成本。
- 模型部署对于评估信用能力、确保负责任借贷和改善金融决策至关重要。
- 客户细分为个性化产品和营销策略开启机会，使客户和金融机构受益。
常见问题
作者简介：Priyanka Banerjee
让我们来认识一下Priyanka，她是TransUnion的经验丰富的高级分析师，热衷于利用数据进行有影响力的洞见。她的专长涵盖了多个领域，包括数据分析、机器学习、数据处理、数据可视化和自然语言处理。在她目前的职位上，她探索了数据科学在金融科技和银行业中的各种应用。
DataHour 专栏： https://community.analyticsvidhya.com/c/datahour/datahour-application-of-data-science-in-the-world-of-fintech
