활용 효과

머신러닝은 신용카드, 회계 보험 등과 관련된 부정행위를 효과적으로 감지하고 예방하는 데 중요하게 활용될 수 있습니다. 철저한 보안을 위해 부정행위의 사전 탐지는 필수적이고 은행이 이를 빨리 발견할수록 계좌 활동을 빨리 제한하여 손실을 최소화할 수 있습니다.

부정행위 탐지를 위한 주요 단계는 다음과 같습니다.

모든 데이터 셋이 각기 다르기 때문에 데이터 과학자들의 개별적인 트레이닝과 미세 조정이 필요하며, 깊은 이론적 지식을 실제 애플리케이션으로 변환하기 위해서는 연관분석, 클러스터링, 예측, 분류와 같은 데이터 마이닝 기술에 대한 전문 지식이 필요합니다.

사기 적발의 예로, 비정상적인 대량 거래가 일부 발생하였을 때 계좌 소유자가 거래를 확인할 때까지 은행의 사기 방지 시스템을 작동하여 이를 보유하는 경우를 들 수 있습니다. 새로운 계정의 경우에 사기 탐지 알고리즘은 인기 품목의 비정상적으로 높은 구매량 또는 유사 데이터들을 통해 단기간에 개설된 여러개의 계정을 조사할 수 있습니다.

은행들은 대량의 데이터를 수집, 분석, 저장해야 합니다. 그러나 이를 단순한 회계감사의 일으로 보기 보다는, 머신러닝과 데이터 과학 툴을 이용해 새로운 수익의 기회를 창출하고 고객에 대해 더 많이 파악할 수 있는 가능성으로 바꿀 수 있습니다.

오늘날 디지털 뱅킹은 점점 더 많은 인기를 누리며 널리 사용되고 있습니다. 이 과정에서 수 테라바이트의 고객 데이터가 생성되기 때문에 데이터 과학자 팀의 첫 번째 할 일은 이 중에서 유의미하고 진정으로 관련된 데이터들을 분리해내는 것입니다. 그 다음 고객 행동, 상호작용 및 선호도에 대한 정보를 가지고 정확한 머신러닝 모델의 도움을 받아 가장 관련성이 높은 고객의 정보면 분리 및 처리하여 비즈니스 의사 결정의 과정을 개선함으로써 은행에게 새로운 수익 기회를 제공합니다.

투자은행을 위한 리스크 모델링

리스크 모델링은 금융 활동을 규제하는 데 도움이 되고 금융상품의 가격을 결정할 때에도 아주 중요한 역할을 하기 때문에 투자 은행에게 높은 우선 순위에 있는 기능 중 하나입니다. 투자은행은 기업의 자금조달, 인수합병 촉진, 기업 구조조정 또는 재편, 투자 목적을 위해서 기업의 가치를 평가합니다.

이 과정에 있어서 리스크 모델링은 매우 실질적인 도움이 되며 더 많은 데이터를 가지고 데이터 과학의 툴을 활용할수록 더 잘 평가됩니다. 금융업계의 혁신가들은 비데이터의 힘을 통해서 효과적인 리스크 모델링과 더 나은 데이터 중심의 의사결정을 위해 다양한 신기술을 활용하고 있습니다.

고객맞춤형 마케팅

마케팅 성공의 열쇠는 특정 고객의 요구와 선호에 맞는 맞춤형 제안을 제공하는 것입니다. 데이터 분석을 활용하면 적시에 적절한 제품을 알맞은 고객에게 제공하는 개인화된 마케팅을 성공할 수 있습니다. 데이터 마이닝은 새오룬 제품의 잠재적 고객을 식별하기 위한 대상 선택의 과정에 널리 사용됩니다. 데이터 과학자들은 고객 행동, 인구통계 및 과거 구매 데이터를 활용하여 프로모션이나 제안에 대한 고객의 응답 가능성을 예측하는 모델을 구축하였습니다. 따라서 은행들은 효율적이고 개인화된 고객 확보를 할 수 있고 고객과의 관계를 개선할 수 있습니다.

고객생애가치 예측

고객생애가치(CLV)는 기업이 미래의 고객과의 전체 관계에서 얻을 모든 가치를 예측하는 것입니다. 이 예측의 중요성은 매우 빠르게 증가하는 추세인데, 고객 관리 및 관계 유지와 수익 향상, 비즈니스 성장에 도움이 되기 때문입니다.

수익성 있는 고객을 확보하고 유지하는 것은 은행에게 있어 점점 더 까다로워지는 일종의 도전입니다. 경쟁이 치열해짐에 따라 은행들은 이제 효율적으로 자원을 집중하기 위해 각 고객에 대한 360도 시야가 필요해졌습니다. 바로 여기에서 데이터 과학이 활용될 수 있죠. 고객 확보와 유인책, 다양한 금융 상품 및 서비스, 그것들의 양이나 수익성, 그리고 고객 특성과 관련된 지리적, 인구통계학적 정보나, 시장 데이터와 같은 많은 양의 데이터가 고려되어야만 합니다.

이같은 데이터는 종종 유의미하고 유용한 정보가 되기 위해 조작과 후처리가 필요합니다. 은행 고객의 프로필, 금융 제품 및 서비스는 매우 다양하기 때문에 고객의 행동과 기대도 다양해질 수밖에 없기 때문이죠.

일반화된 선형 모형(GLM), 단계적 회귀 분석, 분류 및 회귀 분석 트리(CART)와 같은 다양한 CLV 모델을 개발하기 위해 많은 도구와 접근방법이 데이터 과학자들에 의해 고려됩니다.

CLV에 기반해 향후 마케팅 전략을 결정하기 위해 예측 모델을 구축하는 일은 회사의 수익성과 성장을 증대시키고 고객의 생애 전반 동안에 좋은 관계를 유지할 수 있게 해주는 매우 귀중한 과정이라고 할 것입니다.

실시간 분석과 예측 분석

은행에서 분석의 중요성은 너무나 분명합니다. 금융 업계의 데이터 과학 활용 사례는 모두 분석과 밀접한 관련을 가지기 때문에 머신러닝 알고리즘과 데이터 과학 기술을 도입하는 것은 은행의 분석 전략 개선에 크게 기여할 수 있습니다. 정보의 접근성이나 다양성이 빠르게 증가함에 따라 데이터 과학을 활용한 분석은 더욱 정교해지고 정확해지는 추세입니다.

이용가능한 정보들의 잠재적인 가치는 놀라울 정도입니다. 데이터 분석 프로세스의 비용이나 절차는 축소되어 온 반면에 단순한 노이즈가 아닌 진짜 의미있는 신호로 작용하는 유의미한 데이터의 양은 지난 몇년 간 기하급수적으로 증가했습니다.

산재하는 많은 양의 데이터 중에서 진정으로 연관성 있는 데이터를 정확히 구별해 내는 것은 효과적인 문제 해결과 현명한 의사 결정에 도움을 줍니다. 실시간 분석은 사업의 발목을 잡는 문제를 이해하게 해주고, 예측 분석은 이를 해결하기 위한 올바른 기법을 선택하도록 돕습니다. 분석 기능을 잘 활용하면 잠재적인 문제를 사전에 방지함으로써 훨씬 더 나은 사업 결과를 얻을 수 있습니다.

고객 세분화

고객 세분화는 고객의 행동 또는 특정 특성(예: 지역, 연령, 소득 등)에 기초하여 고객 그룹을 선별하는 것을 의미한다. 데이터 과학자들의 클러스터링, 의사결정 트리, 로지스틱 회귀 등과 같은 다양한 기법을 활용하여 모든 고객 집단의 생애가치를 학습한 뒤에 부가가치가 높은 그룹과 낮은 그룹을 선별해내는 기술을 개발합니다.

이러한 고객 세분화는 마케팅 자원을 효과적으로 할당하는데 도움을 줄 뿐만 아니라 판매 기회를 늘리고 각 고객 그룹에 대한 맞춤 접근법을 활용하도록 해줍니다. 고객 세분화는 고객 서비스를 개선하고 고객의 충성도를 유지하는 데 도움이 될 수 있도록 설계되었으며, 이는 금융 업계에 꼭 필요한 기능이라 할 수 있습니다.

추천 엔진

데이터 과학과 머신러닝은 고객의 활동을 분석하고 필터링하여 고객에게 가장 적합하고 정확한 항목을 제안해 주는 간단한 알고리즘을 만들어낼 수 있습니다. 이러한 추천 엔진은 사용자가 직접 검색하기 전에 관심을 가질만한 항목을 보여줍니다. 추천 엔진을 구축하기 위해 데이터 전문가들은 많은 정보를 분석 및 처리하고, 고객 프로필을 확인하며, 반복되는 추천을 피하기 위해서 항목들의 상관관계에 대한 데이터를 습득해야 합니다.

추천 엔진의 유형은 알고리즘의 필터링 방법에 따라 달라집니다. 협업 필터링 방식은 사용자 기반 또는 항목 기반으로 나뉘어지며, 사용자의 선호를 분석하여 유사한 다른 사용자에게 비슷한 제품을 추천하는 원리입니다. 협업 필터링 접근방식의 주요 한계점은 고비용과 계산 착오를 유발하는 많은 양의 데이터를 사용한다는 점입니다.

항목 기반 필터링은 사용자의 이전 활동을 참고하여 과거에 사용한 것과 유사한 항목을 추천하는 비교적 단순한 알고리즘으로 작동합니다. 따라서 복잡한 항목을 대상으로 하거나 연결이 불분명한 경우에는 실패할 가능성이 높습니다.

협업 필터링과 항목 기반 필터링을 결합한 하이브리드 형태의 추천엔진도 있습니다. 절대적인 방식은 없으며, 양 쪽 모두 장단점이 있기 때문에 목표와 상황에 따라 적절히 택하여야 합니다.

고객 지원

훌륭한 고객 지원 서비스는 고객과 생산적인 관계를 장기적으로 유지하기 위해 핵심적입니다. 금융 산업에서 고객 지원은 중요하고도 광범위한 개념으로서, 본질적으로 은행은 서비스 기반 사업이기 때문에 활동의 대부분이 서비스 요소를 포함합니다. 고객의 질문과 불만사항에 빠르고 철저하게 대응하거나 고객과 원활히 상호작용하는 일을 말하죠.

데이터 과학은 이 과정을 적절히 자동화하여 비용을 절감하면서도 고객 지원 서비스가 더욱 정확하고 생산적으로 처리될 수 있도록 합니다

어째서...? 뭐가 문제인지 아직도 모르겠다ㅏ