PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

1 Hari 4 Jam 57 Menit 39 Detik

Yuk Kenali Peran Penting Data Scientist Dalam Industri Finansial!

Belajar Data Science di Rumah 09-Oktober-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/71f0f2451e3afcc06b938b27ff6616bb_x_Thumbnail800.jpg

Saat ini perkembangan industri 4.0 berkembang sangat pesat. Perkembangan ini mencakup semua bidang industri termasuk industri finansial. Kebutuhan akan teknologi dan big data sangat dibutuhkan dalam industri ini. Data yang digunakan dalam industri finansial adalah data terstruktur dan tidak terstruktur. Data terstruktur merupakan data yang yang dapat diproses, disimpan, dan diambil dalam format tetap. Data ini biasanya disimpan dalam format excel atau spreadsheet. Sedangkan data tidak terstruktur adalah data yang tidak memiliki bentuk atau struktur khusus. Contohnya adalah data yang berformat foto atau gambar, video, dan suara.


Untuk mengolah data data terstruktur dan tidak terstruktur yang dibutuhkan oleh industri finansial, memerlukan keahlian khusus. Keahlian ini dimiliki oleh data scientist. Data Scientist dapat memberikan saran yang tepat terhadap suatu masalah di industri finansial berdasarkan analisis data yang telah dilakukan. Hal ini akan membantu perusahaan untuk memutuskan kebijakan yang tepat berdasarkan data. Karena perannya yang penting di dalam industri finansial, data scientist banyak dibutuhkan di industri ini, khususnya di dunia perbankan. Lalu bagaimana peran data scientist di industri finansial? Kali ini DQLab akan menjelaskan peran data scientist di industri finansial. Baca artikelnya sampai selesai ya!

1. Mencegah Penipuan Kartu Kredit

Pencegahan penipuan adalah bagian dari keamanan finansial yang berhubungan dengan aktivitas penipuan, seperti pencurian identitas dan skema kartu kredit. Penipuan kartu kredit sering terjadi karena tingginya transaksi manual menggunakan kartu kredit. Setiap terdeteksi adanya penipuan, kartu kredit akan diblokir secara otomatis oleh pihak bank. Peran data scientist disini adalah menentukan faktor yang dapat mengindikasi adanya suatu penipuan dengan random forests atau metode lain yang tepat. Selain itu, tugas data scientist adalah membangun algoritma machine learning untuk mengenali wajah atau sidik jari sehingga dapat meminimalisir adanya penipuan atau penyalahgunaan kartu kredit.

Baca Juga: Kenali Peran Data Analyst Vs Data Scientist dalam Berbagai Industri

2. Pengembangan Program Analisis Customer

Lembaga keuangan dapat membuat prediksi mengenai kemungkinan setiap customer akan bertindak berdasarkan tren perilaku customer sebelumnya. Dengan bantuan karakteristik sosio-ekonomi, lembaga keuangan dapat membagi customer menjadi beberapa kelompok dan membuat peramalan mengenai jumlah uang yang akan diterima dari setiap customer di masa depan. Salah satu contohnya adalah saat memberi pinjaman kredit. Dengan adanya analisis customer ini, lembaga keuangan dapat memutuskan apakah permintaan customer akan diterima atau tidak. Tugas data scientist dalam pemberian pinjaman kredit adalah pengelompokan customer berdasarkan karakteristik tertentu, seperti usia, jenis kelamin, pendapatan, dan lain sebagainya menggunakan metode unsupervised learning. Setelah itu, data scientist membuat model peramalan dan menentukan jenis kredit yang tepat untuk customer.

3. Manajemen Risiko bagi Lembaga Keuangan

Faktor penting lainnya dalam keuangan adalah stabilitas, atau biasa disebut manajemen risiko. Sebagian besar investor tidak menyukai ketidakpastian dalam hal transaksi besar sehingga suatu lembaga keuangan harus mengukur, menganalisis, dan memprediksi risiko. Beberapa bentuk risiko adalah ketidakpastian tentang pasar, adanya pesaing baru yang bisa menjadi ancaman, dan kepercayaan pelanggan. Peran data scientist disini sangat beragam, tergantung pada jenis risiko yang akan dianalisis. Cara untuk membuat model dan mengelolanya pun beragam. Secara umum, manajemen risiko adalah bidang kompleks yang membutuhkan pengetahuan di bidang keuangan, matematika, statistik, dan lainnya. Oleh karena itu, lembaga keuangan membutuhkan data scientist untuk membuat suatu program (machine learning) sehingga dapat meminimalisir kemungkinan terjadinya kesalahan manusia dalam proses analisis manajemen risiko.


Baca Juga: Belajar Data Scientist: Yuk Mulai Belajar Data Science Menggunakan R dan Python Bersama Dqlab!


4. Mau Mulai Berkarir Menjadi Data Scientist?. Yuk Gunakan Voucher BELAJARGRATIS untuk Akses DQLab GRATIS Selama 1 Bulan!

Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data. 

Sign Up untuk nikmati module GRATIS "Introduction to Data Science" dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

  • Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

  • Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

  •  Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

  •  Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.

Simak informasi di bawah ini untuk belajar GRATIS selama 1 Bulan dengan redeem kode voucher BELAJARGRATIS sekarang!

  1. Daftarkan akun email pada DQLab.id

  2. Aktifkan akunmu melalui email, check juga di folder SPAM

  3. Log in pada academy.dqlab.id

  4. Klik ke menu redeem voucher dan masukkan kode voucher

  5. Bisa belajar GRATIS selama 1 Bulan!


Penulis: Galuh Nurvinda Kurniawati

Editor: Annissa Widya Davita

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login