Kursus Data Science Gratis: Fungsi Data Science untuk Analisis Finansial

Dunia finansial tidak akan terlepas dari data. Buktinya, data science dan finansial saling beririsan bahkan sebelum istilah data science terkenal, dunia finansial sudah menggunakanya. Salah satu fungsi data science di bidang finansial adalah untuk menganalisis risiko. Dalam dunia finance, data dianalogikan sebagai bahan bakar yang sangat penting. Data science berguna untuk mengolah raw data yang tidak bermakna menjadi suatu insight penting bagi bisnis. Lembaga keuangan merupakan organisasi yang pertama kali menggunakan data science untuk mengoptimalkan kinerjanya. Beberapa manfaat lain dari data science adalah untuk manajemen nasabah, mendeteksi penipuan, dan analisis pasar dalam perdagangan, khususnya pasar saham. 

Industri finansial membutuhkan analisis risiko yang otomatis untuk membuat keputusan strategis bagi perusahaan. Dengan menggunakan machine learning, perusahaan finance dapat mengidentifikasi, memantau, dan memprioritaskan risiko. Algoritma machine learning akan meningkatkan efisiensi biaya melalui model pelatihan menggunakan data pelanggan yang selalu diproduksi setiap hari. Selain itu, lembaga finance juga menggunakan machine learning untuk analisis prediktif. Machine learning membantu perusahaan atau lembaga finance untuk memprediksi umur nasabah dan pergerakan saham. Selain menggunakan machine learning, perusahaan finance juga menggunakan algoritma deep learning untuk menghasilkan hasil prediksi yang lebih akurat. Di era serba data, data science merupakan salah satu ilmu yang bisa diterapkan hampir di semua lini usaha, tak terkecuali di bidang finance. Pada artikel kali ini, DQLab akan menjelaskan apa saja peran data science dalam dunia finansial. Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Analisis Risiko

Analisis risiko adalah salah satu bidang utama dalam data science. Dengan menganalisis dan manajemen risiko yang baik, perusahaan dapat mengambil keputusan strategis, meningkatkan kepercayaan nasabah, dan meningkatkan keamanan. Manajemen risiko adalah bidang interdisiplin yang menggabungkan ilmu matematika, statistika, dan problem solving. Ada beberapa resiko yang harus dipertimbangkan oleh perusahaan. Risiko-risiko ini berasal dari rival, kredit, pasar, dan lain sebagainya. Langkah pertama dalam mengelola risiko adalah mengidentifikasi, memantau, dan memprioritaskan risiko. Aspek penting lain yang harus diperhatikan oleh perusahaan finance adalah memverifikasi kelayakan kredit nasabah. Untuk menganalisis kelayakan kredit ini, perusahaan membutuhkan data scientist untuk membuat algoritma machine learning untuk menganalisis transaksi yang dilakukan oleh nasabah.

Baca juga : Awali Kursus Data Science Gratis Di Era Pandemi Bersama DQLab

2. Analisis Nasabah

Menganalisis pelanggan merupakan tugas utama lembaga finance. Dengan analisis real time, data scientist dapat menemukan informasi perilaku calon nasabah, meningkatkan cross selling, dan mengurangi nasabah yang berpotensi tidak bisa membayar kredit. Selain itu, dengan adanya data science, lembaga finance bisa mengoptimalkan segmentasi nasabah sehingga tim product developer dapat mengembangkan produk yang sesuai dengan segmen-segmen calon nasabah. 

Lembaga finance seperti perusahaan asuransi juga menggunakan data science dan machine learning untuk menganalisis nasabah dengan tujuan untuk mengukur pendapatan dan kesanggupan seorang nasabah untuk membayar premi. Data science dapat mengurangi hal-hal yang tidak diinginkan sehingga perputaran uang lebih optimal.

3. Mendeteksi Fraud atau penipuan

Penipuan menjadi perhatian utama bagi perusahaan finance. Saat ini bahaya penipuan semakin meningkat seiring dengan meningkatkan jumlah transaksi. Dengan pertumbuhan data yang besar dan analysis tools yang terus berkembang, perusahaan bisa melacak penipuan dengan mudah. Salah satu penipuan yang paling sering dilakukan di lembaga keuangan adalah penipuan kartu kredit. Salah satu cara untuk mendeteksi penipuan adalah dengan meningkatkan algoritma yang bisa meningkatkan akurasi untuk mendeteksi anomali. Selain itu, pendeteksi penipuan ini juga memberikan informasi mengenai jumlah pembelian yang tidak wajar sehingga perusahaan bisa memblokir akun kartu kredit dan dapat meminimalkan kerugian. 

Baca juga : Kursus Data Science Jakarta: Tips Cermat Belajar Data Science bersama DQLab!