4 Tugas Data Scientist di Dunia Finance

Setiap jam, setiap menit, setiap detik, organisasi menangkap dan mengkonsumsi sejumlah besar data yang digunakan untuk membuat keputusan strategis dan taktis. Namun, seiring dengan bertambahnya volume data, hanya sedikit tim keuangan yang menggunakan data tersebut untuk memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti kepada mitra bisnis.

Mereka yang menciptakan nilai signifikan bagi bisnis dengan menggunakan keterampilan ilmu data untuk memprediksi serangkaian hasil dari waktu ke waktu dan menggunakan prediksi tersebut untuk mengidentifikasi tindakan terbaik.

Aturan bisnis dapat menjadi rumit mengingat sumber daya yang bersaing, banyak kendala dan variabel yang terus berubah. Hal ini membuat sulit untuk mengevaluasi semua alternatif dan dengan cepat memutuskan tindakan optimal untuk mencapai tujuan bisnis menggunakan pendekatan yang mudah diulang.

Pemimpin keuangan harus menyatukan dua ilmu data dan teknik Machine Learning yang berbeda namun saling melengkapi untuk mendorong keputusan berdampak tinggi.

Keuangan adalah salah satu sektor paling kritis di dunia. Manajemen keuangan dulu membutuhkan banyak usaha dan waktu, tetapi sekarang tidak lagi. Dengan menggunakan Ilmu Data, kini seseorang dapat dengan cepat menganalisis keuangan dan membuat keputusan yang lebih baik untuk mengelola keuangan. Penggunaan ilmu data di pasar keuangan telah membantu industri dalam banyak hal.

Ilmu data bekerja sebagai tulang punggung perusahaan. Tanpa alat ilmu data yang tepat, perusahaan tidak dapat bekerja secara efektif. Pentingnya ilmu data untuk industri keuangan telah tumbuh berlipat ganda dalam beberapa tahun terakhir.

Sekarang Ilmu Data digunakan di Industri Keuangan untuk alasan yang sama. Ilmu Data adalah bidang yang digunakan untuk banyak bidang keuangan seperti perdagangan algoritmik, deteksi penipuan, manajemen pelanggan, analisis risiko, dan banyak lagi.

Melalui penggunaan ilmu data untuk keuangan, perusahaan dapat memiliki ikatan yang lebih baik dengan konsumen dengan mengetahui pilihan mereka, yang pada gilirannya mengarah pada peningkatan penjualan mereka, sehingga meningkatkan margin keuntungan mereka. Ini juga membantu mengidentifikasi risiko dan penipuan serta melindungi perusahaan.

Dengan demikian, seorang ilmuwan data adalah aset terpenting bagi perusahaan yang tanpanya organisasi tidak dapat melakukannya begitu saja.

Lalu, apa saja usecase yang dapat diselesaikan dengan Data Science dalam sektor keuangan? 

1. Analisis Risiko

Setiap perusahaan memiliki beberapa resiko saat melakukan bisnis, dan menjadi penting untuk menganalisis risiko sebelum mengambil keputusan apa pun. Manajemen risiko adalah metode di mana risiko yang terlibat saat melakukan bisnis dapat diidentifikasi, dinilai, dan tindakan harus diambil untuk mengendalikan risiko.

Hanya melalui manajemen risiko yang tepat, keuntungan bisnis dapat ditingkatkan dalam jangka panjang. Dengan demikian, sangat penting untuk menganalisis risiko yang dihadapi perusahaan dengan benar. Penggunaan ilmu data di pasar keuangan telah membuat metode manajemen risiko menjadi lebih mudah.

Menganalisis ancaman telah menjadi penting bagi perusahaan besar untuk pengambilan keputusan strategis mereka dan disebut Analisis Risiko. Untuk intelijen Bisnis dan ilmu data di bidang Keuangan, Analisis Risiko telah menjadi area vital.

Sebuah perusahaan dapat meningkatkan keamanan dan kepercayaan perusahaan menggunakan analisis risiko ilmu data. Data adalah inti dari Manajemen Risiko dan Analisis Risiko karena mengukur tingkat kerusakan dan mengalikannya dengan frekuensi kerugian. Pengetahuan tentang pemecahan masalah, statistik dan matematika sangat penting di bidang Manajemen Risiko untuk setiap profesional.

Data Mentah sebagian besar terdiri dari data tidak terstruktur yang tidak dapat dimasukkan ke dalam spreadsheet excel standar atau database. Ilmu data memainkan peran penting dalam hal ini menggunakan kerangka kerja mereka untuk menganalisis data.

Sebuah perusahaan menghadapi berbagai macam risiko yang dapat berasal dari pasar, kredit, pesaing, dll. Langkah pertama dalam mengelola risiko adalah mengidentifikasi ancaman. Setelah itu, pemantauan dan prioritas risiko sangat penting.

Seorang analis risiko harus terlebih dahulu menganalisis kerugian dan pola kerugiannya. Itu juga harus mengidentifikasi sumber kerugian. Ilmu data keuangan membantu menciptakan model yang membantu dalam menganalisis area.

Perusahaan dapat menggunakan data yang tersedia secara besar-besaran seperti transaksi keuangan dan informasi pelanggan yang dengannya mereka dapat membuat model penilaian dan mengoptimalkan biaya. Ini adalah aspek penting dari analisis dan manajemen risiko yang digunakan untuk memverifikasi kelayakan kredit pelanggan.

Catatan pembayaran masa lalu seorang pelanggan harus dipelajari, dan kemudian harus diputuskan apakah pinjaman itu akan dibayarkan kepada pelanggan atau tidak. Banyak perusahaan sekarang mempekerjakan ilmuwan data untuk menganalisis kelayakan kredit pelanggan menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis transaksi yang dilakukan oleh pelanggan.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Analisis Real Time

Pada periode sebelumnya, data diolah dan dianalisis secara batch yang artinya satu per satu dan tidak real-time. Itu memiliki kerugian besar dari data yang sudah tua pada saat itu diproses dan dianalisis. Keputusan yang diambil berdasarkan data historis tidak akan sangat membantu atau akurat.

Analisis waktu nyata berarti sejumlah besar data dihasilkan dan dianalisis secara terus menerus. Ini adalah proses yang berkelanjutan. Penggunaan ilmu data di bidang keuangan membuat prosesnya lebih mudah. Algoritma pembelajaran mesin melakukan analisis data secara real-time.

Analisis waktu nyata sangat penting karena data lama tidak berguna bagi perusahaan. Ini adalah kemunduran bagi perusahaan. Perusahaan perlu menganalisis perubahan konstan agar setara dengan pasar dan preferensi pelanggan.

Banyak berbagai industri mulai mengalami masalah karena mereka membutuhkan data real-time untuk mendapatkan wawasan tentang keadaan saat ini. Namun, sekarang dimungkinkan untuk mengakses data dengan penundaan minimum karena perkembangan jalur data dinamis dan kemajuan teknologi.

Ilmu Data kini telah menjadi bagian yang sangat penting dari Lembaga Keuangan dan Keuangan untuk melacak semua atribut keuangan, skor kredit, dan transaksi tanpa masalah latensi.

3. Analisis Konsumen

​​

Banyak lembaga keuangan memiliki personalisasi konsumen sebagai operasi utama mereka. Dengan bantuan ilmuwan data, perusahaan dapat memperoleh wawasan tentang perilaku konsumen secara real-time dengan bantuan analitik real-time untuk membuat keputusan bisnis strategis yang lebih baik.

Ilmu Data sedang digunakan di banyak lembaga keuangan seperti perusahaan asuransi untuk memahami konsumen untuk mengurangi kerugian dengan menghilangkan pelanggan di bawah nol, untuk meningkatkan penjualan silang dan untuk mengukur nilai seumur hidup pelanggan.

4. Manajemen Data Pelanggan

Perusahaan mencatat pembelian dan kebiasaan membeli pelanggan. Pilihan dan preferensi mereka diperhitungkan. Ilmu data di bidang keuangan membantu dalam menganalisis tren pembelian pelanggan dan melayani pelanggan sesuai pilihan mereka.

Data adalah segalanya, dan lembaga keuangan membutuhkan data pelanggan untuk memproses dan menganalisis informasi. Fungsi lembaga keuangan telah sepenuhnya merevolusi setelah pengenalan data besar di dunia ilmu data. Banyaknya transaksi dan media sosial telah banyak memberikan kontribusi terhadap keragaman dan volume data.

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

Belajar memulai karir sebagai praktisi data science dengan menggunakan Python, R dan SQL sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab Academy! Yuk nikmati kemudahan belajar tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil buat portfolio dengan modul DQLab! 

Signup sekarang atau isi form dibawah ini ya Sahabat DQ!

Tags