वित्त में डेटा विज्ञान

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एक महत्वपूर्ण कारक जो वित्त में डेटा विज्ञान को इतना महत्वपूर्ण बनाता है वह वित्तीय क्षेत्र में जोखिमों को कम करने की इसकी क्षमता है। वित्त में डेटा विज्ञान(Data Science in Finence) को नियोजित करने की अंतर्निहित घटनाओं और प्रक्रियाओं को जानना इस क्षेत्र में करियर की तैयारी करने वाले पेशेवरों के लिए फायदेमंद होगा। आख़िरकार, यह आपको जांच के लिए नौकरी के नए अवसर देता है।

हालाँकि डेटा विज्ञान को विभिन्न क्षेत्रों और व्यवसायों में अधिक बार लागू किया जा रहा है, लेकिन इसका प्रभाव कई गुना बढ़ गया है। जिन डोमेन ने पहले डेटा विज्ञान में कम रुचि दिखाई थी, उन्होंने इसे अपने संचालन में शामिल करना शुरू कर दिया है। लेकिन वित्तीय क्षेत्र ने डेटा विज्ञान के लाभों को लंबे समय से समझा है। तब से, वित्त में डेटा विज्ञान का उपयोग तेजी से बढ़ा है। बाद में डेटा विज्ञान को क्षेत्र के बुनियादी संचालन में एकीकृत किया गया। आइए जानें कि डेटा विज्ञान वित्तीय क्षेत्र को कैसे बदल रहा है।

 

वित्त क्षेत्र को डेटा विज्ञान की आवश्यकता क्यों है?

सामान्य तौर पर, डेटा विज्ञान उन मॉडलों के विकास को संदर्भित करता है जो पैटर्न की पहचान करने और भविष्यवाणियां करने की अनुमति देते हैं। विभिन्न भविष्यवक्ताओं और लक्ष्य चर के बीच संबंध को समझने के लिए, इसे अक्सर लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता होती है। इस स्थिति में विभिन्न व्यावसायिक कठिनाइयों का समाधान करने के लिए पूर्वानुमानित मॉडल का उपयोग किया जाता है। सांख्यिकीय मॉडलिंग, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग सहित तकनीकों को लागू किया जाता है। कार्य स्वचालन या चित्र वर्गीकरण जैसे मापने योग्य मुद्दों को संबोधित करने के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग (Use of Data Science)अक्सर अन्य क्षेत्रों में किया जाता है। हालाँकि, वित्त उद्योग में उच्च स्तर की सटीकता और व्याख्या की आवश्यकता है। उच्च-स्तरीय नेतृत्व अक्सर रणनीतिक निर्णय लेते समय सीधे डेटा विज्ञान परियोजना के परिणामों को संदर्भित करता है जो किसी वित्तीय संगठन की भविष्य की दिशा को काफी हद तक बदलने की क्षमता रखता है। यही कारण है कि वित्त में डेटा विज्ञान के अनुप्रयोग अत्यधिक व्याख्या योग्य सांख्यिकीय विधियों से लेकर ब्लैक-बॉक्स गहन शिक्षण विधियों तक, जो अविश्वसनीय रूप से सटीक हैं, कई प्रकार की पद्धतियों को ध्यान में रखते हैं।

यह तथ्य कि वित्त क्षेत्र एक अखंड संगठन नहीं है, इस क्षेत्र में डेटा विज्ञान को सहायक बनाता है। इसमें बैंक, बीमा व्यवसाय, क्रेडिट कार्ड कंपनियां और निवेश निगम सहित विभिन्न प्रकार के संगठन शामिल हैं। व्यवसाय, बंधक ऋणदाता, और शेयर बाज़ार में सक्रिय संगठन। यह देखते हुए कि बाज़ार कितना गतिशील है, डेटा विज्ञान एक बहुत ही अनुकूलनीय और बहुमुखी प्रकार के अनुशासन के रूप में विकसित हुआ है।

 

वित्त में डेटा विज्ञान अनुप्रयोग और उपयोग

पूर्वानुमानित क्षमताओं के साथ उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की मात्रा ने वित्त उद्योग में डेटा विज्ञान के अनुप्रयोग में वृद्धि की है। इस कारण से, वित्त क्षेत्र ने हर अन्य उद्योग की तरह ही डेटा विज्ञान को अपनाया है। डिजिटल दुनिया में वित्तीय कंपनियों के एकीकरण के कारण, प्रत्येक ब्राउज़िंग गतिविधि अब स्वचालित रूप से रिकॉर्ड की जाती है, जिससे भारी मात्रा में डेटा उत्पन्न होता है। अब डेटा विज्ञान की ओर रुख करना अधिक उचित है, विज्ञान की वह शाखा जो व्यवसायों को इस विशाल डेटा सेट से पैटर्न निकालने और उपभोक्ता-संचालित व्यवसाय पैटर्न का पूर्वानुमान लगाने में सक्षम बनाती है। वित्तीय क्षेत्र, हर दूसरे की तरह, इन अंतर्दृष्टि से लाभ उठाता है जो उन्हें विशिष्ट अपसेलिंग उत्पाद और व्यक्तिगत वित्तीय सेवाएं प्रदान करने में सक्षम बनाता है। हाल के वर्षों में, डेटा विज्ञान ने वित्तीय क्षेत्र को तीन प्रमुख क्षेत्रों में सुधार करने में सहायता की है:

• पूर्ण-सर्कल ग्राहक अनुभव
• कर्मचारियों के पास जानकारी तक पहुंच है जिससे उन्हें शिक्षित निर्णय लेने में मदद मिलती है।
• संचालन एवं गतिविधियों को प्रभावी बनाना

डेटा विज्ञान के कई वित्तीय उपयोग मौजूद हैं। हालाँकि, वे सभी ऊपर उल्लिखित तीन मुख्य कारकों पर केंद्रित हैं। यह जानना कि किसी वित्तीय संगठन में डेटा पेशेवर का उपयोग कैसे किया जाता है, यह समझने के लिए महत्वपूर्ण है कि डेटा विज्ञान वित्त क्षेत्र को कैसे सशक्त बना रहा है, खासकर आर्थिक मंदी और धीमी आर्थिक वृद्धि के दौरान।

 

वित्त की दुनिया में डेटा विज्ञान का क्या उपयोग है?

आर्थिक कठिनाई के समय में, डेटा विज्ञान(Data Science) एक उद्धारकर्ता के समान है, जो व्यवसायों को खर्च कम करने और उत्पादकता बढ़ाने के तरीके खोजने में मदद करता है। यह वित्तीय संस्थानों को मंदी और अन्य बुरे आर्थिक समय के दौरान अधिक लचीला बनाता है। यह संभवतः वित्त के क्षेत्र में डेटा विज्ञान के सबसे महत्वपूर्ण उपयोगों में से एक है। अतिरिक्त उपयोगों में शामिल हैं:

1. जोखिम विश्लेषण

2007-2008 के वित्तीय संकट के बाद से जोखिम विश्लेषण ने वित्त उद्योग में लोकप्रियता हासिल की है। व्यवसायों को उनके अस्तित्व के लिए संभावित खतरों के बारे में सूचित करने के लिए जोखिम विश्लेषण में डेटा विज्ञान का उपयोग किया जाता है। इसमें निम्न चीज़ें शामिल हैं:

• प्रतिस्पर्धियों को पहचानना
• पर्यावरणीय परिवर्तनों पर नज़र रखना
• बड़े पैमाने पर निवेश करने में जोखिम शामिल हैं
• नए उत्पाद लॉन्च करने में कठिनाइयाँ, आदि।

ऐसे मॉडल विकसित करना जो नेतृत्व और कर्मचारियों को जोखिमों को अधिक सरल तरीके से समझने में मदद कर सकें, एक कठिन चुनौती है। हालाँकि, व्यवसाय समस्याओं से निपटने के लिए तैयार रहते हैं क्योंकि ऐसा करने से अंततः उन्हें जीवित रहने में मदद मिलती है।

2. उपभोक्ता अनुसंधान

वित्तीय संगठन अपने विभिन्न प्रकार के उत्पादों को बढ़ावा देने का प्रयास करते हैं। उदाहरण के लिए, कोई बैंक हमेशा आक्रामक ढंग से आपको क्रेडिट कार्ड बेचने का प्रयास करेगा। इसे पूरा करने के लिए उन्हें सटीक ग्राहक डेटा की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, ऐसे उधारकर्ता को ऋण देने का प्रयास करना व्यर्थ है जो वर्तमान में ऋण भुगतान कर रहा है। इसके बजाय, उस ग्राहक को आगे बढ़ाना अधिक उचित है जो ऋण विवरण पृष्ठ पर गया है और उसके खाते में पर्याप्त धनराशि है। डेटा विज्ञान की बदौलत वित्तीय संस्थान इस डेटा तक पहुंच सकते हैं। डेटा विज्ञान ग्राहकों को उनकी जनसांख्यिकीय जानकारी और उनके लक्षणों के आधार पर वर्गीकृत करने में सहायता करता है, जो अक्सर किसी संगठन को लक्षित ग्राहक समूहों के लिए विशेष रूप से सामान विकसित करने में सक्षम बनाता है।

3. धोखाधड़ी का पता लगाना

समय के साथ, वित्तीय संस्थानों का आकार और लेनदेन की मात्रा दोनों में वृद्धि हुई है। जबकि प्रौद्योगिकी ने हमारे जीवन को आसान बना दिया है, इसने हमारी गोपनीयता का भी उल्लंघन किया है और इस बात की संभावना बढ़ गई है कि हम धोखाधड़ी और घोटालों का शिकार हो जाएंगे। डेटा विज्ञान का उपयोग वित्तीय फर्मों द्वारा ऐसे मॉडल बनाने के लिए किया जाता है जो धोखाधड़ी वाले लेनदेन का पता लगा सकें। सबसे अधिक बार होने वाले घोटाले क्रेडिट कार्ड का उपयोग करने वाले होते हैं, और विसंगति का पता लगाने जैसे डेटा विज्ञान उपकरण(Data Science Tool) का उपयोग धोखाधड़ी का शीघ्र पता लगाने और ग्राहक को नुकसान होने से पहले चेतावनी देने के लिए किया जाता है।

4. कम्प्यूटरीकृत व्यापार

स्टॉक की कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए एमएल और एआई(ML and AI)आधारित मॉडल का उपयोग करना वित्त क्षेत्र में डेटा विज्ञान के सबसे चुनौतीपूर्ण और आकर्षक उपयोगों में से एक है। इसकी बदौलत हेज फंड और अन्य निवेश कंपनियां निवेश कर सकती हैं और भारी मुनाफा कमा सकती हैं। यह डेटा विज्ञान का एक बहुत ही चुनौतीपूर्ण उपयोग है जिसके लिए अविश्वसनीय रूप से जटिल मॉडलिंग ढांचे की आवश्यकता होती है।

5. उपभोक्ता सहायता

वित्तीय सेवाएँ पूरी तरह से ग्राहक पर केंद्रित हैं। किसी वित्तीय संगठन के लिए ग्राहकों की खुशी की गारंटी से अधिक महत्वपूर्ण कुछ भी नहीं है। सीधे शब्दों में कहें तो लोग अपनी मेहनत की कमाई निवेश करने के बाद तुरंत सुनवाई की उम्मीद करते हैं। त्वरित पूछताछ से लेकर शिकायतों के समाधान तक किसी भी चीज को संभालने के लिए वित्तीय संस्थानों को 24 घंटे उत्तरदायी रहने की आवश्यकता है। अनसुलझे दावे, अधूरे लेन-देन, बेहिसाब धन आदि जैसे मुद्दे ग्राहकों को परेशान कर सकते हैं।

चैट बॉक्स के माध्यम से पारंपरिक ग्राहक देखभाल प्रक्रिया को स्वचालित करके, जो ग्राहकों को ग्राहक एजेंट से बात करने के लिए अपनी बारी के लिए कतार में इंतजार किए बिना तुरंत विशिष्ट जानकारी प्रदान कर सकता है, डेटा विज्ञान इन समस्याओं को हल करने में मदद करता है। डीप लर्निंग और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग डेटा विज्ञान-आधारित अवधारणाओं के दो उदाहरण हैं जो इस स्थिति में उपयोगी हो सकते हैं।

6. वैयक्तिकरण

डेटा विज्ञान ग्राहक के मूल बिंदु को तेजी से निर्धारित करने में सहायता करता है ताकि एक अनुकूलित अनुभव बनाया जा सके। एक ग्राहक को विश्वास होगा कि ऐसी मुठभेड़ के बाद एक संगठन उनकी जरूरतों को समझता है। पृष्ठभूमि, शौक, पसंद, नापसंद, वित्तीय स्थिरता और अन्य उपभोक्ता जानकारी का उपयोग प्रत्येक व्यक्तिगत ग्राहक के लिए संवाद और अनुभव को अनुकूलित करने के लिए किया जाता है। परिणामस्वरूप, बातचीत प्रासंगिक होती है और ग्राहक को भी सराहना महसूस होती है। इस स्थिति में, वित्तीय संगठनों को ग्राहकों के साथ अधिक सूचित तरीके से जुड़ने में सहायता करने के लिए अनुशंसा इंजन महत्वपूर्ण हैं।

7.डेटा प्रबंधन,

कई अन्य उद्योगों की तरह, वित्तीय उद्योग भी उच्च मात्रा, वेग और विविधता के साथ बहुत सारा डेटा उत्पन्न करता है। वित्तीय संस्थान अपने सभी ग्राहकों और अपने स्वयं के लेनदेन को रिकॉर्ड करते हैं।

यह अक्सर व्यवस्थित डेटा की पर्याप्त मात्रा प्रदान करता है। हालाँकि, आज के प्लेटफ़ॉर्म जैसे सोशल मीडिया, ब्लॉग, समाचार और अन्य का उपयोग डेटा एकत्र करने के लिए भी किया जाता है, इनमें से अधिकांश असंरचित हैं। इस संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा को समझने के लिए, जिसे अंततः उनके आसपास की दुनिया की बेहतर तस्वीर प्रदान करने के लिए संयोजित किया जाना चाहिए, वित्तीय संस्थानों ने डेटा विज्ञान के पहलुओं को अपनाया है जैसे डेटा को संग्रहीत करने के लिए बड़ा डेटा और विभिन्न डेटा विज्ञान-आधारित तकनीकों का उपयोग करें।

8. ऋण वितरण

उपभोक्ता को पैसा देने की प्रक्रिया में कई वित्तीय सेवाएँ शामिल हैं। परंपरागत रूप से, अंडरराइटर और क्रेडिट स्कोर, जो आवेदक के पूर्व पुनर्भुगतान इतिहास के आधार पर क्रेडिट रेटिंग संगठनों द्वारा निर्धारित किए जाते हैं, का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि उम्मीदवार कितना क्रेडिट योग्य है। हालाँकि, डेटा विज्ञान के उपयोग से क्रेडिट आवंटन को और अधिक बुद्धिमान बनाया जा सकता है। पूर्वानुमानित मॉडल विकसित करके जो जनसांख्यिकीय जानकारी और अन्य डिजिटल फ़ुटप्रिंट (जैसे सोशल मीडिया, समीक्षा, या ग्राहक से संबंधित अन्य सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा) को ध्यान में रखते हुए ग्राहक की साख का मूल्यांकन करते हैं, स्मार्ट अंडरराइटिंग निर्णय लिए जा सकते हैं।

9. निर्णय लेना

भविष्य में संपत्तियां कैसे कार्य करेंगी यह निर्धारित करने के लिए अक्सर पूर्वानुमानित या सांख्यिकीय विश्लेषण का उपयोग किया जाता है। इससे वित्तीय संस्थानों को महत्वपूर्ण निर्णय लेने में सहायता मिलती है और त्रुटियों की संभावना कम हो जाती है। लेकिन क्योंकि दुनिया लगातार बदल रही है, इसलिए ऐसे मॉडल विकसित करना महत्वपूर्ण है जो न केवल अच्छी तरह से काम करें बल्कि नई जानकारी पेश होने पर तेजी से समायोजित भी हों। उदाहरण के लिए, स्टॉक की खरीद के बारे में निर्णय लेने के लिए केवल सांख्यिकीय विश्लेषण से अधिक की आवश्यकता होती है, और यहीं पर मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित मॉडल ही सहायक हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, मशीन लर्निंग स्टॉक मार्केट पूर्वानुमान का समर्थन कर सकता है।

10. बेहतर फंड वितरण

वित्तीय संस्थानों को, किसी भी अन्य संगठन की तरह, विभिन्न विभागों की बजट मांगों की निगरानी करनी चाहिए। डेटा विज्ञान ऐतिहासिक विभाग खर्च डेटा के आधार पर भविष्य की आवश्यकताओं का पूर्वानुमान लगाकर इस बजट को आवंटित करने में सहायता कर सकता है। परिणामस्वरूप, धन आवंटन अधिक प्रभावी हो सकता है और लीक की संभावना कम हो सकती है। आइए वित्त क्षेत्र में डेटा विज्ञान के उपयोग के कुछ वास्तविक उदाहरण देखें।

 

डेटा विज्ञान को लागू करने के बेहतरीन उदाहरण

1. बैंकिंग और डेटा विज्ञान

बैंकिंग में  डेटा विज्ञान(Data Science in Banking) डेटा विज्ञान को सबसे पहले अपनाने वालों में से एक बैंकिंग उद्योग था, जिसे इसके अनुप्रयोग से बहुत लाभ हुआ है। वर्तमान में, लगभग सभी बैंक अपनी लाभप्रदता बढ़ाने और उन मुनाफों को आगे बढ़ाने से जुड़े जोखिमों को कम करने के लिए डेटा विज्ञान समाधानों का उपयोग करते हैं। इसके अतिरिक्त, उन्होंने ग्राहक की जरूरतों को ध्यान में रखते हुए आइटम विकसित किए हैं। डेटा विज्ञान-आधारित मॉडल इस स्तर की अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं।

डेटा विज्ञान के तुलनीय उदाहरण निम्नलिखित हैं:

• उत्पादों, ऑफ़र और सेवाओं के बेहतर लक्ष्यीकरण के लिए विभिन्न ग्राहक समूहों की पहचान
• ग्राहक मूल्य और वफादारी की भविष्यवाणी
• निवेश और जोखिम मॉडलिंग
• ऋण आवंटन
• ऋण आवेदन अनुमोदन
• मंथन विश्लेषण
• व्यक्तिगत ग्राहक सहायता

 

2. हेज फंड

डेटा विज्ञान के उपयोग से हेज फंड और अन्य संगठनों को बहुत फायदा हुआ है जो पैसा बनाने के लिए इक्विटी खरीदते और बेचते हैं। इन संगठनों ने बेहद जटिल, जटिल और परिष्कृत पूर्वानुमान मॉडल विकसित किए हैं जो ऐतिहासिक डेटा, व्यापारी गतिविधि और सामाजिक, आर्थिक और राजनीतिक पहलुओं के आधार पर स्टॉक की कीमतों का पूर्वानुमान लगाते हैं। ऐसा करने से, व्यक्ति स्टॉक खरीदने या बेचने के बारे में जानकारीपूर्ण निर्णय लेकर अपने लाभ को अधिकतम कर सकते हैं।

रेनेसां टेक्नोलॉजीज, एक हेज फंड जो स्टॉक मूल्यों का सटीक पूर्वानुमान लगाने के लिए पूर्वानुमानित मॉडल का उपयोग करता है, उदाहरणों में से एक है। मेडालियन फंड, उनके उत्पादों में से एक, ने ऐसे मॉडलों से बहुत लाभ कमाया है क्योंकि यह अन्य समान उत्पाद फंडों की तुलना में लगातार बड़ी कमाई प्रदान करता है।

 

3. बीमा और डेटा विज्ञान

बीमा कंपनियाँ अपने आंतरिक परिचालन में डेटा विज्ञान के उपयोग को सार्वजनिक रूप से स्वीकार नहीं कर सकती हैं, लेकिन वास्तविकता यह है कि अधिकांश बीमा दावों का मूल्यांकन मनुष्यों के बजाय मॉडलों द्वारा किया जा रहा है। हालाँकि, चूंकि स्वास्थ्य और जीवन बीमा अक्सर शामिल होते हैं, इसलिए एक अलग रणनीति का उपयोग किया जाता है, और जिन दावों को अमान्य माना जाता है, उन्हें स्टाफ सदस्यों द्वारा देखा जाता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि किसी के साथ भेदभाव नहीं किया गया है। हम इस बाजार में डेटा विज्ञान की मुख्य क्षमताओं से अवगत हैं, इस तथ्य के बावजूद कि ऐसे निगम की पहचान करना चुनौतीपूर्ण है जो दावा अनुमोदन में डेटा विज्ञान के उपयोग को सार्वजनिक रूप से स्वीकार करता है। इसमें शामिल है-

• ग्राहक के बीमा प्रीमियम को निर्धारित करने के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग करना (झूठे दावों का पता लगाने के आधार पर)।
• दावों को कुशलतापूर्वक और शीघ्रता से संसाधित करना (दावा अनुमोदन को स्वचालित करके)
• ऐसी स्थितियों का शीघ्र पता लगाना जो ग्राहक को दावा प्रस्तुत करने के लिए प्रेरित कर सकती हैं (उदाहरण के लिए, ग्राहकों को उनके स्वास्थ्य बीमा प्रदाताओं द्वारा संभावित स्वास्थ्य समस्याओं के बारे में चेतावनी देना)
• व्यक्तिगत ग्राहक सेवा
• बीमा उत्पादों की सलाह
• मंथन मूल्यांकन