前提摘要

在数字经济新时代，金融服务主管正在寻求方法去细分他们的产品和市场，保持与客户的联系，寻找能够推动增长和收入的新市场，并利用可以增加优势和降低风险的新技术。

在拥有了众多可用数据之后，金融机构利用数据科学，尤其是预测分析和机器学习技术，使企业能够根据既定的商业目标做出更好的决策。

准确的预测消费者未来行为可以让信用风险分析师，金融市场分析师和欺诈检测团队更好的制定和部署策略，以防止其商业模型遭到破坏。

Altair Knowledge Studio 提供了市场领先的预测分析和机器学习的解决方案，结合了传统的数据科学方法和复杂的统计算法，拥有交互式的界面，可以让商业分析师和数据科学家找出数据潜在价值和消费者市场的趋势。这些洞察力可以带来新机会，提高用户忠诚度并且降低企业风险。这些洞察力还可以提升收入底线，增强品牌价值。

为什么选择数据科学？

如今，企业的高管们正在寻求解决方案以加速企业数字化转型。以便提高成本效率，制定更快的服务上线时间，产品服务战略需要重新考虑流程自动化，提高员工流动性和供应链效率。想要提高企业收入和提高用户忠诚度，企业必须优化信息和营销活动，利用实时信息，并与消费者进行个性化互动。在数字经济中，以数字为中心的服务和通用的数据访问将开辟新的收入流并是企业进入新市场。

如今企业能够收集保留的数据要多于以往。深入了解兆字节数据或千万亿字节的数据以制定出可行的决策是数据科学团队的工作。利用各种统计工具和分析方法，数据科学团队能够支持更好的决策过程，寻找出新的机会，基于可信和可量化的数据做出决策。数据科学模型现在可以快速地从大量数据集中建立起来。这些模型有助于帮助企业分析预测未来可能发生的事情。随着消费者行为模式的变化，模型算法变得足够复杂，能够适应数据的波动。数据科学已经成为企业如何通过新产品和新的个性化服务进入市场以及企业如何控制成本和降低风险的重要组成部分。

涵盖预测分析和机器学习的数据科学

 

简单的定义，数据科学是一个跨学科领域，使用科学方法，统计算法和计算系统来洞察数据的过程。通常，这些数据来源不同，可能是庞大的并且通常在数据分析之前需要进行准备和清洗的。随着分析模型变得越来越复杂，对于数据更预测分析的功能就完全实现

预测分析

预测分析是历史数据分析过程的延续。不过它可以更快的寻找出数据的潜在价值。能够成功克服数据分析复杂性的企业不仅能够得出何时或为什么会发生某些事情的结论，并且能够根据数据测量方式的变化了解未来将会发生什么。

预测性分析可以被看作是一种预防性措施。它可以成功的预防阻碍企业获得成功的因素。为了预防，首先就要预测。如果可以预测，就可以对商业问题对症下药。

预测分析利用各种统计算法观察历史数据。这些基本或复杂的数学模型被用于从数据中得出意义，潜在信息和得出合理推论。从分析数据得出的结论基于一个假设条件 - 未来形式将遵循过去形式。

“我想防止丢失销售机会… ”——通过预测客户对交叉/向上销售活动作出反应的倾向来解决这个问题

“我想减少信用风险…”——通过预测一个人在申请贷款过程中有能力偿还贷款或进行欺诈的可能性来解决这个问题。

“我想提升用户忠诚度…”——通过预测客户在特定市场条件下考虑竞争对手的倾向来解决这个问题。

机器学习

机器学习是预测分析的一部分，是机器人技术发展的基础。在对不断变化的数据执行分析程序中，它可以实时地解释，理解，学习，执行和适应当前情况。在预测与信贷风险有关的消费者行为或应对市场营销的背景下，机器学习被定义为不依赖于精确编程就能自我优化以适应变化的模式和所推荐的行动的算法系统。机器学习将通过观察数百万甚至更过的数据点来学习。金融服务中的常见例子包括预测消费者的财务目标，利用消费者在移动设备上完成交易时向他们提供明智的建议或实行精准营销。预测分析和机器学习都试图达到同样的目的：从人们看不见的数百或数千个维度的数据提供市场洞察力。预测性分析依赖于数据团队解决和测试因果数据间关系的能力。这是通过更新正在使用的模型中的数据或手动更新模型的参数来实现的。机器学习则是通过在初始模型设计之后重新校准模型来消除此步骤。

深度学习或多层神经网络是机器学习的一个分支。人工神经网络（ANN）从大量数据中适应和学习。相对于统计学和数据挖掘来说，人工神经网络基于人脑神经元功能并试图模拟我们大脑做决定的过程。神经网络模拟的是人脑进行非线性推理的过程。神经网络通过学习以前的交互事务来得出结论，从而更好的决策。人类神经网络的算法仿真更准确地被定义为人工神经网络。人工神经网络包含输入层、一组变量值、一个或多个隐藏层和一个输出层。

Altair Knowledge Studio应用与机器学习

数据蕴含了企业的经营运作的细节。利用预测分析和机器学习平台，如Altair Knowledge Studio，金融服务公司可以从他们的数据中学习，并在个人消费者的层面甚至是每笔交易中做出决策。有了这样的细节就可以做出有效推动运营的决策。例如，数据分析解决方案可以被用于：

分析大量数据需要模型能够在分析工作流程中输入更多数据时，主动和持续地学习数据内涵意思。Altair Knowledge Studio 的灵活性允许数据科学团队能够构建包括机器学习和神经网络算法在内的预测分析工作流程，而无需依赖于编写复杂的代码。Altair Knowledge Studio金融服务客户已成功解决影响风险，企业利润和市场份额的复杂业务问题。

收集倾向得分

倾向评分模型是数据科学家使用的一种统计方法和一系列技术，用于估计消费者应对某些特定行为的可能性，例如购买新金融产品或服务的倾向，或偿还未偿还的信用额度债务的倾向。实质上，基于共同特征（如收入范围或年龄层次）给消费者分配不同的权重，以准确预测消费者未来的行为。预测分析可以很好的处理多维数据，并使金融机构能创建倾向评分模型，以便更好地了解他们的消费者将如何反应特定的营销活动。

优化建立在传统预测建模技术的基础上，得到结果出现的概率，将分析转化为规范的功能。赋予分析师自动嵌入决策以最大或最小化与债务收集相关的目标的能力，构建预测分析模型，该模型已经将持卡人细分并在持卡人的各种个人资料视图中打分。通过优化托收，金融机构可以更好地确定个人支付未偿债务的倾向，事实证明，通过使用有针对性的消息传递方法可以提高欠款催收率。

降低信用风险

一旦欺诈者改变策略，传统的基于规则的系统就会失效。简单地添加更多的规则是低效的；在大型交易数据集中很难检测到异常行为，特别是当有许多不断变化的欺诈策略时。欺诈检测和预防是指在发生欺诈行为之前连接多个数据点以发现潜在的欺诈行为。利用预测分析，金融服务机构可以发现与通常观察到的行为相比，被认为异常的事件。寻找设备、产品、位置和其他数据点之间的关联，并将相关数据点聚合到公司层面（客户、员工和/或业务），有效地将大量的知识与之前与该实体进行交互的所有人联系起来。

减轻欺诈风险

金融公司在向申请人提供信贷额度时，很难在最大化业务收入和最小化申请人坏账的倾向之间找到平衡。很难将不同的数据集与大量交易数据、银行账户/产品持有数据和人口统计数据相结合，以创建准确的信贷风险评分模型。预测分析有助于金融机构更好地细分客户，并创建评分模型，识别新的机会并提供更高的限额，同时最大限度地减少非支付损失。这种评分模型在内部数据的基础上与外部数据源相结合，例如来自风险评分提供者的数据。机器学习扩展了模型的学习过程，在将新数据添加到分析例程时可以提高结果的准确性和一致性。

Altair Knowledge Studio

 

Altair Knowledge Studio专为数据科学家和商业分析师而设计。其开放、灵活的方法允许数据科学团队创建复杂的分析工作流程，并使用先进的算法和复杂的统计模型。此外，Altair Knowledge Studio无需编码，使在数据科学建模技术方面经验较少的商业分析师能够轻易的构建和部署模型。Altair Knowledge Studio直观和交互的使用界面消除了数据科学固有的复杂性，使金融机构能够快速从可信数据中获得潜在信息，从而做出更快、更自信的决策。

Altair Knowledge Studio支持广泛的分析算法，能运用到利用或不利用神经网络和机器学习的模型中。无论采用何种方法，金融服务企业都可以从数据中发现隐藏的价值，从而更好地管理信贷风险、欺诈风险和欠款催收。在不增加数据科学过程复杂性的情况下，Altair Knowledge Studio还可以有效的处理更复杂的案例 - 例如推荐器，场景优化，情感分析，大规模异常检测和业务预测。

预测分析和机器学习可以为金融服务企业创造更好的客户体验，从而增加利润增长。

预测模型被用于新的机器学习中，这让它们独立地适应和学习以前的计算，以产生可信的、可重复的结果。

要点回顾

预测分析是通过洞察历史数据，来帮助预测消费者行为并制定有效策略的方法。利用如Altair Knowledge Studio的解决方案，企业可以从数据中发掘潜在信息，作为预防破坏增长、增加收入和促进成功的措施。

使用先进的预测技术和技巧，可以洞察复杂的多维数据。Altair Knowledge Studio提供了领先的数据科学解决方案，可以从不同数据源中挖掘数据进行洞察。机器学习有助于提高结果的准确性，而不需要依赖显式编程来适应数据的不断变化。随之建立好的数据科学模型，可以相应的有效地推荐适当的企业措施，包括了改进欠款催收，降低坏账风险和减少金融欺诈等策略。

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