前提摘要
在數字經濟新時代，金融服務主管正在尋求方法去細分他們的産品和市場，保持與客戶的聯系，尋找能夠推動增長和收入的新市場，并利用可以增加優勢和降低風險的新技術。
在擁有了衆多可用資料之後，金融機構利用資料科學，尤其是預測分析和機器學習技術，使企業能夠根據既定的商業目标做出更好的決策。準确的預測消費者未來行為可以讓信用風險分析師，金融市場分析師和欺詐檢測團隊更好的制定和部署政策，以防止其商業模型遭到破壞。Altair Knowledge Studio 提供了市場領先的預測分析和機器學習的解決方案，結合了傳統的資料科學方法和複雜的統計算法，擁有互動式的界面，可以讓商業分析師和資料科學家找出資料潛在價值和消費者市場的趨勢。這些洞察力可以帶來新機會，提高使用者忠誠度并且降低企業風險。這些洞察力還可以提升收入底線，增強品牌價值。
為什麼選擇資料科學？
如今，企業的高管們正在尋求解決方案以加速企業數字化轉型。以便提高成本效率，制定更快的服務上線時間，産品服務戰略需要重新考慮流程自動化，提高員工流動性和供應鍊效率。想要提高企業收入和提高使用者忠誠度，企業必須優化資訊和營銷活動，利用實時資訊，并與消費者進行個性化互動。在數字經濟中，以數字為中心的服務和通用的資料通路将開辟新的收入流并是企業進入新市場。
如今企業能夠收集保留的資料要多于以往。深入了解兆位元組資料或千萬億位元組的資料以制定出可行的決策是資料科學團隊的工作。利用各種統計工具和分析方法，資料科學團隊能夠支援更好的決策過程，尋找出新的機會，基于可信和可量化的資料做出決策。資料科學模型現在可以快速地從大量資料集中建立起來。這些模型有助于幫助企業分析預測未來可能發生的事情。随着消費者行為模式的變化，模型算法變得足夠複雜，能夠适應資料的波動。資料科學已經成為企業如何通過新産品和新的個性化服務進入市場以及企業如何控制成本和降低風險的重要組成部分。
涵蓋預測分析和機器學習的資料科學
簡單的定義，資料科學是一個跨學科領域，使用科學方法，統計算法和計算系統來洞察資料的過程。通常，這些資料來源不同，可能是龐大的并且通常在資料分析之前需要進行準備和清洗的。随着分析模型變得越來越複雜，對于資料更預測分析的功能就完全實作
預測分析
預測分析是曆史資料分析過程的延續。不過它可以更快的尋找出資料的潛在價值。能夠成功克服資料分析複雜性的企業不僅能夠得出何時或為什麼會發生某些事情的結論，并且能夠根據資料測量方式的變化了解未來将會發生什麼。
預測性分析可以被看作是一種預防性措施。它可以成功的預防阻礙企業獲得成功的因素。為了預防，首先就要預測。如果可以預測，就可以對商業問題對症下藥。
預測分析利用各種統計算法觀察曆史資料。這些基本或複雜的數學模型被用于從資料中得出意義，潛在資訊和得出合理推論。從分析資料得出的結論基于一個假設條件 - 未來形式将遵循過去形式。
“我想防止丢失銷售機會… ”——通過預測客戶對交叉/向上銷售活動作出反應的傾向來解決這個問題
“我想減少信用風險…”——通過預測一個人在申請貸款過程中有能力償還貸款或進行欺詐的可能性來解決這個問題。
“我想提升使用者忠誠度…”——通過預測客戶在特定市場條件下考慮競争對手的傾向來解決這個問題。
機器學習
機器學習是預測分析的一部分，是機器人技術發展的基礎。在對不斷變化的資料執行分析程式中，它可以實時地解釋，了解，學習，執行和适應目前情況。在預測與信貸風險有關的消費者行為或應對市場營銷的背景下，機器學習被定義為不依賴于精确程式設計就能自我優化以适應變化的模式和所推薦的行動的算法系統。機器學習将通過觀察數百萬甚至更過的資料點來學習。金融服務中的常見例子包括預測消費者的财務目标，利用消費者在移動裝置上完成交易時向他們提供明智的建議或實行精準營銷。預測分析和機器學習都試圖達到同樣的目的：從人們看不見的數百或數千個次元的資料提供市場洞察力。預測性分析依賴于資料團隊解決和測試因果資料間關系的能力。這是通過更新正在使用的模型中的資料或手動更新模型的參數來實作的。機器學習則是通過在初始模型設計之後重新校準模型來消除此步驟。
深度學習或多層神經網絡是機器學習的一個分支。人工神經網絡（ANN）從大量資料中适應和學習。相對于統計學和資料挖掘來說，人工神經網絡基于人腦神經元功能并試圖模拟我們大腦做決定的過程。神經網絡模拟的是人腦進行非線性推理的過程。神經網絡通過學習以前的互動事務來得出結論，進而更好的決策。人類神經網絡的算法仿真更準确地被定義為人工神經網絡。人工神經網絡包含輸入層、一組變量值、一個或多個隐藏層和一個輸出層。
Altair Knowledge Studio應用與機器學習
資料蘊含了企業的經營運作的細節。利用預測分析和機器學習平台，如Altair Knowledge Studio，金融服務公司可以從他們的資料中學習，并在個人消費者的層面甚至是每筆交易中做出決策。有了這樣的細節就可以做出有效推動營運的決策。例如，資料分析解決方案可以被用于：
分析大量資料需要模型能夠在分析工作流程中輸入更多資料時，主動和持續地學習資料内涵意思。Altair Knowledge Studio 的靈活性允許資料科學團隊能夠建構包括機器學習和神經網絡算法在内的預測分析工作流程，而無需依賴于編寫複雜的代碼。Altair Knowledge Studio金融服務客戶已成功解決影響風險，企業利潤和市場佔有率的複雜業務問題。
收集傾向得分
傾向評分模型是資料科學家使用的一種統計方法和一系列技術，用于估計消費者應對某些特定行為的可能性，例如購買新金融産品或服務的傾向，或償還未償還的信用額度債務的傾向。實質上，基于共同特征（如收入範圍或年齡層次）給消費者配置設定不同的權重，以準确預測消費者未來的行為。預測分析可以很好的處理多元資料，并使金融機構能建立傾向評分模型，以便更好地了解他們的消費者将如何反應特定的營銷活動。
優化建立在傳統預測模組化技術的基礎上，得到結果出現的機率，将分析轉化為規範的功能。賦予分析師自動嵌入決策以最大或最小化與債務收集相關的目标的能力，建構預測分析模型，該模型已經将持卡人細分并在持卡人的各種個人資料視圖中打分。通過優化托收，金融機構可以更好地确定個人支付未償債務的傾向，事實證明，通過使用有針對性的消息傳遞方法可以提高欠款催收率。
降低信用風險
一旦欺詐者改變政策，傳統的基于規則的系統就會失效。簡單地添加更多的規則是低效的；在大型交易資料集中很難檢測到異常行為，特别是當有許多不斷變化的欺詐政策時。欺詐檢測和預防是指在發生欺詐行為之前連接配接多個資料點以發現潛在的欺詐行為。利用預測分析，金融服務機構可以發現與通常觀察到的行為相比，被認為異常的事件。尋找裝置、産品、位置和其他資料點之間的關聯，并将相關資料點聚合到公司層面（客戶、員工和/或業務），有效地将大量的知識與之前與該實體進行互動的所有人聯系起來。
減輕欺詐風險
金融公司在向申請人提供信貸額度時，很難在最大化業務收入和最小化申請人壞賬的傾向之間找到平衡。很難将不同的資料集與大量交易資料、銀行賬戶/産品持有資料和人口統計資料相結合，以建立準确的信貸風險評分模型。預測分析有助于金融機構更好地細分客戶，并建立評分模型，識别新的機會并提供更高的限額，同時最大限度地減少非支付損失。這種評分模型在内部資料的基礎上與外部資料源相結合，例如來自風險評分提供者的資料。機器學習擴充了模型的學習過程，在将新資料添加到分析例程時可以提高結果的準确性和一緻性。
Altair Knowledge Studio
Altair Knowledge Studio專為資料科學家和商業分析師而設計。其開放、靈活的方法允許資料科學團隊建立複雜的分析工作流程，并使用先進的算法和複雜的統計模型。此外，Altair Knowledge Studio無需編碼，使在資料科學模組化技術方面經驗較少的商業分析師能夠輕易的建構和部署模型。Altair Knowledge Studio直覺和互動的使用界面消除了資料科學固有的複雜性，使金融機構能夠快速從可信資料中獲得潛在資訊，進而做出更快、更自信的決策。
Altair Knowledge Studio支援廣泛的分析算法，能運用到利用或不利用神經網絡和機器學習的模型中。無論采用何種方法，金融服務企業都可以從資料中發現隐藏的價值，進而更好地管理信貸風險、欺詐風險和欠款催收。在不增加資料科學過程複雜性的情況下，Altair Knowledge Studio還可以有效的處理更複雜的案例 - 例如推薦器，場景優化，情感分析，大規模異常檢測和業務預測。
預測分析和機器學習可以為金融服務企業創造更好的客戶體驗，進而增加利潤增長。
預測模型被用于新的機器學習中，這讓它們獨立地适應和學習以前的計算，以産生可信的、可重複的結果。
要點回顧
預測分析是通過洞察曆史資料，來幫助預測消費者行為并制定有效政策的方法。利用如Altair Knowledge Studio的解決方案，企業可以從資料中發掘潛在資訊，作為預防破壞增長、增加收入和促進成功的措施。
使用先進的預測技術和技巧，可以洞察複雜的多元資料。Altair Knowledge Studio提供了領先的資料科學解決方案，可以從不同資料源中挖掘資料進行洞察。機器學習有助于提高結果的準确性，而不需要依賴顯式程式設計來适應資料的不斷變化。随之建立好的資料科學模型，可以相應的有效地推薦适當的企業措施，包括了改進欠款催收，降低壞賬風險和減少金融欺詐等政策。