在银行业中使用数据科学不仅仅是一种趋势，它已成为保持竞争的必要条件。 银行必须认识到， 大数据技术可以帮助他们有效地集中资源，做出更明智的决策并提高绩效。

　　以下我们罗列银行业使用的数据科学用例清单， 让您了解如何处理大量数据以及如何有效使用数据。

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　　1 欺诈识别

　　机器学习对于有效检测和防范涉及信用卡，会计，保险等的欺诈行为至关重要。 银行业务中的主动欺诈检测对于为客户和员工提供安全性至关重要。 银行越早检测到欺诈行为，其越快可以限制帐户活动以减少损失。 通过实施一系列的欺诈检测方案，银行可以实现必要的保护并避免重大损失。

　　欺诈检测的关键步骤包括：

　　获取数据样本进行模型估计和初步测试

　　模型估计

　　测试阶段和部署。

　　由于每个数据集都不同，每个数据集都需要由数据科学家进行个别训练和微调。 将深厚的理论知识转化为实际应用需要数据挖掘技术方面的专业知识，如关联，聚类，预测和分类。

 

　　高效欺诈检测的一个例子是，**当一些异常高的交易发生时，银行的欺诈预防系统被设置为暂停，直到账户持有人确认交易。**对于新帐户，欺诈检测算法可以调查非常高的热门项目购买量，或者在短时间内使用类似数据打开多个帐户。

　　2 管理客户数据

　　**银行有义务收集，分析和存储大量数据。**但是，机器学习和数据科学工具不是将其视为合规性练习，而是将其转化为更多地了解其客户以推动新的收入机会的可能性。

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