在金融科技和银行业中，数据科学已成为推动明智决策的重要力量，对客户和整个金融行业都有益。像TransUnion这样的信用局通过使用信用评分和客户细分等技术来帮助数据驱动的决策制定。这导致了在这一领域开发和实施机器学习模型的兴起。
理解金融科技中信用评分的角色和重要性。
了解数据治理及其在保护金融数据中的重要性。
发现客户细分如何影响金融决策。
信用评分是金融科技领域的基石。信用评分是银行用来评估贷款和一系列金融产品的资格的依据。可以将其视为财务健康的数值指标。但它不是一个简单的数字；它是一个受多种因素影响的复杂计算，包括年龄、收入、资产等。
在金融科技领域，这个信用评分在评估客户是否可能拖欠贷款或信用卡方面扮演着关键角色。有违约历史的客户可能会发现自己处于不受欢迎的“被拒绝”类别。与此形成鲜明对比的是，那些拥有良好信用评分的人可以获得各种金融产品。这一精细调整的过程依赖于广泛的数据分析和预测建模，支撑着负责任的借贷实践。
在可用的大量金融数据中，筛选用于构建预测模型的信息至关重要。特征选择是数据分析中的关键步骤，有助于将数据集缩小到最相关的变量。这个过程涉及识别高度相关的特征，并使用统计技术仅保留最有信息量的特征。这不仅提高了模型的准确性，还降低了计算成本和时间。
一旦选择了特征，预测模型就被部署来评估新客户的信用价值。这是最小化贷款违约风险和确保负责任借贷的关键步骤。这些模型的性能使用诸如ROC曲线这样的指标来评估，它衡量分类器的预测能力。在金融科技中，AUC（曲线下面积）0.75或更高是行业标准，表明模型健壮。
一旦构建了预测模型，评估其准确性和可靠性至关重要。在银行业中，决策取决于模型预测结果的能力，例如客户是否可能偿还贷款。
传统的指标如准确性、精确度和召回率发挥作用，但深入分析超越了这些基础。
两个常用的关键指标是Kolmogorov-Smirnov（KS）测试和Gini系数。KS衡量正负类别的累积分布函数之间的分离。本质上，它告诉模型如何区分那些会购买产品（例如信用卡）的人和那些不会的人。值得注意的是，KS不需要正态分布，使其能够适应各种场景。
另一方面，Gini系数评估ROC曲线和基线之间的区域。它深入研究ROC曲线，提供有关分类器性能的见解。这些指标在针对特定客户细分时至关重要，因为理解他们的行为在金融决策中至关重要。
模型监控是一个持续的过程，特别是在快速发展的金融科技世界中。过去构建的模型可能很快就会因客户行为、市场动态和监管变化而变得过时。这就是监控的用武之地。
定期计算当前数据的KS和Gini等指标，并与开发阶段的指标进行比较。这些指标之间的差异作为模型性能的指标。通常由业务考虑确定的阈值有助于决定模型是否需要干预。例如，如果差异超过10%或20%，则需要仔细查看。
在出现这种显著差异的情况下，有两种方法可以调整模型的准确性：重新校准和重新开发。
重新校准：调整现有模型，不改变其核心特征，以快速微调性能。
重新开发：从头开始或对模型和特征进行重大更改。
重新校准更容易做到，并且在大多数情况下可以解决问题。另一方面，重新开发是一个更耗时的过程。这是因为它通常需要利益相关者的批准，当需要根本性改进时使用。
金融部门的营销活动不仅仅是销售产品；它们是关于针对正确的客户。例如，在推出像ICICI银行亚马逊信用卡这样的联名卡时，银行需要找到合适的客户群体进行营销。通过分析客户细分和他们的购物行为，银行可以识别可能从这些卡中受益的潜在客户。这种有针对性的方法最大化了营销工作的有效性，从而增加了收入。
客户细分是金融科技和银行业营销的强大工具。通过根据行为将客户划分为不同的群体，金融机构可以个性化他们的产品和服务营销策略。例如，了解某个收入阶层的客户更有可能拖欠贷款，可以导致有针对性的风险缓解措施。细分还可以帮助识别增加销售或交叉销售产品的机会。
数据治理是金融科技世界的无名英雄。它确保数据被安全地处理、存储和分析，遵守严格的法规。随着金融机构与各种数据提供商合作并处理敏感的客户信息，维护数据完整性至关重要。
数据治理包括数据所有权、政策和质量。这些方面受到监管更新的频繁变化的影响。银行、像TransUnion这样的信用局和像RBI或联邦储备这样的监管机构之间的合作对于维护数据安全和合规至关重要。
像TransUnion这样的信用局在金融科技生态系统中扮演着关键角色。他们从多家银行和金融机构收集数据，提供个人金融历史的全面视图。这些数据用于计算信用评分和评估信用价值。TransUnion使用数据聚类技术根据个人财务行为对个人进行分类。例如，拥有汽车可能会将与收入相似但财务承诺不同的人归入不同的类别。这些见解对于希望提供定制金融产品的银行来说非常有价值。