ഫിൻടെക് എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഫിനാൻഷ്യൽ ടെക്നോളജി, സാങ്കേതിക നവീകരണത്തിന്റെ അതിവേഗം വളരുന്ന മേഖലകളിലൊന്നാണ്, ഇത് വെഞ്ച്വർ ക്യാപിറ്റലിസ്റ്റുകൾക്കിടയിൽ ജനപ്രിയമാണ്. ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് ബാങ്കിംഗ്, സാമ്പത്തിക സേവനങ്ങൾ നൽകുന്നതിനുള്ള പുതിയ മാർഗങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന ഒരു കൂട്ടം സാങ്കേതികവിദ്യകളെയാണ് ഫിൻടെക് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്. ഓൺലൈനിൽ പണമടയ്ക്കാൻ നിങ്ങൾ PayPal, ഗൂഗിൾ പേ അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ ക്രെഡിറ്റ് കാർഡ് ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങൾ, ഉപഭോക്താവ്, ഇ-കൊമേഴ്സ് കമ്പനി, ബാങ്ക് എന്നിവയെല്ലാം ഇടപാട് പൂർത്തിയാക്കാൻ ഫിൻടെക് ഉപയോഗിക്കുന്നു. കാലക്രമേണ, പേയ്മെന്റുകൾ, നിക്ഷേപങ്ങൾ, ഉപഭോക്തൃ ധനകാര്യം, ഇൻഷുറൻസ്, സെക്യൂരിറ്റീസ് സെറ്റിൽമെന്റ്, ക്രിപ്റ്റോകറൻസികൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ സാമ്പത്തിക സേവനങ്ങളുടെ മിക്കവാറും എല്ലാ വശങ്ങളെയും തടസ്സപ്പെടുത്താൻ ഫിൻടെക് വികസിച്ചു.

സാമ്പത്തിക തീരുമാനമെടുക്കൽ ലളിതമാക്കുന്നതിനും അത്യാധുനിക പരിഹാരങ്ങൾ നൽകുന്നതിനും ഫിൻടെക് കമ്പനികൾ ഫിൻടെക് ഡാറ്റാ സയൻസിനെ വളരെയധികം ആശ്രയിക്കുന്നു. അതിനാൽ ആദ്യം, ഫിൻടെക്കിലെ ഡാറ്റാ സയൻസ് എന്താണെന്നും അതിന്റെ പ്രാധാന്യത്തെക്കുറിച്ചും നമുക്ക് നോക്കാം.

എന്താണ് Data Science?

ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് അർത്ഥവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിന് വ്യവസായ വൈദഗ്ധ്യം, പ്രോഗ്രാമിംഗ് കഴിവുകൾ, ഗണിതശാസ്ത്രം, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ് എന്നിവ സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഒരു പഠന മേഖലയാണ് ഡാറ്റാ സയൻസ്. സാധാരണയായി മനുഷ്യബുദ്ധി ആവശ്യമുള്ള ജോലികൾ ചെയ്യാൻ. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്) സിസ്റ്റങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർ അക്കങ്ങൾ, ടെക്സ്റ്റ്, ഇമേജുകൾ, വീഡിയോ, ഓഡിയോ തുടങ്ങിയവയിലേക്ക് മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം പ്രയോഗിക്കുന്നു. ഈ സംവിധാനങ്ങൾ വിശകലന വിദഗ്ധർക്കും ബിസിനസ്സ് ഉപയോക്താക്കൾക്കും വ്യക്തമായ ബിസിനസ്സ് മൂല്യത്തിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഉൾക്കാഴ്ചകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

ഡാറ്റാ സയൻസ് വളരെ പ്രധാനമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?

വിലയേറിയ വിവരങ്ങളായി രൂപാന്തരപ്പെടുന്നതുവരെ ഡാറ്റ ഉപയോഗപ്രദമല്ല. ഘടനാപരവും ഘടനാരഹിതവുമായ ഡാറ്റ അടങ്ങിയ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഖനനം ചെയ്യുക, പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടുന്നതിന് മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുക എന്നിവയാണ് ഡാറ്റാ സയൻസിലെ രണ്ട് പ്രധാന ജോലികൾ. ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ പ്രാധാന്യവും പ്രയോഗവും അതിന്റെ വലിയ ഉപയോഗങ്ങളിലാണ്, സിരി അല്ലെങ്കിൽ അലക്സയോട് ശുപാർശകൾ ചോദിക്കുന്നത് പോലുള്ള ദൈനംദിന പ്രവർത്തനങ്ങൾ മുതൽ സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് വാഹനങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ റോബോട്ടുകൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നത് പോലുള്ള കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വരെ.

എന്റർപ്രൈസിലുടനീളം തീരുമാനമെടുക്കൽ സുഗമമാക്കുന്നതിന് ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് പ്രകടന അളവുകൾ അളക്കാനും ട്രാക്കുചെയ്യാനും റെക്കോർഡുചെയ്യാനും കഴിയും. ബിസിനസ്സുകൾക്ക് ട്രെൻഡുകൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും ഉപഭോക്താക്കളെ നിലനിർത്താനും പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താനും ലാഭം വർദ്ധിപ്പിക്കാനും പ്രധാന തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും കഴിയും. ഡാറ്റാ സയൻസ് മോഡലുകൾ ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുകയും ഭാവി പ്രവർത്തനങ്ങൾ പ്രവചിക്കുകയും ചെയ്യും. മികച്ച ബിസിനസ്സ് ഫലങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നതിനുള്ള വഴികൾ കണ്ടെത്താൻ ഇത് ഓർഗനൈസേഷനുകളെ സഹായിക്കുന്നു. പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് നിലവിലുള്ള ഡാറ്റ മറ്റ് ഡാറ്റാ പോയിന്റുകളുമായി സംയോജിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് പ്രേക്ഷകരെ തിരിച്ചറിയാനും പരിഷ്കരിക്കാനും ഡാറ്റാ സയൻസ് ഓർഗനൈസേഷനുകളെ സഹായിക്കുന്നു. കമ്പനിയുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി മികച്ച സ്ഥാനാർത്ഥിയെ തിരിച്ചറിയാൻ ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ സംയോജിപ്പിക്കാൻ ഡാറ്റാ സയൻസ് റിക്രൂട്ടർമാരെ സഹായിക്കുന്നു.

ഫിൻടെക്കിൽ ബിഗ് ഡാറ്റയുടെ പങ്ക്

നമുക്ക് ചുറ്റുമുള്ള ഡാറ്റയുടെ അളവ് കാരണം അഭൂതപൂർവമായ ഒരു കാലഘട്ടത്തിലാണ് നാം ഇപ്പോൾ ജീവിക്കുന്നത്, അവയിൽ ഭൂരിഭാഗവും പുതിയതാണ്. എന്റെ പോയിന്റ് വിശദീകരിക്കാൻ ചില സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഇതാ

• സെക്കൻഡിൽ 9 ദശലക്ഷം ഇമെയിലുകൾ അയച്ചു;
• യൂട്യൂബിൽ മിനിറ്റിൽ 95 മണിക്കൂർ വീഡിയോ അപ്ലോഡ് ചെയ്യുന്നു;
• പ്രതിദിനം 500 ദശലക്ഷം ട്വീറ്റുകൾ;
• ഫേസ്ബുക്കിൽ പ്രതിമാസം ചെലവഴിക്കുന്നത് 700 ബില്യൺ മിനിറ്റ്;
• സെക്കൻഡിൽ 40,000 ചോദ്യങ്ങൾ (പ്രതിവർഷം 1.2 ട്രില്യൺ തിരയലുകൾക്ക് തുല്യമാണ്) ഗൂഗിളിൽ നടത്തി;
• സെക്കൻഡിൽ 9 ദശലക്ഷം ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ആമസോണിൽ ഓർഡർ ചെയ്തു; ഉം

മൊബൈൽ ഉപകരണങ്ങൾ / മാസം അയച്ചതോ സ്വീകരിച്ചതോ ആയ ഡാറ്റയുടെ 3 എക്സാബൈറ്റ് (2020 ഓടെ പ്രതിമാസം 30.5 എക്സാബൈറ്റ് ആയി വർദ്ധിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു).

നിങ്ങൾക്ക് അറിയണമെങ്കിൽ 1 എക്സാബൈറ്റ് = 1 ബില്യൺ ജിഗാബൈറ്റ്. ഇത് കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, അച്ചടിച്ച പുസ്തകങ്ങളുടെ മുഴുവൻ ഉള്ളടക്കത്തിലും എല്ലാ അച്ചടിച്ച മെറ്റീരിയലുകളിലും 10 ടെറാബൈറ്റ് ഡാറ്റ ഉണ്ടെന്ന് കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. ഓഡിയോ, വീഡിയോ, ഡിജിറ്റൽ മെറ്റീരിയലുകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വലുപ്പത്തിന്റെ സമീപകാല കണക്കുകൾ 3 മുതൽ 20 വരെ പെറ്റാബൈറ്റുകളിൽ ആരംഭിക്കുന്നു. അതിനാൽ, ഒരു എക്സാബൈറ്റിന് അച്ചടിച്ച മെറ്റീരിയലിന്റെ 100,000 മടങ്ങ് അല്ലെങ്കിൽ അച്ചടിച്ച പുസ്തകങ്ങളുടെ മുഴുവൻ ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ 500 മുതൽ 3,000 മടങ്ങ് വരെ കൈവശം വയ്ക്കാൻ കഴിയും, ഞങ്ങൾ ഓരോ മാസവും 3.3 എക്സാബൈറ്റ് ഡാറ്റ ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നു!

ഫിൻടെക്കിലെ മികച്ച കമ്പനികളെല്ലാം ഇപ്പോൾ നമുക്ക് ചുറ്റുമുള്ള എല്ലാ ഡാറ്റയിൽ നിന്നും ഉൾക്കാഴ്ചകൾ പിടിച്ചെടുക്കാനും അളക്കാനും വരയ്ക്കാനും ശ്രമിക്കുന്നു, ഇത് വ്യത്യസ്ത വിവരങ്ങളാണെങ്കിലും – ചിലർ ഇതിനെ “ശബ്ദം” എന്ന് ലേബൽ ചെയ്തേക്കാം.

ഞങ്ങളുടെ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന് കൂടുതൽ ആവേശകരമായി, ഫിൻടെക് ഡാറ്റാ സയൻസ് ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പൂർണ്ണമായും പുതിയ വിവര സേവന ബിസിനസുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന വളരെ വിദഗ്ദ്ധരായ ചില സംരംഭകരുണ്ട്, അവർക്ക് പിടിച്ചെടുക്കാനും നിയന്ത്രിക്കാനും ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടാനും കഴിയും. ഫിസ്കൽ നോട്ട്, ഡാറ്റാഫോക്സ്, തിങ്ക്നം എന്നിവ എന്താണ് ചെയ്യുന്നതെന്ന് പരിശോധിക്കുക. (അവരുടെ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ധാരാളം ആളുകളുടെ മനസ്സിനെ തകർക്കുമെന്ന് ഞാൻ ധൈര്യത്തോടെ പറയുന്നു.) ഫിൻടെക്കിനുള്ളിൽ “ബിഗ് ഡാറ്റ” (അല്ലെങ്കിൽ ഞങ്ങൾ “ഇൻഫർമേഷൻ സേവനങ്ങൾ” എന്ന് വിളിക്കുന്നത്) അവസരത്തെ നയിക്കുന്ന നിരവധി ഘടകങ്ങളുണ്ട്, പക്ഷേ ഞാൻ രണ്ടെണ്ണത്തിൽ മാത്രം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കട്ടെ. ഒന്നാമതായി, സാമ്പത്തിക ഇടപാടുകൾ ഉൾപ്പെടെ മിക്കവാറും എല്ലാ വിവരങ്ങളും ഓൺലൈനിലേക്ക് നീങ്ങുമ്പോൾ, പുതുതായി ലഭ്യമായ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ ഒരു വലിയ നിമിഷമുണ്ട്. രണ്ടാമതായി, സാങ്കേതികവിദ്യയിലെ മുന്നേറ്റങ്ങൾ ഇപ്പോൾ യന്ത്രങ്ങളെ (അതായത്, കമ്പ്യൂട്ടർ കോഡ്) മനുഷ്യ വിശകലന വിദഗ്ധർ (ഏറ്റവും ആവശ്യമുള്ളതും മികച്ച പ്രതിഫലം ലഭിക്കുന്നതുമായ വിശകലന വിദഗ്ധർ) ചരിത്രപരമായി നിർവഹിച്ച ജോലികളിൽ ഭൂരിഭാഗവും പകർത്താനും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു.

പ്രസക്തമായ ഡാറ്റയുടെ ശേഖരണം (നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങളിലൂടെ) യാന്ത്രികമാക്കാനും ഡാറ്റാ സയൻസ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, നൂതന വിഷ്വലൈസേഷൻ കഴിവുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് എടുത്ത പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകാനും കഴിയുന്ന കമ്പനികൾക്ക് മൂല്യം സൃഷ്ടിക്കാൻ ഒരു മികച്ച അവസരമുണ്ടെന്ന് ഞാൻ വിശ്വസിക്കുന്നു, അതിനാൽ ഈ ജോലികളുടെ സങ്കീർണ്ണത കാരണം കമ്പനികൾ ഫിൻടെക് ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്ക് വലിയ തുക ശമ്പളം നൽകുന്നു.

സാമ്പത്തിക വ്യവസായത്തിൽ, വലിയ ഡാറ്റയ്ക്കും അതിൽ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന സാധ്യതകൾക്കും വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ഊന്നൽ ഉണ്ട്. ബിഗ് ഡാറ്റ, അതിന്റെ സാങ്കേതിക അടിത്തറ കാരണം, ലാഭമുണ്ടാക്കുന്ന അവസരങ്ങളും വെല്ലുവിളികളും ഉണ്ട്, പ്രത്യേകിച്ച് ഫിൻടെക് മേഖലയ്ക്ക്, ഇത്രയും വലിയ അളവിൽ ഉപഭോക്തൃ, ഇടപാട് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുന്നതിന്റെ തുടക്കത്തിൽ മാത്രമാണ് ഞങ്ങൾ. നൂറുകണക്കിന് ഡിജിറ്റൽ, ടെക്നോളജി, ഇന്റർനെറ്റ് വ്യവസായങ്ങൾ മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകാനും ലാഭത്തിന്റെ പുതിയ ഉറവിടങ്ങൾ, മികച്ച ഉപഭോക്തൃ അനുഭവങ്ങൾ, നമ്മുടെ ജീവിതരീതിയെ രൂപപ്പെടുത്തുന്ന പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ എന്നിവ സൃഷ്ടിക്കാനും ബിഗ് ഡാറ്റ നൂതനാശയങ്ങളെ ശാക്തീകരിക്കുന്നു. ഫിൻടെക്കിലെ ബിഗ് ഡാറ്റ വ്യവസായത്തെ ഇൻകുബേറ്റ് ചെയ്യാൻ സഹായിച്ചു, അത് വികസിക്കുന്നത് തുടരുമ്പോൾ, ഞങ്ങൾ പുതിയ വെല്ലുവിളികളും അവസരങ്ങളും അഭിമുഖീകരിക്കും.

ഫിൻടെക്കിൽ ഡാറ്റാ സയൻസ് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നു

വിവിധ ബിസിനസ്സ് പ്രശ്നങ്ങൾ വേഗത്തിൽ പരിഹരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിനാൽ ഡാറ്റാ സയൻസ് വിവിധ ഫിൻടെക്കുകൾക്ക് ഒരു ട്രെൻഡായി മാറുകയാണ്. ഫിൻടെക് വ്യവസായത്തിലെ ഏറ്റവും സാധാരണമായ ഉപയോഗ കേസുകൾ ഇതാ:

1. തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ

തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ ധനകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങളെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം പരമപ്രധാനമാണ്, അതിനാൽ അവർ നിരന്തരം തട്ടിപ്പ് തടയൽ ഉപകരണങ്ങളും റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള വിവിധ മാർഗങ്ങളും തിരയുന്നു. വിവിധ തരത്തിലുള്ള തട്ടിപ്പുകൾ കള്ളപ്പണം വെളുപ്പിക്കൽ പദ്ധതികൾ അനുകരിക്കാനോ മോഷ്ടിക്കാനോ നടപ്പാക്കാനോ ശ്രമിക്കുന്നു. ഫലപ്രദമായ ഒരു തട്ടിപ്പ് വിരുദ്ധ ഉപകരണത്തിന് പ്രതിരോധം, സംരക്ഷണം, റിപ്പോർട്ടിംഗ് സംവിധാനങ്ങൾ എന്നിവ ആവശ്യമാണ്. ഒരു ഡാറ്റാ വെയർഹൗസ് പേയ്മെന്റ് പ്രോസസ്സിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നിന്ന് ഫ്ലൈയെക്കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റ സ്വീകരിക്കുകയും തത്സമയ ഫലങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് മോഡലുകളിലേക്ക് ഫീഡ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഫിൻടെക് ഓർഗനൈസേഷനുകൾ സ്കാൻ ചെയ്യുന്നതിലെ ഡാറ്റാ സയൻസ് തട്ടിപ്പ് സഹകരണ പാറ്റേണുകൾ നിർവചിക്കാനും സംവേദനാത്മക ചാർട്ടുകളും ഡയഗ്രങ്ങളും സൃഷ്ടിക്കാനും സഹായിക്കുന്നു.

2. ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റ വിശകലനം

ഉപഭോക്തൃ പ്രകടനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പഠനം തത്സമയ ഉപയോക്തൃ സെഗ്മെന്റേഷൻ, ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റ മോഡലിംഗ്, പ്രവചന അനലിറ്റിക്സ് എന്നിവ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഡിജിറ്റൽ ബാങ്കിംഗ് ഇക്കോസിസ്റ്റത്തിൽ നിങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കളുടെ സാമ്പത്തിക പ്രവർത്തനം ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാൻ ബിഐ ടൂളുകൾ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഉപയോക്താക്കളുടെ സാമ്പത്തിക സ്വഭാവത്തെക്കുറിച്ചുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഉൽപ്പന്ന തന്ത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഫിൻടെക് ഓർഗനൈസേഷനുകളെ സഹായിക്കും. ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് ഫിൻടെക്കുകൾക്ക് നൽകാൻ കഴിയുന്ന മറ്റൊരു മെട്രിക് കസ്റ്റമർ ലൈഫ് ടൈം വാല്യൂ (സിഎൽവി) ആണ്. ഒരു ഉപഭോക്തൃ ബന്ധത്തിൽ നിന്ന് ഒരു കമ്പനിക്ക് നേടാൻ കഴിയുന്ന എല്ലാ ആനുകൂല്യങ്ങളുടെയും ഒരു പ്രൊജക്ഷനാണിത്.

3. റിസ്ക് അനാലിസിസ്

ഒരു ഉപയോക്താവ് വിശ്വസനീയനാണോ, അധിക സേവനങ്ങൾ, ഉയർന്ന ക്യാഷ് ക്രെഡിറ്റുകൾ, കുറഞ്ഞ നിരക്കുകൾ എന്നിവയിലേക്ക് പ്രവേശനം ഉണ്ടോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ഒരു റിസ്ക് മോഡലിംഗ് സിസ്റ്റം സഹായിക്കുന്നു. ഉൽപ്പന്ന ഉപയോഗത്തെയും വിവിധ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഓപ്പൺ സോഴ്സ് വിവരങ്ങളെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും.

4. ഉൽപ്പന്ന മെച്ചപ്പെടുത്തൽ

ഉൽപ്പന്ന മെച്ചപ്പെടുത്തൽ തന്ത്രങ്ങൾ ഉൽപ്പന്ന ഉപയോഗ വിശകലനത്തെയും വിപണി വിവരങ്ങളെയും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റത്തിലെ പ്രവർത്തനപരമായ മാറ്റങ്ങളും ഫിൻടെക് ഉൽപ്പന്നങ്ങളിലെ മാറ്റങ്ങളോടുള്ള പ്രതികരണങ്ങളും ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് മാതൃകയാക്കാനും പ്രവചിക്കാനും കഴിയും.

5. പ്രോസസ്സ് മെച്ചപ്പെടുത്തൽ

ഉൽപ്പന്ന വികസനത്തിലെ സമീപകാല പ്രവണതയായ ഡിജിറ്റൽ ഇരട്ട സമീപനത്തിന്റെ ഉപയോഗത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് പ്രോസസ്സ് മെച്ചപ്പെടുത്തൽ. മാറ്റങ്ങൾ അനുകരിക്കുന്നതിനും ഭാവിയിലെ ആഘാതം വിലയിരുത്തുന്നതിനും ധനകാര്യ ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്കോ ഡിജിറ്റൽ ബാങ്കുകൾക്കോ ഓഫ് ലൈൻ പ്രവർത്തന, ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണാ പ്രക്രിയ അളവുകൾ നിരീക്ഷിക്കാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും കഴിയും.

6. വ്യക്തിഗത മാർക്കറ്റിംഗ്

ഫിൻടെക് ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും ശക്തമായ ഉപകരണങ്ങളിലൊന്നാണ് വ്യക്തിഗത മാർക്കറ്റിംഗ്. ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റ പാറ്റേണുകൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും ഉപയോക്താക്കൾക്ക് പ്രസക്തമായ സാമ്പത്തിക ഉൽപ്പന്നങ്ങളും സേവനങ്ങളും നിർദ്ദേശിക്കാനും ഡാറ്റാ സയൻസ് സാധ്യമാക്കുന്നു.

ഫിൻടെക് വ്യവസായത്തിലെ ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ മറ്റ് ചില ഉപയോഗങ്ങൾ തത്സമയ അനലിറ്റിക്സ്, ഉപഭോക്തൃ അനലിറ്റിക്സ്, അൽഗോരിതം ട്രേഡിംഗ്, റോബോ-അഡ്വൈസർമാർ, സാമ്പത്തിക ആസൂത്രണം മുതലായവയാണ്.

ഈ ഉപയോഗ കേസുകൾ ധാരാളം ഫിൻടെക് ഡാറ്റാ സയൻസ് ജോലികൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, അതിനാൽ ഡാറ്റാ സയൻസിൽ നിങ്ങളുടെ കരിയർ പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ.

ഫിൻടെക്കിലെ ബിഗ് ഡാറ്റയ്ക്ക് ഉപഭോക്തൃ അനുഭവത്തെ എങ്ങനെ സ്വാധീനിക്കാൻ കഴിയും?

സാങ്കേതികവിദ്യ പുരോഗമിക്കുമ്പോൾ ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റവും വിപണി പ്രവണതകളും മനസിലാക്കാൻ കൂടുതൽ ഫിൻടെക് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. അവരുടെ സേവനങ്ങളും ഉൽപ്പന്നങ്ങളും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും അതുവഴി ഉപഭോക്തൃ ആവശ്യകതകൾ മികച്ച രീതിയിൽ നിറവേറ്റുന്നതിനും ഇത് അവരെ സഹായിക്കുന്നു

1. സുരക്ഷാ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ

ബാങ്കിംഗ് വ്യവസായത്തിൽ തട്ടിപ്പ് ആശങ്കയ്ക്ക് ഒരു കാരണമാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും ഇപ്പോൾ മൊബൈൽ ബാങ്കിംഗ് ട്രാക്ഷൻ നേടുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഫിൻടെക് ബിസിനസുകൾക്ക് തത്സമയം ക്രമക്കേടുകൾ കണ്ടെത്തുന്ന തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ വലിയ ഡാറ്റയും മെഷീൻ ലേണിംഗും ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും. സംശയാസ്പദമായ ഇടപാടുകൾ, ലോഗിൻ, ബോട്ട് പ്രവർത്തനങ്ങൾ തുടങ്ങിയ നിയമവിരുദ്ധ പ്രവർത്തനങ്ങൾ അവർ കണ്ടെത്തും.

2. ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സഹായത്തിന്റെ വ്യക്തിഗതമാക്കൽ

ഫിൻടെക് വ്യവസായത്തിലെ ബിസിനസുകൾക്ക് ചാറ്റ്ബോട്ട് ഉപഭോക്തൃ സേവനം വ്യക്തിഗതമാക്കാൻ വലിയ ഡാറ്റയുടെ ശക്തി ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾക്ക് അസംസ്കൃത ഡാറ്റയിലേക്ക് പ്രവേശനം ഉണ്ടായിരിക്കും, ഇത് ഉപഭോക്തൃ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് കൃത്യമായും പോയിന്റിലും ഉത്തരം നൽകാൻ അവരെ അനുവദിക്കുന്നു.

3. സംഘർഷരഹിതമായ മൾട്ടി-ചാനൽ അനുഭവം ഉറപ്പാക്കുക

മാറുന്ന ഉപഭോക്തൃ മുൻഗണനകളും വിപണി വിഹിതം നേടേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകതയും ധനകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങളെ മൾട്ടി-ചാനൽ സേവന വിതരണത്തെ സ്വീകരിക്കാൻ പ്രേരിപ്പിച്ചു. ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് തൃപ്തികരമായ അനുഭവം ഉണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിന്, ഉപഭോക്താവിന്റെ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിനായി വിവിധ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിലുടനീളം അവരുടെ സേവനങ്ങൾ മികച്ചതാക്കാൻ സാമ്പത്തിക ബിസിനസുകൾ ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കും. ഉപഭോക്തൃ പ്രശ്നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ അവർ ചരിത്രപരവും തത്സമയവുമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കും.

4. എ / ബി ടെസ്റ്റിംഗിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മികച്ച UI / UX

വലിയ ഡാറ്റയ്ക്ക് നന്ദി, ഫിൻടെക് കമ്പനികൾക്ക് തത്സമയ ഡാറ്റയിലേക്ക് പ്രവേശനമുണ്ട്, അത് ഉപയോക്താക്കൾ അവരുടെ ഉൽപ്പന്നങ്ങളുമായി എങ്ങനെ ഇടപഴകുന്നു, പോർട്ടൽ / സിസ്റ്റം / അപ്ലിക്കേഷനിൽ ചെലവഴിച്ച ശരാശരി സമയം, ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന സവിശേഷതകൾ എന്നിവ കാണിക്കുന്നു.

അത്തരം വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഈ ബിസിനസുകൾക്ക് ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ രണ്ട് പതിപ്പുകൾ വിലയിരുത്താൻ കഴിയും ഏതാണ് മികച്ച യുഐ / യുഎക്സ് ഡിസൈൻ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നതെന്ന് കാണാൻ. കൂടാതെ, ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങളെക്കുറിച്ചും അവ ഉപഭോക്തൃ അനുഭവത്തെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നുവെന്നതിനെക്കുറിച്ചും അവർക്ക് ആഴത്തിലുള്ള ധാരണയുണ്ട്.

ഡാറ്റാ സയൻസിൽ നിന്ന് സാമ്പത്തിക ബിസിനസുകൾക്ക് എങ്ങനെ പ്രയോജനം ലഭിക്കും?

ഡാറ്റാ സയൻസ് വളരെ സമയമെടുക്കുന്ന പ്രക്രിയകൾ വേഗത്തിലാക്കിക്കൊണ്ട് സാമ്പത്തിക സേവനങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തി. ഡാറ്റാ സയൻസ് ഉപയോഗിച്ച് ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് സാമ്പത്തിക നേട്ടങ്ങൾ നേടാൻ കഴിയുന്ന ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ ചുവടെയുണ്ട്.

1. ഉപഭോക്തൃ സംതൃപ്തി സർവേ ഫലങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുക

സർവേ ഫലങ്ങളിൽ നിന്ന് ഉപഭോക്തൃ സംതൃപ്തിയുടെ നില ബിഗ് ഡാറ്റ വിലയിരുത്തുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഉപഭോക്തൃ പ്രതിസന്ധിയുടെ നിരക്കും കാരണങ്ങളും തിരിച്ചറിയാൻ ഇത് ധനകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങളെ സഹായിക്കുകയും അവരുടെ പ്രേക്ഷകരെ അവരുടെ സേവനങ്ങളിൽ താൽപ്പര്യമുള്ളവരായി നിലനിർത്തുന്നതിനുള്ള പുതിയ മാർഗങ്ങൾ കൊണ്ടുവരാൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉൽപ്പന്ന, സവിശേഷത അഭ്യർത്ഥനകൾ മാനേജുചെയ്യുന്നതിനും ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണാ പ്രവണതകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

2. ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റം വിശകലനം ചെയ്യുകയും പുതിയ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക

ആവശ്യമനുസരിച്ച് ഉപഭോക്താവിന്റെ ഇഷ്ടങ്ങളും അനിഷ്ടങ്ങളും മാറുന്നു. ചരിത്രപരമായ സാമ്പത്തിക ബിഗ് ഡാറ്റ വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ ബിസിനസുകളെ സഹായിക്കുകയും ബാങ്കിംഗ് പ്രക്രിയകളെ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്ന വിലമതിക്കാനാവാത്ത ഉൽപ്പന്നങ്ങളും സേവനങ്ങളും കൊണ്ടുവരാൻ അവരെ പ്രാപ്തരാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഓവർസീ-ചൈനീസ് ബാങ്കിംഗ് കോർപ്പറേഷൻ (ഒസിബിസി) ശേഖരിച്ച ചരിത്രപരമായ ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വിജയകരമായ ഇവന്റ് അധിഷ്ഠിത മാർക്കറ്റിംഗ് തന്ത്രം രൂപകൽപ്പന ചെയ്തതെങ്ങനെയെന്നതാണ് ഒരു മികച്ച ഉദാഹരണം.

3. ഭാവിയിലെ വിപണി പ്രവണതകൾ പ്രവചിക്കുക

മാറുന്ന സാമ്പത്തിക വ്യവസായം മനസിലാക്കാൻ ഫിൻടെക് സ്ഥാപനം വലിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു. മുൻകാല ഡാറ്റയിലേക്കുള്ള ആക്സസ് ഉപയോഗിച്ച്, ഈ കമ്പനികൾക്ക് വാങ്ങൽ സ്വഭാവം ട്രാക്കുചെയ്യാനും ഭാവി പ്രവണതകൾ പ്രവചിക്കാനും കഴിയും. തൽഫലമായി, ഉപഭോക്തൃ അനുഭവം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന നിർണായക തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ അവർക്ക് ഈ വസ്തുതകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും.

ഈ ആവേശകരമായ വ്യവസായത്തെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയാൻ നിരവധി ഫിൻടെക് ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രോജക്റ്റുകൾ ലഭ്യമാണ്, ഇത് ഈ വരേണ്യ സ്ഥാപനങ്ങളിൽ കാര്യങ്ങൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് വ്യക്തമായ ധാരണ നൽകും. ഡാറ്റാ സയൻസും ഫിൻടെക്കും എങ്ങനെ കൈകോർത്ത് പോകുന്നുവെന്ന് മനസിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ ചുവടെയുണ്ട്

4. ക്രെഡിറ്റ് കാർഡ് തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ

മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾക്ക് അസാധാരണമായ ക്രെഡിറ്റ് കാർഡ് ഇടപാടുകളും തട്ടിപ്പുകളും തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. ആദ്യത്തേതും പ്രധാനപ്പെട്ടതുമായ ഘട്ടം അസംസ്കൃത ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും തുടർന്ന് അത് വൃത്തിയാക്കുകയും (അനാവശ്യ പ്രതീകങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യുകയും അത് വായിക്കാവുന്നതാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു) ഒന്ന് കൂടുതൽ ഘടനാപരവും തരംതിരിക്കുന്നതുമാക്കി മാറ്റുന്നു, തുടർന്ന് തട്ടിപ്പിന്റെ സാധ്യത പ്രവചിക്കാൻ മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ക്രെഡിറ്റ് കാർഡ് ഇടപാടുകളിലെ തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ഘട്ടങ്ങൾ ചുവടെ:

ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷൻ, റാൻഡം ഫോറസ്റ്റുകൾ, സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീനുകൾ (എസ്വിഎം) തുടങ്ങിയ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ക്രെഡിറ്റ് കാർഡ് ഇടപാടുകൾ ആധികാരികമാണോ അതോ വഞ്ചനാപരമാണോ എന്ന് തരംതിരിക്കുന്നു

ക്രെഡിറ്റ് കാർഡ് പ്രൊഫൈലിംഗ് വഴി ക്രെഡിറ്റ് കാർഡുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന കാർഡ് ഉടമകളോ തട്ടിപ്പുകാരോ എന്ന് പ്രവചിക്കുന്നു

ക്രെഡിറ്റ് കാർഡ് തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തുന്നതിന് സാധാരണ ക്രെഡിറ്റ് കാർഡ് ഇടപാടുകളിൽ നിന്ന് ഗണ്യമായി വ്യത്യസ്തമായ ഇടപാടുകൾ (അല്ലെങ്കിൽ ‘ഔട്ട്ലിയറുകൾ’) തിരിച്ചറിയാൻ ഔട്ട്ലിയർ ഡിറ്റക്ഷൻ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

പരമ്പരാഗത തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ മോഡലുകളേക്കാൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എം എൽ) മോഡലുകൾ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമാണ്. വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്ന് ആയിരക്കണക്കിന് പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ അവർക്ക് കഴിയും. അപ്ലിക്കേഷൻ ഉപയോഗം, പേയ് മെന്റുകൾ, ഇടപാട് രീതികൾ എന്നിവ മനസിലാക്കിക്കൊണ്ട് ഉപയോക്താക്കൾ എങ്ങനെ പെരുമാറുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ച എം എൽ നൽകുന്നു

5. വരും മാസങ്ങളിൽ ഏതൊക്കെ ഉപഭോക്താക്കൾ അന്താരാഷ്ട്ര കാർഡുകൾ ഉപയോഗിക്കുമെന്ന് പ്രവചിക്കുക

യാത്രാ ചരിത്രം, ഒരു കാർഡിലെ ചെലവ് തുടങ്ങിയ ചരിത്രപരമായ ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്, ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതത്തിന് വരും മാസങ്ങളിൽ ഏതൊക്കെ ഉപയോക്താക്കൾ അന്താരാഷ്ട്ര കാർഡുകൾ ഉപയോഗിക്കുമെന്ന് പ്രവചിക്കാൻ കഴിയും. ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് വ്യക്തിഗത ഓഫറുകൾ നൽകാൻ ഈ വിവരങ്ങൾ കമ്പനികളെ സഹായിക്കും, അതുവഴി അവർക്ക് അവരുടെ വരുമാനം വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.

ഉപസംഹാരം

ഒരു യുവവും അതിവേഗം വളരുന്നതുമായ വ്യവസായമെന്ന നിലയിൽ, ഫിൻടെക് അതിന്റെ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്കും ഡിജിറ്റൽ ഇക്കോസിസ്റ്റങ്ങൾക്കും അധിക ഉത്തേജനം നൽകുന്ന എല്ലാ അറിവുകളും സമീപനങ്ങളും ആഗിരണം ചെയ്യുന്നു. മുഖ്യധാരാ ബാങ്കുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഡിജിറ്റൽ ബാങ്കുകളുടെ വാസ്തുവിദ്യ കൂടുതൽ വഴക്കമുള്ളതാണ്, ഇത് ആധുനിക സേവനങ്ങളുമായി സമന്വയിപ്പിക്കാനും ഏറ്റവും പുതിയ ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു. സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്കും പക്വതയുള്ള കമ്പനികൾക്കും പ്രക്രിയകൾ സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിനും അവരുടെ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും സഹായിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റാ സയൻസ് കൺസൾട്ടിംഗ് സേവനങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്, അതിനാൽ ഡാറ്റ സയൻസ് സ്ട്രീമിലേക്ക് ചാടാനും ഡാറ്റാ സയൻസ് ഫിൻടെക് ജോലികൾ നേടാനും മടിക്കരുത്.

പതിവായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ (FAQs)

1. ഒരു ഫിൻടെക് ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് എന്താണ്?

ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുകയോ നൽകിയ ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുകയോ ചില വ്യവസ്ഥകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഭാവി പ്രവചിക്കുകയോ ചെയ്യുന്ന ഒരാളാണ് ഫിൻടെക് ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ്. ഫിൻടെക് ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്കും ശക്തമായ ഡൊമെയ്ൻ പരിജ്ഞാനമുണ്ട്, കൂടാതെ അവർക്ക് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിലും വൈദഗ്ധ്യമുണ്ട്.

2. ധനകാര്യം ഡാറ്റാ സയൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ?

അതെ, ധനകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങൾ അവരുടെ ഉപഭോക്താവിനെ നന്നായി അറിയുന്നതിനും തട്ടിപ്പ് ഒഴിവാക്കുന്നതിനും ഡാറ്റാ സയൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

3. ഫിൻടെക്കിന് കോഡിംഗ് ആവശ്യമാണോ?

ശരി. ഏത് ഡൊമെയ്നിലും ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് ആകാൻ കോഡിംഗ് ആവശ്യമാണ്.

4. ഫിൻടെക്കിന് പൈത്തൺ പ്രധാനമാണോ?

ശരി. വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാൻ പൈത്തൺ ആവശ്യമാണ്. ഇത് ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പമാണ്, പര്യവേക്ഷണ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാൻ വളരെ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു.