Ini Rekomendasi Algoritma Data Science Bidang Finansial

Data science banyak digunakan hampir di seluruh perusahaan dengan bidang apapun. Tak terkecuali di bidang finansial. Asuransi, perbankan, atau perusahaan pinjaman membutuhkan ilmu data science dalam menjalankan bisnisnya. Jika Sahabat DQ tertarik untuk mengaplikasikan ilmu data science, kalian bisa memulainya di bidang finansial. Mengenal algoritma data science merupakan langkah awal yang perlu Sahabat DQ lakukan sebelum secara langsung mengaplikasikannya di bidang finansial. Apa saja algoritma-algoritma tersebut?

1. Credit Risk Analysis

Credit risk adalah resiko yang perlu dipertimbangkan oleh sebuah perusahaan dalam membiayai atau memberi pinjaman kepada customer. Beberapa resiko yang perlu diperhatikan yaitu gagal bayar baik untuk pinjaman pokok dan bunga pinjamannya. Hal ini tentu akan memberikan kerugian bagi perusahaan yaitu terganggunya aliran kas yang menyebabkan modal kerja terhambat, atau meningkatnya biaya operasional karena perlu mengerahkan collector untuk mengejar pembayaran. 

Alasan tersebut yang mendasari sebuah perusahaan perlu melakukan credit risk analysis. Umumnya proses ini berupa penilaian resiko terhadap calon customer sebelum perusahaan memutuskan untuk memberikan pinjaman. Manfaat dari credit risk analysis adalah memperkecil resiko yang kemungkinan terjadi ketika perusahaan mendanai calon customer. 

Beberapa algoritma yang bisa digunakan pada credit risk analysis di antaranya adalah:

• Algoritma Decision Tree

• Algoritma Logistic Regression

• Algoritma KNN

• Algoritma XGBoost (Extreme Gradient Boosting)

  
  

Berikut salah satu contoh credit risk analysis:

Nilai pada kolom risk_rating menjadi bahan pengambilan keputusan sebuah perusahaan. Kolom ini juga berkorelasi dengan kolom rata_rata_overdue atau keterlambatan pembayaran. Misal jika terlambat membayar 0-30 hari maka diberi nilai 1 dan seterusnya.

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

2. Customer Segmentation

Penerapan kedua algoritma data science adalah pada customer segmentation. Ini adalah strategi pemasaran yang dilakukan oleh perusahaan sehingga mampu mengetahui kelompok customernya berdasarkan karakteristik yang sama. Beberapa hal yang biasanya menjadi pertimbangan adalah karakteristik usia, jenis kelamin, loyalitas, frekuensi pembelian/pemakaian produk, ketertarikan, atau hal lainnya. Tujuan dari customer segmentation adalah untuk mengenali kelompok pelanggan yang nantinya menjadi sasaran perusahaan dalam up-selling, cross-selling, atau strategi penjualan yang lain. 

Customer segmentation tentu perlu dilakukan terutama di bidang finansial agar produk yang dipasarkan sesuai kebutuhan customer. Ini tentu akan membuat biaya operasional minimum serta proses marketing berjalan secara efektif dan efisien. Jika proses pemasaran tepat, maka penjualan akan meningkat. Sehingga mempengaruhi kinerja bisnis secara positif. 

Salah satu algoritma yang bisa digunakan untuk proses customer segmentation yaitu algoritma K-Means. Secara sederhana, algoritma ini mengelompokkan data menjadi beberapa cluster berdasarkan jarak data terhadap center clusternya. Proses ini dilakukan berulang sampai semua data terbagi menjadi beberapa cluster. Perhatikan contoh ilustrasi berikut ini.

Dari ilustrasi di atas bisa Sahabat DQ lihat data sebelumnya masih bercampur. Kemudian ketika algoritma K-Means diaplikasikan secara bertahap dan berulang, seluruh data akan terbagi menjadi sejumlah cluster. 

3. Credit Card Fraud Detection

Kasus yang sering menggunakan algoritma data science di bidang finansial selanjutnya adalah credit card fraud detection atau mendeteksi kecurangan pada credit card. Maraknya penipuan pada penggunaan credit card tentu menjadi permasalahan yang perlu diperhatikan perusahaan. Terkadang sebuah credit card secara tiba-tiba melakukan transaksi yang cukup besar yang biasanya jarang dilakukan customer. Ini merupakan salah satu contoh adanya fraud yang perlu dideteksi secara otomatis. 

Secara umum, algoritma akan membaca data transaksi sebelumnya untuk mengetahui pola penggunaan credit card. Sebuah transaksi akan dideteksi sebagai fraud jika dicurigai memiliki pola yang berbeda. Dikarenakan proses pengambilan keputusannya berupa fraud atau tidak fraud maka algoritma yang digunakan algoritma yang menggunakan konsep binary classification. Algoritma tersebut antara lain:

• Algoritma Logistic Regression

• Algoritma K-Nearest Neighbor

• Algoritma Random Forest

• Algoritma Naive Bayes

4. Customer Satisfaction Prediction

Jika sebelumnya dibahas adanya clustering customer untuk mengetahui target penjualan yang tepat dengan produk, maka kali ini akan dijelaskan bagaimana algoritma data science juga mampu memprediksi kepuasan customer. Ini juga penting bagi perusahaan agar dapat mengembangkan lebih lanjut produk yang telah digunakan/dibeli customer.

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

Hal ini juga tidak hanya berdampak pada kelangsungan suatu produk namun juga terhadap relasi perusahaan dengan customer. Jika customer tidak puas terhadap suatu produk atau layanan, maka perusahaan bisa jadi kehilangan customer tersebut. Maka dari itu, penting bagi perusahaan terutama yang bergerak di bidang finansial untuk memprediksi kepuasan customer.

Umumnya, prediksi kepuasan customer dapat dilakukan dengan melihat histori transaksinya. Jika customer melakukan pembelian ulang terhadap produk atau layanan tertentu, maka kepuasan customer bernilai positif terhadap produk tersebut. Bisa juga histori berkaitan dengan kontak melalui customer service. Apakah customer tersebut sering mengajukan keluhan selama penggunaan produk. Beberapa algoritma data science yang berkaitan dengan hal ini yaitu:

• Algoritma Naive Bayes

• Algoritma Logistic Regression

• Algoritma Random Forest

  
  

Nah, Sahabat DQ sudah ada gambaran terkait rekomendasi algoritma data science di bidang finansial? Jika kalian berminat mendalami data science di topik-topik tersebut, DQLab hadir untuk membantu kalian agar semakin paham dengan kegunaan setiap algoritma. DQLab memiliki modul pembelajaran yang akan membimbing kalian dari materi dasar hingga penggunaannya di industri yang berbeda. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan kembangkan kemampuan kalian dalam mengaplikasikan data science!