Tujuan Utama dari Data Science dengan Kenali Keunggulannya dalam Industri Perbankan

Data Science merupakan salah satu disiplin ilmu yang mempelajari tentang data. Dalam hal ini data yang dipelajari termasuk data kuantitatif atau data numerik. Di masa sekarang ini, tampaknya keahlian di bidang ini mulai banyak dicari dan dibutuhkan termasuk di beberapa industri. Oleh karena itu keahlian di bidang data ini kemudian mulai menjadi suatu fokus dan semakin dikembangkan.

Umumnya data yang telah diperoleh akan diolah seperti misalnya disaring atau difilter. Penyaringan data ini umumnya dilakukan dengan tujuan untuk mendapatkan data yang paling benar. Oleh karena itu, dibutuhkan beberapa keahlian khusus untuk dapat mengolah data agar data yang diperoleh adalah benar. Biasanya seseorang yang bekerja dalam bidang pengolahan data ini disebut sebagai Data Analyst atau Data Scientist.

Salah satu bidang yang banyak menerapkan ilmu Data Science adalah sektor perbankan. Sebagai contoh, bank-bank ternama di AS seperti JPMorgan, Wells Fargo, Bank of America, dan bank-bank AS lainnya sudah menggunakan Data Science dan Machine Learning untuk menyediakan berbagai fasilitas kepada pelanggan serta untuk pencegahan dan deteksi risiko. Lalu seperti apakah peran Data Scientist di industri finansial? Kali ini DQLab akan menjelaskan peran Data Scientist di industri finansial. Baca artikelnya sampai selesai ya!

1. Fraud Detection

Mencegah penipuan adalah salah satu tugas bank yang paling menantang. Dengan menerapkan algoritma Machine Learning, bank dapat mendeteksi penipuan secara real-time untuk mencegah kerugian. Sebagian besar kegiatan yang melibatkan perbankan dilakukan oleh nasabah melalui platform digital dan online, sehingga menjadi bagian yang sangat penting untuk memberikan keamanan dan ketepatan transaksi secara real-time.

Tujuan dari algoritma Machine Learning adalah membantu mendeteksi penipuan secara real-time. Menggunakan model Classification, salah satu bagian dari Supervised Learning, kita dapat membuat sebuah algoritma yang mampu mengklasifikasikan mana transaksi yang diprediksi sebagai penipuan dan mana yang bukan.

Hal ini dapat dilakukan dengan berbagai algoritma Classification seperti Logistic Regression, Decision Tree Classifier, Random Forest Classifier, dan lain sebagainya. Latar belakang dari pembuatan algoritma ini yaitu mempelajari karakteristik transaksi yang tergolong penipuan dan yang bukan, kemudian menggunakan karakteristik itu sebagai dasar penentuan pada transaksi yang akan datang.

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Contoh Fraud Detection dalam Kehidupan Sehari-hari

Di era digital yang serba cepat ini, industri seperti perbankan dan asuransi dituntut untuk mampu mengenali potensi risiko dengan lebih cermat dan cepat. Data Science, khususnya melalui penerapan Machine Learning, menjadi senjata utama untuk mendeteksi anomali, meminimalisir kerugian, dan meningkatkan keamanan layanan. Beberapa contoh penerapannya bisa kamu lihat pada kasus berikut:

Credit Card

Kasus pembobolan kartu kredit merupakan kejahatan yang paling sering dialami di industri perbankan. Disinilah Machine Learning akan berperan untuk mendeteksi pola perilaku customer guna menciptakan sistem yang akurat dalam mencegah fraud.

Contoh kasus: Customer A selalu melakukan transaksi setiap pulang kerja di supermarket dekat kantor dengan jumlah transaksi yang kurang lebih sama. Pada satu ketika di jam yang sama pada hari kerja, muncul transaksi dengan jumlah sangat besar di kota lain, maka bank akan otomatis mengirimkan permohonan verifikasi ke handphone customer sebelum menyetujui transaksi tersebut.

Klaim Asuransi

Bagi asuransi yang memberikan jasa perlindungan terhadap properti, mobil, bahkan jiwa, seringkali mengalami penipuan demi keuntungan satu pihak. Dalam hal ini peran algoritma Machine Learning akan membantu perusahaan untuk mendeteksi validasi laporan tersebut. Tulisan tangan dari polisi, agen, dan client merupakan salah satu bahan analisa yang mungkin tidak akan terdeteksi secara manual tapi dapat dibaca keasliannya dengan Machine Learning.

3. Customer Segmentation

Segmentasi nasabah adalah optimalisasi lainnya yang dilakukan oleh sebagian besar industri perbankan. Dengan dilakukannya segmentasi ini, bank dapat menawarkan berbagai layanan yang berbeda kepada pelanggan yang berbeda. Dalam dunia Data Science dan Machine Learning, algoritma ini disebut Clustering dan Segmentasi.

Clustering adalah salah satu kasus penggunaan yang paling banyak digunakan untuk Machine Learning. Clustering merupakan bagian dari Machine Learning khususnya Unsupervised Learning. Ada berbagai jenis algoritma yang dapat digunakan untuk melakukan Clustering (segmentasi), di antaranya algoritma yang paling sering digunakan adalah algoritma K-Means Clustering.

Tujuan dari melakukan segmentasi nasabah agar Bank dapat menghemat biaya pemasaran dengan merancang strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran dan sesuai dengan profil serta karakteristik nasabah. Tidak hanya dapat menghemat biaya, dengan menerapkan Clustering, perbankan juga dapat meningkatkan peluang untuk mendapatkan tingkat revenue yang lebih tinggi.

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

4. Risk Management

Faktor penting lainnya dalam industri financial adalah stabilitas, atau biasa disebut manajemen risiko. Sebagian besar investor tidak menyukai ketidakpastian dalam hal transaksi besar sehingga suatu lembaga keuangan harus mengukur, menganalisis, dan memprediksi risiko. Beberapa bentuk risiko seperti ketidakpastian tentang pasar, yaitu adanya pesaing baru yang bisa menjadi ancaman, dan kepercayaan pelanggan. Peran Data Scientist disini sangat beragam, tergantung pada jenis risiko yang akan dianalisis.

Cara untuk membuat model dan mengelolanya pun beragam. Secara umum, manajemen risiko adalah bidang kompleks yang membutuhkan pengetahuan di bidang keuangan, matematika, statistik, dan lainnya. Oleh karena itu, industri finansial membutuhkan Data Scientist untuk membuat suatu model (Machine Learning) sehingga dapat meminimalisir kemungkinan terjadinya kesalahan manusia dalam proses analisis manajemen risiko.

Itulah dia tujuan utama Data Science serta keunggulannya dalam industri keuangan yang wajib kamu ketahui. Apakah di tempatmu bekerja sudah mengolah informasi menggunakan Data Science?

FAQ

1. Apa tujuan utama dari Data Science dalam dunia bisnis, khususnya perbankan?

Tujuan utama Data Science adalah untuk mengubah data menjadi wawasan berharga guna mendukung pengambilan keputusan. Dalam industri perbankan, Data Science membantu memahami perilaku nasabah, mendeteksi penipuan, mengoptimalkan layanan, dan merancang strategi pemasaran yang tepat sasaran.

2. Apa saja keunggulan Data Science dalam industri perbankan?

Keunggulan Data Science di sektor perbankan antara lain:

• Prediksi risiko kredit secara lebih akurat

• Deteksi penipuan (fraud detection) secara real-time

• Personalisasi produk dan layanan berdasarkan preferensi nasabah

• Efisiensi operasional melalui otomatisasi dan analisis big data

3. Bagaimana implementasi Data Science meningkatkan pengalaman nasabah?

Dengan algoritma analitik dan machine learning, bank dapat memberikan rekomendasi produk yang relevan, mengurangi waktu tunggu dengan chatbot pintar, serta memberikan layanan lebih cepat dan sesuai kebutuhan, sehingga pengalaman nasabah menjadi lebih memuaskan dan personal.

Data science tidak hanya berperan di bidang perbankan, loh. Masih banyak industri lain yang juga membutuhkan ilmu ini untuk membantu kelangsungan bisnis. Kalian ingin mempelajari lebih dalam perannya di setiap industri bisnis? Bahkan detail machine learning yang bisa diaplikasi untuk setiap permasalahan? Kalian bisa pelajari di DQLab nih. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT.

Jangan lewatkan kesempatan eksklusif ini! Daftarkan diri kamu sekarang untuk mengikuti Beasiswa DQ dari DQLab dan dapatkan akses GRATIS selama satu bulan ke 96+ modul Data Science, 15+ proyek berbasis industri, AI Chatbot 24/7, E-Certificate, serta kesempatan networking dengan komunitas data.

Cara Daftar:

• Buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah.

• Masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher.

• Nikmati akses belajar Data Science selama 1 bulan penuh!

Kuota terbatas hanya untuk 100 peserta, jadi segera buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah, lalu masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher untuk mulai belajar Data Science secara profesional!

Penulis: Reyvan Maulid