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 : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!

2. Contoh Fraud Detection dalam Kehidupan Sehari-hari

• 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.

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.

Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!

5. Tertarik Belajar Data Science untuk Tingkatkan Bisnis Mu? Yuk, Belajar sekarang bersama DQLab

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? Jika belum, mulai belajar Data Science dan nikmati pengalaman belajar Data Science yang menarik bersama DQLab dengan buat akun di DQLab.id. Dapatkan keuntungan FREE module "Introduction to Data Science with R" dan "Introduction to Data Science with Python" untuk menguji kemampuan Data Science kamu sekarang juga!

Penulis : Salsabila Miftah Rezkia

Editor : Annissa Widya Davita