આ લેખમાં બેંકિંગ, નાણાકીય સેવાઓ અને રોકાણોમાં મશીન લર્નિંગ માટેની સંપૂર્ણ માર્ગદર્શિકા વિશેની માહિતી છે.
મશીન લર્નિંગ એ મશીન-આધારિત કૃત્રિમ બુદ્ધિ છે જે સ્પષ્ટ રીતે પ્રોગ્રામ કર્યા વિના શીખી અને સુધારી શકે છે. છેલ્લા કેટલાક દાયકાઓથી બેંકિંગ, નાણાકીય સેવાઓ અને રોકાણોમાં મશીન લર્નિંગનો અમલ કરવામાં આવ્યો છે. તેનો ઉપયોગ ક્રેડિટ સ્કોરિંગ, ફ્રોડ ડિટેક્શન અને રિસ્ક એસેસમેન્ટમાં કરવામાં આવ્યો છે.
મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ બેંકિંગ, નાણાકીય સેવાઓ અને રોકાણોમાં નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયાઓને સ્વચાલિત કરવા માટે થાય છે. કેટલાક સૌથી સામાન્ય ઉપયોગોમાં ક્રેડિટ સ્કોરિંગ, છેતરપિંડી શોધ અને જોખમ મૂલ્યાંકનનો સમાવેશ થાય છે.
નાણાકીય સેવાઓ ઉદ્યોગમાં મશીન લર્નિંગ એ એક શક્તિશાળી સાધન છે. તેનો ઉપયોગ છેતરપિંડીનું અનુમાન કરવા, ડિફોલ્ટના જોખમમાં રહેલા ગ્રાહકોને ઓળખવા અને ટ્રેડિંગ વ્યૂહરચનાઓને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે કરવામાં આવ્યો છે. નાણાકીય સેવાઓ ઉદ્યોગમાં મશીન લર્નિંગ એ એક શક્તિશાળી સાધન છે. તેનો ઉપયોગ છેતરપિંડીનું અનુમાન કરવા, ડિફોલ્ટના જોખમમાં રહેલા ગ્રાહકોને ઓળખવા અને ટ્રેડિંગ વ્યૂહરચનાઓને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે કરવામાં આવ્યો છે.
આ માર્ગદર્શિકામાં આપણે મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સના વિવિધ પ્રકારોની ચર્ચા કરીશું જેનો ઉપયોગ આજે બેંકિંગ, નાણાકીય સેવાઓ અને રોકાણોમાં થઈ રહ્યો છે. ક્રેડિટ સ્કોરિંગ, છેતરપિંડી શોધ, વેપાર ઑપ્ટિમાઇઝેશન, ગ્રાહક લક્ષ્યીકરણ અને ઘણું બધું જેવા ચોક્કસ ઉપયોગના કેસોમાં મશીન લર્નિંગ કેવી રીતે લાગુ કરી શકાય તેની પણ અમે ચર્ચા કરીશું!
બેંકિંગ અને નાણાકીય સેવાઓમાં ડેટા સાયન્સ શું છે?
ડેટા સાયન્સ એ પેટર્ન અને આંતરદૃષ્ટિ શોધવા માટે મોટા ડેટા સેટનું વિશ્લેષણ કરવાની પ્રક્રિયા છે. બિગ ડેટા એ ડેટા સેટ્સનું વર્ણન કરવા માટે વપરાતો શબ્દ છે જે પરંપરાગત ડેટાબેઝ મેનેજમેન્ટ ટૂલ્સ માટે ખૂબ મોટા છે. AI એ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો સંદર્ભ આપે છે જેમાં મશીન લર્નિંગ, ડીપ લર્નિંગ અને કોગ્નિટિવ કમ્પ્યુટિંગનો સમાવેશ થાય છે.
બેંકિંગ અને નાણાકીય સેવાઓ ઉદ્યોગમાં, ડેટા સાયન્સ કાર્યનો અભિન્ન ભાગ બની ગયો છે. તેનો ઉપયોગ રિસ્ક મોડેલિંગથી લઈને કસ્ટમર રિલેશનશિપ મેનેજમેન્ટ સુધી દરેક જગ્યાએ થઈ રહ્યો છે. આ લેખ ચર્ચા કરે છે કે બેંકિંગ ઉદ્યોગમાં ડેટા સાયન્સ શું છે અને તે બેંકોના વ્યવસાય કરવાની રીતને કેવી રીતે બદલી રહ્યું છે.
બેંકિંગ અને નાણાકીય સેવાઓમાં ડેટા સાયન્સ કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનની એક વિદ્યાશાખા છે જે ડેટામાંથી જ્ઞાનના નિષ્કર્ષણ સાથે કામ કરે છે. "મારા વ્યવસાય માટે મુખ્ય પ્રદર્શન સૂચકાંકો શું છે?" જેવા પ્રશ્નોના જવાબો આપવા માટે અમે આનો ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ. અને "હું મારી માર્કેટિંગ વ્યૂહરચના કેવી રીતે સુધારી શકું?" જ્યારે બેંકિંગ અને નાણાકીય સેવાઓની વાત આવે છે, ત્યારે સામાન્ય રીતે બેંકો અથવા રોકાણ કંપનીઓ દ્વારા ડેટા વૈજ્ઞાનિકોની ભરતી કરવામાં આવે છે. તેઓ મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરીને અનુમાન લગાવે છે કે ગ્રાહક લોન પર કેટલા પૈસા કમાશે અથવા તેમની ચૂકવણીમાં ડિફોલ્ટ થવાની શક્યતા કેટલી છે.
કેવી રીતે મશીન લર્નિંગ બેંકો અને નાણાકીય સંસ્થાઓને રિસ્ક મેનેજમેન્ટમાં મદદ કરી શકે છે
મશીન લર્નિંગ (ML) બેંકો અને નાણાકીય સંસ્થાઓને જોખમ સંચાલનમાં મદદ કરી શકે છે. ML એ કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાની એક શાખા છે જેનો ઉપયોગ ડેટામાંથી શીખીને સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે થાય છે. બેંકો લોન ડિફોલ્ટની સંભાવનાની આગાહી કરવા માટે ML નો ઉપયોગ કરી શકે છે. મશીન લર્નિંગ બેંકિંગને વધુ કાર્યક્ષમ, અસરકારક અને વધુ સુરક્ષિત બનાવી શકે છે. મશીન લર્નિંગની મદદથી, બેંકો એ સુનિશ્ચિત કરી શકે છે કે તેઓ બિનજરૂરી જોખમો લઈ રહ્યા નથી જેનાથી નાણાંની ખોટ થઈ શકે અથવા તો નાદારી પણ થઈ શકે.
મશીન-લર્નિંગ એલ્ગોરિધમ ડેટામાંથી શીખવા માટે નિયમોના સમૂહનો ઉપયોગ કરે છે અને પછી કોઈપણ માનવ હસ્તક્ષેપ વિના ડેટામાં પેટર્નના આધારે આગાહી કરે છે. ફાઇનાન્સ, હેલ્થકેર, રિટેલ અને મેન્યુફેક્ચરિંગ જેવા ઘણા ઉદ્યોગો દ્વારા મશીન લર્નિંગને વ્યાપકપણે અપનાવવામાં આવ્યું છે કારણ કે તેઓ એકલા માણસો કરતાં વધુ સારી આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરવામાં સક્ષમ છે.
કેવી રીતે મશીન લર્નિંગ બેંકો અને સંસ્થાઓને રેપ્યુટેશન મેનેજમેન્ટમાં મદદ કરી શકે છે?
મશીન લર્નિંગ એ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો એક પ્રકાર છે જે ડેટામાંથી શીખી શકે છે, જેનાથી તે આગાહી કરી શકે છે. બેંકો અને સંસ્થાઓ તેમની પ્રતિષ્ઠાને વધુ સારી રીતે સંચાલિત કરવા માટે મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમનો વધુને વધુ ઉપયોગ કરી રહી છે. મશીન લર્નિંગ એ એક પ્રકાર છે છૂટક વેપારમાં કૃત્રિમ બુદ્ધિ જે ડેટામાંથી શીખી શકે છે, તેને અનુમાનો કરવા દે છે. બેંકો અને સંસ્થાઓ તેમની પ્રતિષ્ઠાને વધુ સારી રીતે સંચાલિત કરવા માટે મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમનો વધુને વધુ ઉપયોગ કરી રહી છે.
બેંકો અને સંસ્થાઓ ગ્રાહકોના અનુભવને બહેતર બનાવવા માટે વર્ષોથી મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ કરી રહી છે, પરંતુ આ ક્ષેત્રમાં તાજેતરની પ્રગતિઓને કારણે તેઓ આ ટેક્નોલોજીને તેમની પોતાની પ્રતિષ્ઠા ઓનલાઈન સંચાલિત કરવાના સાધન તરીકે જોવા તરફ દોરી ગયા છે.
આ અલ્ગોરિધમ્સ ઓનલાઈન સમીક્ષાઓમાં પેટર્ન શોધી શકે છે અને નકારાત્મક સમીક્ષાઓ ખૂબ વ્યાપક બને તે પહેલાં ઓળખી શકે છે, નુકસાન ખૂબ મોટું થાય તે પહેલાં પગલાં લેવા માટે અગ્રણી બેંકો અને સંસ્થાઓ.
મશીન લર્નિંગ એ એક તકનીક છે જે કમ્પ્યુટરને સ્પષ્ટ રીતે પ્રોગ્રામ કર્યા વિના શીખવા માટે સક્ષમ બનાવે છે. અલ્ગોરિધમ્સ ડેટા અને આંકડાકીય વિશ્લેષણ પર આધારિત છે. તેનો ઉપયોગ વિવિધ હેતુઓ માટે થઈ શકે છે જેમ કે છેતરપિંડી શોધ, છબી ઓળખ અથવા અનુવાદ. મશીન લર્નિંગમાં છેતરપિંડીની પ્રવૃત્તિઓ શોધીને અને ગ્રાહક આધારમાં આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરીને પ્રતિષ્ઠા વ્યવસ્થાપન સાથે બેંકો અને સંસ્થાઓને મદદ કરવાની ક્ષમતા છે.
એક જવાબ છોડો