Tiêu đề AI in Banking.pdf ✅

Mục lục 1 Lý thuyết cơ bản . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 2 Bối cảnh lịch sử . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 3 Các thí nghiệm quan trọng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 4 Ví dụ minh họa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 5 Ví dụ thực tế . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 6 Phân tích sâu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 7 Bài tập thực hành . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 8 Kết luận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 9 Tài liệu tham khảo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1
Kỹ năng phân tích dữ liệu NextGen AI Bankers 1 Lý thuyết cơ bản Phân tích dữ liệu liên quan đến việc kiểm tra dữ liệu thô để rút ra các kết luận về thông tin đó. Nó bao gồm nhiều kỹ thuật và công cụ khác nhau được sử dụng để phân tích dữ liệu, phát hiện các mẫu và cung cấp các thông tin hành động. Trong ngành ngân hàng, phân tích dữ liệu được sử dụng để nâng cao quyết định, cải thiện dịch vụ khách hàng, quản lý rủi ro và tăng cường hiệu quả hoạt động. Các thành phần chính của phân tích dữ liệu bao gồm: • Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như hồ sơ giao dịch, tương tác với khách hàng và dữ liệu thị trường. • Làm sạch dữ liệu: Chuẩn bị dữ liệu cho phân tích bằng cách xử lý các giá trị thiếu, loại bỏ các dữ liệu trùng lặp và sửa chữa các lỗi. • Phân tích dữ liệu: Sử dụng các phương pháp thống kê và tính toán để phân tích dữ liệu. • Trực quan hóa dữ liệu: Biểu diễn dữ liệu dưới dạng các biểu đồ và đồ thị để làm cho các thông tin dễ hiểu. • Phân tích dự đoán: Sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán các xu hướng và hành vi trong tương lai. • Học máy: Áp dụng các thuật toán cho phép máy tính học từ dữ liệu và đưa ra các dự đoán hoặc quyết định mà không cần được lập trình rõ ràng. 2 Bối cảnh lịch sử Việc sử dụng dữ liệu trong việc ra quyết định đã có từ lâu, nhưng lĩnh vực phân tích dữ liệu đã có sự phát triển đáng kể với sự ra đời của máy tính và thời đại số hóa. Trong những ngày đầu, các ngân hàng dựa vào các phương pháp thống kê đơn giản để phân tích dữ liệu tài chính và quản lý rủi ro. Tuy nhiên, sự bùng nổ của dữ liệu số và sự phát triển của sức mạnh tính toán vào cuối thế kỷ 20 đã cách mạng hóa phân tích dữ liệu. Vào những năm 2000, ngành ngân hàng bắt đầu áp dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu phức tạp hơn, được thúc đẩy bởi nhu cầu xử lý lượng dữ liệu lớn một cách hiệu quả và có được các thông tin sâu sắc hơn về hành vi của khách hàng và xu hướng thị trường. Sự ra đời của công nghệ dữ liệu lớn và học máy vào những năm 2010 đã tiếp tục biến đổi phân tích dữ liệu trong ngân hàng, cho phép các dự đoán chính xác hơn và ra quyết định theo thời gian thực. 2