Особенности применения финансовых инноваций при обслуживании вип-клиентов банка (кластеризация ВИП-клиентов банка на основе алгоритма Kmeans, с использованием языка Python для анализа big data) #1510452

Артикул: 1510452
4 990p.
Оплатите артикул одним из 20 способов и сразу скачайте.
После оплаты он автоматически будет удален с сайта.
Никто кроме вас не сможет посмотреть его до 19.12.2024
ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ФИНАНСОВЫХ ИННОВАЦИЙ В СФЕРЕ БАНКОВСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ 6
1.1. Определения сущности финансовой инновации 6
1.2. Ключевые области развития технологий искусственного интеллекта в банковской сфере 13
1.3 Возможности использования блокчейн в банковском секторе 37
ГЛАВА 2. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ФИНАНСОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОСОБО ВАЖНЫХ КЛИЕНТОВ 45
2.1. Определение категории ВИП клиентов банка 45
2.2. Кластеризация групп привилегий для ВИП клиентов по степени фактических затрат 61
ГЛАВА 3. ВОЗМОЖНОСТИ ПРИВЛЕЧЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ РАБОТАЮЩИХ АЛГОРИТМОВ 79
3.1. Возможности применения новых алгоритмов для повышения надёжности транзакций, а также совершенствования кластеризации вип-клиентов 79
3.2. Предложения по оптимизации скорости обработки данных 91
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 97
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 100
ПРИЛОЖЕНИЯ: 105
Приложение 1. Датасет ВИП-клиентов без учёта затрат
Приложение 2. Первые пять строк датасета по ВИП-клиентам с учетом затрат
Приложение 3. Кластеры в соответствии с алгоритмом BANG

Сегмент премиум-услуг в банковской сфере постоянно адаптируется под вызовы новых реалий, позволяя клиентам не только получать выгоду в настоящем, но и увереннее смотреть в будущее
В современных условиях одним из наиболее важных вопросов применения технологий искусственного интеллекта, а также в целом методов дата аналитики является для банков является кластеризация клиентов, в частности вип-клиентов, что позволит предлагать каждой выделенной группе клиентов наиболее подходящие им предложения, что в целом сможет в значительной мере повысить прибыльность той иной группы (кластера) клиентов для банка.
Таким образом, актуальность определения наиболее эффективного алгоритма для кластеризации вип-клиентов банков в современных реалиях становится важнейшей сферой для изучения и разработки как самих алгоритмов, их применения, так и адаптации отношений с вип-клиентами на базе особенностей тех или иных выделенных кластеров.
Предмет исследования – современные инструменты кластеризации и возможность их применения для выделения наиболее важных кластеров среди вип-клиентов банков.
Объект исследования – особенности применения современных компьютерных технологий и инновационных решений в банковской сфере.
Цель работы будет заключаться в исследовании особенностей применения финансовых инноваций для обслуживания вип-клиентов.
Для достижения поставленной выше цели в рамках работы необходимо будет рещить ряд взаимосвязанных задач:
- рассмотреть теоретические аспекты финансовых инноваций в сфере банковского обслуживания;
- представить определения сущности финансовой инновации
- рассмотреть ключевые области развития технологий искусственного интеллекта в банковской сфере;
- охарактеризовать основные возможности использования блокчейн в банковском секторе;
- представить практические особенности использование финансовых технологий для определения особо важных клиентов;
- определить категории ВИП клиентов банка;
- представить реализацию алгоритмов кластеризации групп привилегий для ВИП клиентов по степени фактических затрат;
- определить возможности привлечения инновационных технологий для оптимизации работающих алгоритмов;
- описать возможности применения новых алгоритмов для повышения надёжности транзакций;
- определить предложения по оптимизации скорости обработки данных.
Для осуществления кластеризации ВИП-клиентов банка сформированы две выборки, без учета затрат на обслуживание, а также с учетом затрат на обслуживание клиентов. Выборки сформированы в рамках двух датасетов, код написан на языке Python, т.к. он больше всего подходит для анализа больших данных. Для построения датасета использованы следующие библиотеки: pandas, numpy, а также random.
В работе показаны возможности осуществления кластеризации вип-клиентов, оцененные на сгенерированных выборках о деятельности клиентов. Среди показателей, на которых формировалась выборка были выделены следующие: демографические данные: возраст, пол; финансовые данные: баланс, доход; кредитная история: кредитный рейтинг, данные о просрочках, количество займов; инвестиционный профиль: уровень инвестиций, риск-профиль; транзакционный профиль: количество транзакций, уровень транзакций; поведенческий профиль: количество жалоб, использование онлайн банкинга, а также годовые расходы, которые моделируются как экспоненциальное распределение затрат на обслуживание клиентов и пожизненная ценность клиента (CLV): рассчитывается по простой формуле, объединяющей баланс, долю дохода и годовые расходы.
Были рассмотрены особенности алгоритмов кластеризации, а также осуществлено практическое применение алгоритма Kmeans, к сгенерированным данным, в соответствии с полученными кластерами были предложены метрики для категоризации клиентов для дальнейшего выстраивания более эффективного взаимодействия с каждой из категорий, которые смогут применять в своей повседневной деятельности менеджеры банков.
Также представлено рассмотрение одного из наиболее перспективных методов кластеризации, при этом было отмечено, что дальнейшее использование данного метода является достаточно сложным, что вызвано особенностью самого метода ECHIDNA, при этом данный метод при должной обработке данных и их приближении к самой сути данного метода, а именно, выделение и обработка в рамках кластеризации трёх видов данных: цифровых, категориальных и иерархических.
1. «Сбер» запустил образовательную программу по децентрализованным финансам [Электронный ресурс]. URL: https://www.tadviser.ru/index.php
2. «Сбер» сообщил о мощнейшей DDoS-атаке из Тайваня, США, Японии и Великобритании [Электронный ресурс]. URL: https://www.finversia.ru/news/markets/sberbank-soobshchil-o-moshchneishei-ddos-atakeiz-taivanya-ssha-yaponii-i-velikobritanii-113186
3. Александров Д.Г. Цифровизация национальных валют и перспективы создания цифровой энерговалюты // Экономика строительства. 2023. № 2. 64–70 с.
4. Альфа-Банк и Gaskar Group создали первую в России блокчейн-платформу для расчетов в строительной отрасли [Электронный ресурс]. URL: https://www.vedomosti.ru/press_releases/2022/08/29/alfa-bank-igaskar-group-sozdali-pervuyu-v-rossii-blokchein-platformu-dlya-raschetov-v-stroitelnoi-otrasli
5. Арюков А.И., Бегишев Р., Мальцев Н. Некоторые аспекты информационной безопасности технологии блокчейн // Information Security. 2018. № 6. С. 18 – 19.
6. Асалбекова Л.Н. Оценка влияния технологии блокчейн на экономику и преимущества ее применения в банковской сфере / Плехановский барометр. 2023. № 1 (33). С. 6-9.
7. Ахметов Н.М., Попп Л.А., Бейсембаева Г.К. Технология блокчейн как элемент функционирования рынка криптовалюты / Вестник Торайгыров университета. Экономическая серия. 2020. № 4. С. 11-16.
8. Бевз, Р. и Доманска, О., 2022. Искусственный интеллект (ИИ) для управления кредитными рисками в банковском деле, Avenga, [онлайн], доступно по адресу: https://www.avenga.com
9. Бердышев А.В. Блокчейн как технологическая основа развития банков // Вестник университета. 2018. № 4. С. 132 – 135. DOI 10.26425/1816-4277-2018-4-132-135
10. Блокчейн для банков – время пилотов [Электронный ресурс] // ИКСмедиа. URL: https://www.iksmedia.ru/articles/5567756-Blokchejn-dlya-bankov-vremyapiloto.html#ixzz65H959dPU(дата обращения 12.02.2023)
11. Блокчейн и его влияние на бухгалтерский учет. Мовсесян К.Г., Чепракова Т.Н. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=47413695
12. Влияние технологии блокчейн на финансовый сектор экономики: современное состояние и сферы применения. Коханова В.С., Бохон К.С. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=41851870
13. ВТБ выдал «Ростелекому» банковскую гарантию на блокчейн-платформе «Мастерчейн» [Электронный ресурс]. URL: https://www.cnews.ru/news/line/2022-01-11_vtb_vydal_rostelekomu
14. ВТБ и "Газпром нефть" запустили расчеты по блокчейн [Электронный ресурс]. URL: https://www.finam.ru/publications/item/vtb-i-gazprom-neft-zapustili-raschety-po-blokcheiyn-20210301-111819/
15. Гурылев Г. А. Регулирование рынка криптовалют: мировая практика и российский опыт // Экономические системы. 2023. Т. 16. № 3 (62). 154–162 с.
16. Ильяшенко О. Ю., Крохина В. В., Преснакова Я. В. Развитие ит-архитектуры предприятия при реализации технологии блокчейн // Фундаментальные и прикладные исследования в области управления, экономики и торговли. Сборник трудов всероссийской научно-практической и учебно-методической конференции. Санкт-Петербург, 2022 URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=49595181
17. Клейбо, Т., 2020. Использование искусственного интеллекта в процессе кредитного управления, MSCCM, [онлайн], доступно по адресу: https://www.msccm.com
18. Крылова Л. В. Трансформации мировой валютно-финансовой системы в направлении полицентризма и регионализации // Экономика. Налоги. Право. 2021. Т. 14. № 5. 39–50 с.
19. Куприяновский В.П. Гигабитное общество и инновации в цифровой экономике // Современные информационные технологии и ИТ–образование. 2023. Т. 13. № 1. С. 50–70. 2
20. М.Н. Садчиков, Н.М. Курбатов «К вопросу правового регулирования и обеспечения информационной безопасности при использовании технологии блокчейн в банковском секторе экономики Российской Федерации» - Вестник Саратовской государственной юридической академии № 1 (132), 2020
21. Мальцева К.К., Муллинова С.А. Диагностика и внедрение технологии блокчейн, как залог успешной работы банка // Modern Economy Success. 2018. № 4. С. 73 – 78.
22. Новикова А. В., Сидоренко А. А. Технология блокчейн в банковской сфере: перспективы использования // Тенденции и перспективы развития банковской системы в современных экономических условиях. Материалы II международной научно-практической конференции. 2020 URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=42521899
23. Новикова В.И. Специализация кредитных организаций и концентрация банковского капитала / Вестник Московского гуманитарно-экономического института. 2021. № 1. С. 240-252.
24. Новикова В.И., Соболевская Т.Г. Тренды ESG-банкинга в банковском секторе Российской Федерации / Вестник Московского финансово-юридического университета МФЮА. 2023. № 1. С. 174-181.
25. Оскарсдоттир М., Браво К., Сарроте К., Вантиенен Дж. и Бэсенс Б. (2019). Значение больших данных для кредитного скоринга: повышение финансовой доступности с использованием данных мобильных телефонов и социальных сетей аналитика. Applied Soft Computing, 74, 26–39, [онлайн], доступно по адресу: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.10.004
26. Перспективы развития технологии блокчейн. Шабаев М.Б., Джангаров А.И. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=44503562
27. Пехтерева Елена Александровна Перспективы использования технологии блокчейн и криптовалюты в России // ЭСПР. 2018. №1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/perspektivyispolzovaniya-tehnologii-blokcheyn-i-kriptovalyuty-v-rossii (дата обращения: 06.04.2023).
28. Проняева А.Ю. «Использование технологии блокчейн в банковской сфере: международный опыт и российская практика» - «Хроноэкономика» № 7(20). Декабрь 2019
29. Проняева А.Ю. Использование технологии блокчейн в банковской сфере: Международный опыт и Российская практика // Хроноэкономика. 2019. №7 (20). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-tehnologii-blokcheyn-v-bankovskoy-sferemezhdunarodnyy-opyt-i-rossiyskaya-praktika
30. Развитие технологии блокчейн в b2b секторе. Щемелева Е.В., Василевская А.А. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=42815153
31. Реже, но мощнее: в Сбербанке рассказали о новых тактиках киберпреступников [Электронный ресурс]. URL: https://www.banki.ru/news/lenta/?id=10966547
32. Садок Х., Сакка Ф. и Макноузи М., 2022. Искусственный интеллект и банковский кредитный анализ: обзор, Cogent Economics & Finance, 10:1 [онлайн], доступно по адресу: https:// www.tandfonline .com/doi/full/10.1080/23322039.2021.2023262
33. Сазанова Е.В. Технология блокчейн в контексте информационной безопасности // Научнотехническое и экономическое сотрудничество стран АТР в XXI веке. 2019. Том 1. С. 94 – 97.
34. Технология блокчейн: влияние на финансовый рынок и перспективы развития. Птицын С.Д., Хромова А.В. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=41548673
35. Хандадашева К.В. Обеспечение экономической безопасности предприятия // Кронос: экономические науки. 2022. № 1 (32) [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obespechenieekonomicheskoy-bezopasnostipredpriyatiya-1
36. Хорошилов А. Ю., Васильев И. И. Цифровые валюты центральных банков // Финансовые рынки и банки. 2022. № 12. 71–74 с.
37. An official website of Bank for International Settlements. Rise of the central bank digital currencies: Drivers, approaches and technologies. Working papers. 2020. URL: https://www.bis.org/publ/ work880.pdf (дата обращения: 04.12.2023).
38. Blockchain and retail banking: Making the connection [Электронный ресурс] // McKinsey & Company. URL: https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/ourinsights/blockchain-and-retail-banking-making-the-connection
39. Harshman. Crypto Friendly Banks // Credit Donkey. 30.07.2023. URL: https://www.creditdonkey.com/crypto-friendly-banks.html
40. Pham Q. T., Phan H. H., Cristofaro M., Misra S., Giardino P. L. Examining the intention to invest in cryptocurrencies: An extended application of the theory of planned behavior on Italian independent investors. InternationalJournal of Applied Behavioral Economics. 2021. Vol. 10. No. 3. 59–79 p.
41. Waknis P. Competitive supply of money in a new monetarist model. Munich Personal Re Pec Archive. MPRA Paper. 2017. 1–23 p.
Материалы, размещаемые в каталоге, с согласия автора, могут использоваться только в качестве дополнительного инструмента для решения имеющихся у вас задач, сбора информации и источников, содержащих стороннее мнение по вопросу, его оценку, но не являются готовым решением. Пользователь вправе по собственному усмотрению перерабатывать материалы, создавать производные произведения, соглашаться или не соглашаться с выводами, предложенными автором, с его позицией.
Тема: Особенности применения финансовых инноваций при обслуживании вип-клиентов банка (кластеризация ВИП-клиентов банка на основе алгоритма Kmeans, с использованием языка Python для анализа big data)
Артикул: 1510452
Дата написания: 17.04.2024
Тип работы: Магистерская диссертация
Предмет: Финансовая аналитика и консалтинг
Оригинальность: Антиплагиат.ВУЗ — 80%
Количество страниц: 143
К работе прилагаются:
- защитная речь
- презентация
- рецензия
- отзыв
А ты умеешь выполнять такие работы?

Файлы артикула: Особенности применения финансовых инноваций при обслуживании вип-клиентов банка (кластеризация ВИП-клиентов банка на основе алгоритма Kmeans, с использованием языка Python для анализа big data) по предмету финансовая аналитика и консалтинг

Пролистайте "Особенности применения финансовых инноваций при обслуживании вип-клиентов банка (кластеризация ВИП-клиентов банка на основе алгоритма Kmeans, с использованием языка Python для анализа big data)" и убедитесь в качестве

После покупки артикул автоматически будет удален с сайта до 19.12.2024
Магистерская диссертация — Особенности применения финансовых инноваций при обслуживании вип-клиентов банка (кластеризация ВИП-клиентов банка на — 1
Магистерская диссертация — Особенности применения финансовых инноваций при обслуживании вип-клиентов банка (кластеризация ВИП-клиентов банка на — 2
Магистерская диссертация — Особенности применения финансовых инноваций при обслуживании вип-клиентов банка (кластеризация ВИП-клиентов банка на — 3
Магистерская диссертация — Особенности применения финансовых инноваций при обслуживании вип-клиентов банка (кластеризация ВИП-клиентов банка на — 4
Магистерская диссертация — Особенности применения финансовых инноваций при обслуживании вип-клиентов банка (кластеризация ВИП-клиентов банка на — 5
Магистерская диссертация — Особенности применения финансовых инноваций при обслуживании вип-клиентов банка (кластеризация ВИП-клиентов банка на — 6
Посмотреть остальные страницы ▼
Честный антиплагиат! Честный антиплагиат!
Уникальность работы — 80% (оригинальный текст + цитирования, без учета списка литературы и приложений), приведена по системе Антиплагиат.ВУЗ на момент её написания и могла со временем снизиться. Мы понимаем, что это важно для вас, поэтому сразу после оплаты вы сможете бесплатно поднять её. При этом текст и форматирование в работе останутся прежними.
Гарантируем возврат денег! Гарантируем возврат денег!
Качество каждой готовой работы, представленной в каталоге, проверено и соответствует описанию. В случае обоснованных претензий мы гарантируем возврат денег в течение 24 часов.

Утром сдавать, а работа еще не написана?

Утром сдавать, а работа еще не написана?
Через 30 секунд после оплаты вы скачаете эту работу!
Сегодня уже купили 2 работы. Успей и ты забрать свою пока это не сделал кто-то другой!