持続可能な銀行業務体験のためのデータサイエンスとエンジニアリングの橋渡し

この記事では、データ サイエンティストとエンジニアの間のギャップを埋めることが、企業がデータの可能性を最大限に引き出すのにどのように役立つかを説明します。持続可能性に焦点を当て、関係を強調する協力戦略を示します。
「Step」というタイトルのプロジェクトに基づいてデータサイエンスとサステナビリティの間で。 Step は、トルコ最大の商業銀行の 2023 つである Yapı Kredi Bankası (YKB) で導入した持続可能な選択プログラムです。 XNUMX 年に名誉ある PRİDA Communication を受賞しました。
「持続可能なコミュニケーション」ノミネートで受賞。

この画像内: Yapı Kredi ステップ プロジェクトのモックアップ

データサイエンスとデータエンジニアリング: 違いは何ですか?

データ サイエンスとエンジニアリングの間のギャップを理解するには、2 つの部門の中核となる機能を調べる必要があります。データ サイエンティストとデータ エンジニアはどちらもデータに焦点を当てていますが、通常は異なる目標を持っています。 

データ サイエンスは、データから洞察とパターンを抽出することに重点を置き、最適かつ信頼性の高いデータ ストレージ、データ変換、データへの迅速かつ便利なアクセスを担当します。データ サイエンティストは、以下を使用して予測 (およびそれを超える) モデルを作成およびトレーニングします。
機械学習アルゴリズムとニューラル ネットワークは、企業が隠れたパターンを発見し、展開を予測し、主要なビジネス プロセスを最適化するのに役立ちます。

データ エンジニアリングは、データ パイプラインとインフラストラクチャを作成することを目的としています。データ エンジニアは、仮説をテストし、予測モデルを構築することで、ビジネス ニーズに直接対応します。 

両方の方向がほぼ一致している場合でも、それらの間の位置がずれていることは珍しいことではありません。これにより、問題が発生し、分析データを実用的な洞察に変換できなくなる可能性があります。データサイエンスとエンジニアリングの間のこのギャップを埋めることは、
データに対する革新的なアプローチを最大限に活用することは、主にチーム間の健全なコラボレーションを確立することにあります。 

コラボレーションのための戦術

• クロスファンクショナルチーム

複数の専門分野にわたるチームを構築し、コラボレーションを促進することは、技術要件とビジネス要件の両方を確実に満たすのに役立つよく知られたツールです。 WW は、データ サイエンティスト、エンジニア、ドメイン専門家からなる部門横断的なチームを設立し、
複雑なデータ処理のニーズ。

• 知識共有

データ サイエンス チームとエンジニアリング チームの間で、適切に整理されたドキュメントと知識の共有を促進することで、チームが互いのワークフローと要件をより深く理解し、共感とコラボレーションが大幅に向上しました。 

プロジェクト中、私たちはバージョン管理システムや継続的インテグレーション/継続的デプロイメント (CI/CD) パイプラインなどの共有ツールとプロセスの使用を奨励しました。これにより、考えられる問題を早期に特定して修正し、全体の一貫性が向上しました。
データプロジェクト。 

• アジャイル手法

最後に、反復的な開発とデータ サイエンス チームとエンジニアリング チーム間の頻繁なコラボレーションを促進するようにアジャイル プロセスを調整し、迅速なフィードバック ループと迅速な反復を可能にしました。 

YKBステッププロジェクト：事例紹介プロジェクトのねらい

YKBステッププロジェクトは、近年大きな変化をもたらした作品の1つです。

その目的は、データ主導型の取り組みを通じて銀行セクター内の持続可能性の実践を強化することでした。私たちは、気候危機などの大きな問題に対してどう行動を起こせばよいのか分からない人や、自分は弱いと思っている人たちに勇気を与えたいと考えていました。
変化のために、持続可能な選択をするために。  

Stepプロジェクトの考え方は、顧客の持続可能な選択をポイントに変換することにあります。その行動には、ATM の領収書を印刷しないという選択、環境に優しい交通機関や公共交通機関の選択、非営利団体への寄付などが含まれます。の
プロジェクトの名前は、その日の一定の歩数に応じてポイントを発行するアクティビティの 1 つにあります。 

Yapı Kredi Step では、消費習慣、ライフスタイル、毎日の選択を持続可能性のために変えます。私たちは、お客様が貯めたポイントを社会的責任のあるプロジェクトに寄付できるようにし、世界をより良くするために一緒に行動します。
教育から環境までさまざまな分野で活用されています。

行われたこと 

ステップ プロジェクトの主な目標は、世界的な持続可能性の目標と社会の期待に合わせて、持続可能性の原則を YKB の銀行サービスと業務に統合することでした。これには、膨大な量の収集、処理、分析が必要でした
ユーザーデータの。

私たちは、データ サイエンティスト、エンジニア、ドメイン専門家、ビジネス関係者からなる学際的なチームを結集し、プロジェクトでシームレスにコラボレーションできるようにしました。 

Step プロジェクトは、取引記録、顧客人口統計、持続可能性指標などのさまざまなデータ ソースの統合を伴うデータ収集と前処理から始まりました。データサイエンスとデータサイエンス間の強力なコラボレーションが必要でした。
顧客の行動を分析し、持続可能な支出習慣に関連するパターンを特定し、顧客の日常習慣に活かせる持続可能なソリューションを開発するエンジニアリングです。  

データサイエンティストは、持続可能な支出行動に関連する潜在的な特徴と変数を特定するために探索的データ分析 (EDA) を実施しました。彼らは機械学習アルゴリズムとデータマイニングを使用してデータを収集し、大量のトランザクションを分析しました
詳細を調べて支出パターンに関連する洞察を抽出し、顧客の行動に関する予測モデルを開発およびトレーニングします。 

プロジェクトの目標に基づいて、データ エンジニアは分析用の機械学習モデルを構築し、収集されたデータを効率的かつ忠実に処理するためのスケーラブルなデータ パイプラインを作成しました。エンジニアリング チームはアジャイル手法と DevOps プラクティスを採用しました
データ パイプラインとモデルの開発、展開、反復を成功させるために。スケーラブルなデータ パイプラインと実装された機械学習モデルは、大量のトランザクション データを処理し、迅速かつ効率的に分析するのに役立ちました。 

データ サイエンティストとエンジニアが協力して顧客のトランザクション データを分析し、持続可能な支出習慣に関連するパターンを特定し、顧客向けにパーソナライズされた推奨事項を開発しました。この提携により、YKB は持続可能性に焦点を当てた追加のサービスを開始することもできました。
グリーン投資ポートフォリオやエネルギー効率の高い資金調達オプションなどの製品やサービスが、環境や社会にプラスの影響をもたらします。 

金融分野の性質上、データ ガバナンス、セキュリティ、コンプライアンスのベスト プラクティスをソリューションに組み込む必要があるのは明らかです。これは、法務、情報セキュリティ、その他のチームが深く関与する必要がある課題でした。
プロセス。これは、成功する製品を作成するには、継続的な改善の文化とさまざまなレベルでのチームの強力なコラボレーションを促進することの重要性を強調しています。

インパクト

この共同の取り組みにより、グリーン投資ポートフォリオ、二酸化炭素排出量追跡ツール、エネルギー効率の高い融資オプションなど、より複雑で持続可能な銀行業務の取り組みがさらに創設されました。このプロジェクトは、YKB のリーダーとしての評判を高めました。
持続可能な銀行業務の実践は、新規顧客を引き付け、既存顧客との長期的な関係を促進するのに役立ちました。 

2024年570月時点で、サステナブル・チョイス・プログラムSTEPの会員数は50万人に達しました。 STEP メンバーは持続可能な選択により、これまでに 4500 万枚の紙を節約し、XNUMX 本近くの木を節約してきました。 

前四半期と比較して、「社会的責任において社会をサポートしている」スコアは 9% 増加し、「持続可能性に関する指針を提供している」スコアは 10% 増加しました。これにより、Yapı Kredi は最高のブランドになりました。
主な競合他社と比較して、これらの指標が増加しています。

ステップ プロジェクトから収集した洞察を通じて、YKB は環境に配慮した顧客のニーズに合わせて製品を調整し、環境問題に大衆の注目を集めることができました。消費者を誘導するプロジェクトを実施しました
アプリケーションを通じてサステナビリティに関する取り組みを行うと、ユーザーにポイントが付与され、そのポイントを NGO への寄付に使用できるようになります。  

プロジェクトの成功により、YKB は持続可能性への取り組みを銀行業務を超えて拡大することになりました。現在、私たちはさまざまな業界のパートナーと協力して持続可能性を促進し、環境変化を推進しており、ベストプラクティスを共有することに熱心です。
そして、他の組織が社会的利益のためにデータサイエンスとエンジニアリングを活用することを奨励するために、Step Project から学んだ教訓を提供します。

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• 情報源： https://www.finextra.com/blogposting/26021/bridging-data-science-and-engineering-for-sustainable-banking-experience?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs