Финансы

Кредитный скоринг. Банки используют алгоритмы машинного обучения (ML) для оценки кредитоспособности клиентов. Системы анализируют кредитную историю, доходы, расходы и другие характеристики, чтобы принять решение о выдаче кредита или отказе. 

Управление рисками. Data Science позволяет разрабатывать модели, которые прогнозируют страховые события. Они оценивают вероятность наступления страхового случая и управляют рисками. 

Предотвращение мошенничества. Ещё одно из важных направлений — верификация пользователей и предотвращение мошеннических транзакций. Алгоритмы анализируют транзакции в режиме реального времени, выявляют подозрительные операции и блокируют их.

Анализ портфелей заёмщиков. Модели Data Science помогают банкам анализировать показатели кредитных портфелей, выявлять потенциальные риски и оптимизировать структуру займов.

Прогнозирование спроса на наличные. Банк Райффайзен использует модели для прогнозирования спроса на наличные в банкоматах, чтобы оптимизировать их загрузку.

Инвестиционные рекомендации. Алгоритмы Data Science анализируют рынок, поведение инвесторов и финансовые инструменты. Например, Т-Инвестиции предлагает клиентам рекомендации по созданию сбалансированного портфеля.

Прогнозирование стоимости активов. Методы машинного обучения применяются для прогнозирования стоимости жилья, акций, облигаций и других активов.

Медицина

Анализ медицинских данных. Анализируя генетическую информацию, результаты клинических исследований и медицинские изображения, алгоритмы могут автоматически выявлять рак, аномалии в легких, сердечно-сосудистые заболевания или даже микроразрывы тканей, которые трудно заметить человеческому глазу. К примеру, Google Health разработал алгоритмы, которые диагностируют рак груди по маммографии с точностью выше, чем у некоторых опытных радиологов. Это решение внедряется в клиниках и помогает значительно улучшить качество диагностики, сократить затраты и привлечь пациентов, доверяющих точности технологий.

Разработка лекарств. Большие данные помогают смоделировать биологические процессы и виртуально протестировать новые препараты. IBM Watson for Drug Discovery помогает оптимизировать исследования. Эта платформа анализирует огромные объемы научной литературы, генетической информации и клинических данных, чтобы найти новые лекарственные соединения и изучить их взаимодействие с организмом.

Прогнозирование эпидемий и распространения заболеваний. Исследуя данные о заболеваемости, можно спрогнозировать вспышки инфекционных заболеваний (например, COVID-19 или гриппа). Это помогает органам здравоохранения эффективно планировать меры по сдерживанию эпидемий.

Персонализированная медицина. Анализ данных генома, истории болезни и образа жизни пациента позволяет подобрать индивидуальное лечение. Например, исследуя данные геномики можно прогнозировать, как пациент отреагирует на определенные препараты, и снизить побочные эффекты от терапии.

Ритейл 

Прогнозирование спроса. Чтобы предсказать будущие потребности клиентов, крупные компании анализируют данные о продажах, сезонные тенденции, демографические характеристики покупателей и другие факторы. Поэтому ритейлеры заранее могут подготовиться к периодам интенсивных продаж, закупив больше товаров с высоким спросом.

Крупные ритейлеры активно собирают данные о клиентах через систему лояльности и используют их для построения аналитических моделей. К примеру, X5 Retail Group применяет Data Science для прогнозирования выручки, оценки лояльности пользователей и построения профилей клиентов.

Персонализация клиентского опыта. На основе исследований формируются рекомендации на сайте, в приложении или в рассылках. Например, такие подходы применяются у Ozon и Wildberries. Алгоритмы выделяют группы покупателей с разным поведением, чтобы провести маркетинговую кампанию. Точечный выбор клиентов для рассылки снизит траты на рекламу, которая не приведет к целевым действиям. Так Пятёрочка использует модели для прогнозирования продаж в рамках промоакций.

Улучшение логистики и оптимизация закупок. Прогноз спроса покупок помогает снизить издержки на хранение и переработку. В логистических центрах алгоритмы составляют оптимальный маршрут и повышают эффективность сборки заказов.

Промышленность

Использование Data Science в промышленности открывает огромные возможности для повышения эффективности, автоматизации процессов и улучшения качества продукции. 

Обслуживание техники. Одна из главных задач в промышленности — снижение простоев оборудования и предотвращение аварий. Анализ данных с датчиков, истории ремонта и эксплуатации помогает предсказывать, когда оборудование выйдет из строя. Так Bosch разрабатывает IoT-решения, которые анализируют вибрации и температуру оборудования, чтобы предсказать потенциальные неисправности.

Управление качеством. Машинное зрение и анализ данных помогает улучшать контроль качества продукции. Камеры фиксируют дефекты, а алгоритмы автоматически классифицируют и сортируют бракованную продукцию. К примеру, Samsung применяет глубокое обучение для анализа изображений на производственных линиях, чтобы находить дефекты на платах.

Логистика и управление цепочками поставок. Благодаря анализу данных о спросе, запасах и сроках доставки, компании сокращают расходы на хранение и задержку продукции. Procter&Gamble анализирует данные о потребительском спросе, чтобы управлять поставками своей продукции в различные регионы.

Сельское хозяйство

Сбор и анализ данных. Для анализа данные собираются из различных источников: спутниковые снимки, датчики на полях, техника на базе IoT (умные тракторы, комбайны). Так фермеры и сельскохозяйственные предприятия получают информацию о состоянии полей, влажности почвы, уровне растительности и других параметрах. Датчики на полях фиксируют показатели температуры, влажности, кислотности почвы и другие данные в реальном времени. На основе этих данных строятся прогнозы, разрабатываются рекомендации и создаются системы поддержки принятия решений.

Определение границ полей. Технологии анализа спутниковых снимков позволяют четко выделить участок без необходимости объезда территории с GPS-трекерами. Швейцарская компания OneSoil разработала платформу, которая автоматически определяет границы полей по спутниковым данным. Их приложение используется в 57 странах мира, предоставляя фермерам доступ к точным и актуальным данным о своих угодьях.

Анализ спутниковых данных. С помощью информации со спутников можно определить, какие растения выращиваются на конкретных участках, проанализировать состояние растений и почвы и рассчитать оптимальные даты для посева.  

Вместо итогов

Наука о данных нашла применение в разных областях, она не только решает текущие задачи, но и помогает смотреть в будущее. Это одна из самых быстрорастущих и перспективных областей, предлагающая интересную работу для тех, кто увлечён технологиями, анализом и созданием реальных решений на основе данных.