Data science appliquée à la finance

Les applications sont nombreuses : scoring de crédit par ML, détection de fraude en temps réel, analyse prédictive des marchés, NLP pour l'analyse de rapports d'entreprise, clustering clients pour la personnalisation. On utilise Python, R, TensorFlow et des outils cloud AWS/GCP.

En risk management, le ML nous permet de backtester nos modèles et d'identifier des patterns de risque que les méthodes traditionnelles ne captent pas. C'est un vrai game changer.