Jak firmy fintech osiągają ogromny sukces dzięki Pythonowi w finansach

Branża finansowa daje ogromne możliwości zastosowania data science. Uczenie maszynowe i inne technologie analizy danych mają duży potencjał komercyjny. A wejście Pythona do finansów tworzy jeszcze więcej perspektyw dla data scientistów.

Python stał się ulubieńcem dużych firm, w miarę jak w finansach i fintechu przybywało działań z obszaru data science. Przyjrzyjmy się bliżej rosnącemu znaczeniu Pythona w finansach.

Czym jest Python?

Python to popularny język programowania używany do tworzenia aplikacji i stron, automatyzacji procesów i analizy danych. Jest przy tym językiem uniwersalnym. Można nim tworzyć najróżniejsze aplikacje, bo nie jest przystosowany do jednego konkretnego problemu. Elastyczność i przyjazność dla początkujących wyniosły go dziś na szczyt listy języków programowania. 

Programiści często zakochują się w Pythonie ze względu na wyższą produktywność. Cykl edycja-test-debug jest błyskawiczny, bo nie ma fazy kompilacji. Programy w Pythonie łatwo debugować, bo błąd ani niepoprawne dane nigdy nie powodują segmentation fault. Zamiast tego interpreter zgłasza wyjątek, gdy znajdzie błąd, a jeśli aplikacja go nie przechwyci, wypisuje stack trace.

Debuger na poziomie kodu źródłowego pozwala podglądać zmienne lokalne i globalne. Umożliwia też obliczanie dowolnych wyrażeń, ustawianie breakpointów i przechodzenie przez kod linia po linii. Debuger jest napisany w Pythonie, co pokazuje analityczne możliwości tego języka. 

Poza tym dodanie kilku instrukcji print do kodu źródłowego to najszybszy sposób na debugowanie programu. A krótki cykl edycja-test-debug sprawia, że ta podstawowa technika bywa całkiem skuteczna.

Kluczowe cechy Pythona 

Python jest świetnym wyborem dla finansów i fintechu z kilku powodów. Oto najważniejsze cechy Pythona w finansach: 

1. Elastyczny i łatwy w użyciu

Python jest znakomitym wyborem do obsługi aplikacji z obszaru usług finansowych, bo tworzenie i wdrażanie aplikacji finansowych jest w nim proste. Poza tym Pythona jest prosta i przyspiesza pracę. Dzięki temu firmy szybciej tworzą oprogramowanie i wypuszczają nowe produkty.

Python zmniejsza też ryzyko błędów, co jest kluczowe przy tworzeniu rozwiązań dla tak silnie regulowanego sektora jak bankowość.

2. Jest popularny

Za Pythonem stoi prężna społeczność oddanych programistów. Pracują nad projektami open source, tworzą przydatne narzędzia i organizują mnóstwo wydarzeń, by upowszechniać najlepsze praktyki branżowe. 

Można też dołączyć do kanału Slack PySlackers albo zapisać się na newsletter Python Weekly. Oficjalnych informacji o społeczności szukaj w sekcji community na Python.org. Nie wspominając o serwisach takich jak RealPython czy DjangoGirls, wokół których skupiają się społeczności uczące i wymieniające się wiedzą o Pythonie.

Możesz przyczynić się do rozwoju Django, Flask, OpenCVi wielu innych projektów open source. Społeczność open source utrzymuje niemal każdą strukturę Pythona.

Rozpoznawalność Pythona jako języka programowania rośnie z roku na rok. W efekcie znalezienie i zatrudnienie dobrych programistów Pythona, którzy wniosą wartość do projektów fintechowych czy finansowych, stało się prostsze. 

3. Łączy ekonomię z data science

Języki takie jak Matlab czy R są mniej popularne wśród ekonomistów, którzy do obliczeń często sięgają po Pythona. Python rządzi w sektorze finansowym dzięki łatwości użycia i praktyczności w tworzeniu algorytmów oraz wzorów, bo pracę ekonomistów prościej wpleść w systemy oparte na Pythonie.

Oprogramowanie takie jak scipy, NumPyi matplotlib umożliwia wykonywanie złożonych obliczeń finansowych i pokazywanie wyników w przyjaznej formie.

4. Bogaty ekosystem bibliotek i narzędzi

Python eliminuje konieczność budowania narzędzi od zera. Dzięki temu firmy oszczędzają sporo czasu i pieniędzy przy projektach deweloperskich.

Co więcej, rozwiązania finansowe czasem wymagają interfejsów do podmiotów zewnętrznych, co ułatwiają moduły Pythona. Python daje firmom przewagę konkurencyjną w odpowiadaniu na zmieniające się potrzeby klientów dzięki szybkiemu wypuszczaniu produktów. 

Dzięki szybkości pracy oraz zestawowi narzędzi i bibliotek integracja z dostawcami zewnętrznymi, takimi jak Truelayer (dający dostęp do API OpenBanking) czy Stripe, jest prosta.

5. Zbudowanie MVP w Pythonie jest szybkie i proste

Branża usług finansowych musi być elastyczniejsza i szybciej reagować na potrzeby klientów. Musi więc dostarczać wyjątkowe doświadczenia i usługi dodatkowe wnoszące wartość. Dlatego instytucje finansowe i fintechy potrzebują systemu, który jest elastyczny i skalowalny. A Python w finansach właśnie to daje. 

Programiści mogą wystartować z koncepcją i zbudować mocne MVP, łącząc Pythona z frameworkami takimi jak Django. Pozwala to szybko znaleźć product/market fit. Po walidacji MVP firmy mogą dodawać nowe elementy kodu albo zmieniać istniejące, by dopracować produkt.

Platforma Clearminds, zbudowana w Pythonie i Django, pokazuje, jak właściwie wdrożyć strategię MVP. Dziś dostarcza narzędzia inwestycyjne i doradztwo finansowe.

Mocne strony Pythona z perspektywy fintechu

Choć JavaScript pozostaje najpowszechniej używanym językiem programowania we wszystkich sektorach, Python jest czwarty. W bankowości i fintechu jego znaczenie oraz liczba zastosowań rosną jeszcze szybciej.

Na przykład na eFinancialCareers, finansowym portalu pracy, około 1500 ofert wymaga znajomości Pythona. To więcej niż w przypadku jakiegokolwiek innego języka programowania. Branża jasno pokazuje, że potrzebuje ludzi, którzy umieją pracować z Pythonem.

Po ten język sięgnęli też liderzy branży. W Pythonie aplikacje fintechowe tworzyły Bank of America, J.P. Morgan i Citigroup. Część dużych instytucji inwestycyjnych podkreśla zapotrzebowanie na umiejętności pythonowe, przekwalifikowując i doszkalając w nim swoich pracowników.

Python jest pod względem technologicznym jednym z popularnych języków programowania w fintechu. Dzięki frameworkom do wizualizacji danych, środowisku data science i różnorodnym narzędziom oraz ekosystemom jest szeroko używany w narzędziach analitycznych, aplikacjach bankowych i kryptowalutach. Przyjrzyjmy się zastosowaniom Pythona w finansach i fintechu. 

1. Narzędzia analityczne

Narzędzia analityczne fintech pomagają użytkownikom śledzić operacje finansowe i nimi zarządzać. Analizują też duże zbiory danych finansowych i tworzą spersonalizowane raporty aktywności ekonomicznej. Banki i inne instytucje finansowe mogą używać Pythona do segmentacji klientów. Mogą też prognozować wartość klienta w czasie oraz monitorować i optymalizować retencję.

Z narzędzi analitycznych fintech korzystają najróżniejsze branże. Świetnym przykładem narzędzia do analityki danych jest system Harvesting. Oferuje unikalny scoring kredytowy dla finansowania rolników, monitoruje pola uprawne, ostrzega o problemach ze spłatą, a nawet łączy rolników z finansowaniem.

Python jest przy tym skutecznym narzędziem analityki danych dzięki ogromnej liczbie modułów analitycznych i możliwości wizualizacji danych. 

2. Kryptowaluty

Filozofia Pythona kładzie nacisk na prostotę. To jedna z korzyści przy blockchainie. Blockchain da się zaprogramować bez pisania mnóstwa skomplikowanego kodu. Python oferuje też kilka darmowych bibliotek do rozwoju blockchaina, które przyspieszają i usprawniają pracę.

3. Oprogramowanie bankowe

Python jest też popularny w oprogramowaniu finansowym. Działa jak scentralizowany system przechowujący wszystkie dane o kontach klientów, ich aktywności i innych transakcjach finansowych. Klienci mogą zdalnie realizować płatności online, a banki automatyzować większość swoich procedur.

Instytucje finansowe używają też Pythona w księgowości, by dostarczać aplikacje bankowości internetowej i systemy płatności. Venmo to świetny przykład aplikacji bankowości mobilnej, która przerodziła się w pełnoprawną sieć społecznościową.

Dzięki łatwości użycia i wszechstronności Python sprawdza się w tworzeniu oprogramowania bankomatowego usprawniającego obsługę płatności. Venmo, Stripe, Affirmi Robinhood to przykłady takich usług.

4. Ubezpieczenia

Coraz popularniejsze stają się też produkty insurtech. Firmy ubezpieczeniowe mogą optymalizować ścieżki klienta, wykorzystując AI, chatboty i głębokie uczenie na danych w każdym punkcie styku. Dziś insurtech to przede wszystkim personalizacja i analityka danych.

Na przykład marketplace ubezpieczeniowy może sięgnąć po nauki behawioralne, sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, by zdobyć głębszą wiedzę. Pozwala to klientom prognozować działania biznesowe, liczyć cyberzagrożenia w czasie rzeczywistym, pokazywać geograficzny rozkład ryzyka i wykrywać oszustwa w całym procesie likwidacji szkód.

Zastosowania Pythona w uczeniu maszynowym, analityce danych i rozwiązaniach enterprise

Jak wiadomo, aplikacje pythonowe są szeroko wykorzystywane w świecie projektowania stron. Ten język jest dziś jednym z najpopularniejszych i mocno obecnym w różnych sektorach. Liczne zastosowania Pythona pokazują, dlaczego jest dziś najpopularniejszym językiem programowania wśród deweloperów. Zastosowania sięgają od programowania webowego po uczenie maszynowe i przybywa ich każdego dnia.

Omówmy najlepsze zastosowania Pythona w uczeniu maszynowym, analityce danych i rozwiązaniach klasy enterprise. 

1. Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe polega na wykorzystaniu danych, by maszyny zyskały sztuczną inteligencję. Opiera się na znajdowaniu wzorców w danych i czerpaniu z nich korzyści. Dane są pozyskiwane, przetwarzane, definiowane, czyszczone, porządkowane, a następnie rozumiane, by powstały inteligentne algorytmy. 

Dlaczego ktoś miałby używać Pythona do tak złożonych zadań? Odpowiedź jest prosta: bo łatwo go zrozumieć. A inżynierowie, dodając Pythona do realizacji projektu, mogli testować różne koncepcje. 

2. Analityka danych

Firmy z każdego sektora potrzebują pracowników, którzy potrafią zinterpretować zebrane dane. Często oznacza to zatrudnienie analityków danych znających Pythona.

Python to częsty wybór do zadań analitycznych. Powód? Ma mocne biblioteki, takie jak NumPy i pandas, dzięki którym czyszczenie i analiza danych są wykonalne nawet przy ogromnych zbiorach. Biblioteki Pythona obsługują też szeroki wachlarz innych działań analitycznych - od web scrapingu z Beautiful Soup po wizualizację danych z Matplotlib.

Analitycy danych mogą szybko tworzyć łatwe do powtórzenia analizy albo dodawać tekst i wizualizacje, które czynią ich pracę zrozumiałą nawet dla osób bez zaplecza technicznego. Umożliwiają to narzędzia takie jak Jupyter Notebooks.

Dodatkowo sklep e-commerce może wykorzystać analizę danych, by lepiej zrozumieć odwiedzających - używając Pythona do pomiarów finansowych opartych na danych: do badania danych sprzedażowych, wychwytywania prognozowanych trendów i wskazywania obszarów do poprawy.

3. Aplikacje klasy enterprise

Skalowalność i bezpieczeństwo Pythona sprawiają, że nadaje się do tworzenia złożonych, dużych programów klasy enterprise. Umożliwia też wiele zapytań do bazy naraz, dlatego jest głównie używany do obsługi baz danych. Python jest świetnym wyborem do aplikacji dzięki kluczowym cechom, w tym skalowalności i czytelności. Ma prostą składnię, którą łatwo zrozumieć i czytać.

Aplikacje klasy enterprise znacznie różnią się jednak od zwykłych aplikacji webowych. Powstają po to, by odpowiadać na potrzeby organizacji, a nie konkretnych użytkowników.

Jak zacząć z Pythonem w finansach

Python jest popularnym językiem w finansach, bo ma mnóstwo przydatnych bibliotek do analizy i przekształcania danych oraz do implementowania algorytmów uczenia maszynowego. Do najczęściej używanych w finansach należą NumPy, Pandas i scikit-learn.

Aby używać Pythona w finansach, musisz zainstalować w systemie potrzebne biblioteki. Zrobisz to menedżerem pakietów pip, który jest częścią większości instalacji Pythona.

Po zainstalowaniu bibliotek możesz zacząć używać Pythona w finansach, wczytując i analizując dane finansowe, takie jak kursy akcji czy sprawozdania finansowe. Możesz na przykład użyć biblioteki Pandas, by wczytać plik CSV z historycznymi danymi giełdowymi, a następnie biblioteki NumPy, by wykonać na nich obliczenia - policzyć średnie kroczące albo wygenerować sygnały transakcyjne.

Poza tym Pythona możesz użyć do budowania i trenowania modeli uczenia maszynowego dla finansów - na przykład z pomocą scikit-learn zbudować model przewidujący ruchy cen akcji na podstawie danych historycznych. Takie modele pomagają tworzyć strategie handlowe albo analizować wyniki portfela.

Ogólnie rzecz biorąc, Python jest w finansach językiem wartościowym. Z właściwymi bibliotekami i narzędziami posłuży do najróżniejszych zadań: od analizy i wizualizacji danych po uczenie maszynowe i handel algorytmiczny.

Teraz przeprowadzę Cię przez kilka świetnych ćwiczeń praktycznych, które pomogą Ci zacząć z Pythonem w finansach. Pamiętaj, że do ich wykonania potrzebujesz podstawowej znajomości Pythona.

1. Zaimportuj biblioteki Pythona

Najpierw musisz zainstalować biblioteki Pythona, z których będziesz korzystać. Biblioteka to zbiór technik i funkcji pozwalających wykonywać różne zadania.

2. Zdobądź dane

Po drugie, musisz zebrać wszystkie dane o swoich transakcjach. Możesz wyeksportować je z bankowości internetowej do pliku CSV, ale większość banków pozwala zrobić to również z poziomu aplikacji.

Jeśli masz wiele kont bankowych albo nie możesz pobrać danych transakcji z bankowości internetowej, użyj Yolt. Ta aplikacja daje dostęp do wszystkich kont w jednym miejscu i pozwala szybko pobrać plik CSV ze wszystkimi transakcjami (w aplikacji przejdź do zakładki More, Privacy Settings, a potem kliknij Download your information).

Ponieważ chcesz, by rozwiązanie było dostępne dla każdego, niezależnie od instytucji finansowej czy aplikacji, plik CSV powinien mieć tylko sześć kolumn: ID, datę, kwotę, opis, sprzedawcę i kategorię. Możesz dodać ich tyle, ile chcesz. Potem przekonwertuj dane transakcji na DataFrame Pandas.

3. Przekształć dane i dostosuj kategorie swoich transakcji

Ten krok pozwala przekształcić dane i zdecydować, jak chcesz obsługiwać swoje transakcje. Jedną prostą linijką usuniesz wszystkie wiersze zawierające określony ciąg w danej kolumnie. Potem powtórz polecenie tyle razy, ile trzeba, by usunąć kolejne wiersze. Następnie zdefiniuj kategorie transakcji. 

Po wybraniu wszystkich grup transakcji, których chcesz używać do zarządzania finansami, odszukaj i skategoryzuj transakcje błędnie oznaczone w DataFrame. To kluczowe, by finalny raport jak najlepiej odpowiadał Twoim potrzebom.

Jedna z metod to znalezienie wierszy zawierających dany ciąg i przypisanie ich do konkretnej kategorii. Na przykład wszystkie wiersze z Uber, Zipcar czy Bird powinny trafić do kategorii transport.

4. Przygotuj raport miesięczny

Krok 3 powinien dać czysty DataFrame z transakcjami zagregowanymi według kategorii, które mają dla Ciebie największy sens. Wtedy możesz przygotować raport miesięczny złożony z trzech osobnych wykresów.

• Wykres wartości netto w czasie

Pierwszy wykres pokazuje, jak zmienia się w czasie Twoja wartość netto (przychody minus wydatki). Aby zbudować raport miesięczny, możesz dodać kolumnę wyciągającą rok i miesiąc transakcji. Do pierwszego wykresu pogrupuj DataFrame po świeżo utworzonej kolumnie rok-miesiąc i dodaj wiersz z sumami. Wykres liniowy z wartością netto na osi Y i datą na osi X wygenerujesz biblioteką Plotly Go.

• Wykres wydatków miesięcznych

Drugi wykres pokaże, jak Twoje wydatki zmieniają się z miesiąca na miesiąc. Pozwoli to zobaczyć, czy miesięczne wydatki przekraczają budżet, i porównać je z poprzednimi miesiącami. Znów pogrupuj DataFrame po kolumnie rok-miesiąc, ale dopiero po usunięciu wszystkich transakcji oznaczonych jako przychód.

Biblioteką Plotly Express wygenerujesz wykres słupkowy z wydatkami na osi Y i datami na osi X.

• Wykres struktury wydatków

Ostatni wykres pokaże, na co poszły nasze środki, rozbijając je na kategorie wskazane w kroku 3. W tym celu przestawimy DataFrame, by uzyskać sumy kosztów dla konkretnego miesiąca i kategorii. Następnie zrobimy kolejny prosty wykres liniowy z wydatkami na osi Y i datami na osi X.

5. Zbuduj finalny dashboard

Skoro masz już trzy osobne wykresy pokazujące wartość netto, wydatki miesięczne i ich strukturę, kolejnym krokiem jest połączenie ich w jedną aplikację Dash działającą na Twoim laptopie.

Podsumowanie

Python stał się językiem ważnym i szeroko używanym w wielu obszarach, w tym w finansach. Prosta składnia i niesamowity ekosystem narzędzi czynią go jedną z najbardziej niezwykłych technologii do zarządzania wzrostem każdego biznesu finansowego. Firmy takie jak Stripe już z powodzeniem korzystają z Pythona, a Ty możesz zatrudnić naszych starannie zweryfikowanych programistów Pythona z marketplace'u Ideamotive, by pomogli Twojej firmie sięgnąć wyżej.

Technologia przekształca branżę finansową. Nowe startupy fintechowe rewolucjonizują rynek, przyspieszając cyfrową transformację największych firm bankowych i finansowych. Wykorzystaj nasze doświadczenie i zadbaj, by dzięki nowoczesnym rozwiązaniom być na czele tego wyścigu. Zobacz, jak eksperci fintech z Ideamotive mogą Ci pomóc osiągnąć Twoje cele.