Python在現代銀行業當中扮演著越來越重要的角色，其強大的數據分析和處理能力，讓它成為了銀行業的理想語言。

在銀行業內，Python主要應用于以下幾個方面：

1.數據分析：銀行業需要處理大量的數據，而Python能夠輕松地對這些數據進行處理、統計和分析，從而幫助銀行業做出更加準確的決策。

#用pandas統計每個客戶的平均存款金額
import pandas as pd
df = pd.read_csv('customer_data.csv')
avg_deposit = df.groupby('customer_id')['deposit_amount'].mean()
print(avg_deposit)

2.風險控制：銀行業需要對可能發生的風險進行預測和防范。Python可以幫助銀行業分析客戶的信用狀況，從而降低信用風險。

#預測客戶違約概率
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
data=pd.read_csv('credit_data.csv')
#將數據處理成可用于分類的格式
X = data.drop(['credit_rating'], axis=1)
y = data['credit_rating']
#構建分類器
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X, y)
#預測違約概率
default_prob = clf.predict_proba([[35, 60000, 3]])[:,1][0]
print(default_prob)

3.自動化交易：Python可以幫助銀行業進行自動化交易，從而降低操作風險和提高效率。

#收到客戶交易請求進行處理
def process_order(order):
#執行交易操作
pass
#定時檢查客戶訂單
while True:
orders = get_orders()
for order in orders:
process_order(order)
time.sleep(10)

總之，Python在銀行業內發揮著越來越大的作用，未來將有更多的應用場景涌現。