5 أدوار جديدة لتحليل البيانات ستحدد مستقبل الخدمات المصرفية

تم نشر هذه المقالة في الأصل في مجلة Analytics India.
من التخصيص إلى الأساليب التي تركز على العملاء ، وإدارة المخاطر التنبؤية لتحديد تحسين المنتج عبر قنوات مختلفة. أدى القطاع المصرفي إلى ظهور جيل جديد من المواهب في مجال تحليل البيانات الوظيفي. وفقًا لدليل Mckinsey الأخير للخدمات المصرفية الباقية في عام 2017 ، فإن البيانات هي مركز كل قرار ذي معنى. يؤدي إلى زيادة عدد علماء البيانات ومترجمي البيانات ؛ الذين يحللون كميات كبيرة من البيانات ويحولونها إلى منتج جديد أو يقودون تحسين المنتج للمستخدم النهائي.

علاوة على ذلك ، فقد تعمق اعتماد الصناعة المصرفية على المحللين الكميين ، المعروفين باسم "الكميات". مع انتشار الأدوار على نطاق واسع عبر المؤسسات المصرفية ، ستحدد موهبة البيانات الجديدة هذه مستقبل الخدمات المصرفية. يمكنه الجمع بين المهارات والخبرات عبر الجوانب الرئيسية - البيانات الضخمة والتحليلات والرقمية وتخفيف المخاطر ومنع الاحتيال.

هل سيكون لعلوم البيانات مستقبل أفضل؟ بالتااكيد. وستكون هناك طفرة في الأدوار المتنوعة عبر القطاع المالي. بينما تتصارع البنوك مع كميات كبيرة من البيانات من جميع الأنواع - الاجتماعية والنصية والفيديو والجغرافية المكانية. سيلعب محللو البيانات دورًا رائدًا من حيث إقراض البيانات واشتقاق رؤى العملاء مثل تنبؤات السلوك والتعمق في معنويات العملاء.

المجالات الرئيسية التي يتم فيها تطبيق تحليلات البيانات هي التركيز على العملاء ، واحتواء التكلفة ، ومكافحة التهديد السيبراني ، والإرهاب العالمي ، والامتثال وإدارة المخاطر. هذه هي المجالات التي ستظهر فيها معظم الأدوار الجديدة.

تحدد مجلة Analytics India و UpGrad بعض أدوار تحليلات البيانات التي ستظهر وما يدخل في صنعها:

1. محلل منع الاحتيال

المهارات الأساسية: أسس جيدة في الإحصاء والرياضيات التطبيقية والخوارزميات. الخبرة في Python و Java ومعرفة HBase أمر لا بد منه.
أرباب العمل المحتملين: EY و Genpact و Deloitte و HPE Infosys و TCS
الدور الوظيفي: كانت التحليلات التنبؤية هي المعيار الذهبي في استراتيجية الحد من الاحتيال ولكن ما أصبح موضع التركيز مؤخرًا هو نظام ديناميكي قائم على التعلم الآلي (ML). نطاق تحليلات البيانات آخذ في الازدياد. قامت العديد من المؤسسات المالية بنشره. ومن الأمثلة على ذلك شركة ذات طوابق ، Mastercard.

في Mastercard ، لا يوفر استخدام الخوارزميات المعقدة للتحليل الذكي مزيدًا من الدقة فحسب ، بل يوفر أيضًا معلومات في الوقت الفعلي تخفض حالات الرفض الخاطئة وتزيد من الموافقات للمعاملات الحقيقية.

حل ذكاء القرار من ماستركارد ، الذي تم طرحه العام الماضي ، التحقيق في العمل الإضافي للحساب الحالي واكتشاف الحالات الشاذة مثل الارتفاع المفاجئ في الإنفاق من خلال الاستفادة من معلومات حساب العميل والجهاز والموقع ونوع الشراء والتاجر وما إلى ذلك.

يشمل دور المحلل في الصناعة المصرفية تقديم الاستشارات للعملاء ، وتخطيط وتنفيذ المشاريع اليومية ، واستثمار وقتهم في البحث عما إذا كان العميل يستحق الائتمان أم لا ، وإعداد التحليل المالي وتحليل السوق. من خلال الخوارزميات الفريدة ، تنشر البنوك تقنيات تعلم الآلة لاستبعاد الحالات الشاذة في نمط إنفاق العميل والاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة العملاء بشكل عام.

2. محلل مخاطر الائتمان

المهارات التي يجب امتلاكها: إلى جانب الإحصاء ، تعتبر المعرفة بأدوات ذكاء الأعمال (BI) وإطار نمذجة المخاطر مهمة أيضًا.
أرباب العمل المحتملين: Accenture ، و Genpact ، و SAS ، و Mckinsey ، و TCS
الدور الوظيفي: تقوم إدارة مخاطر الائتمان بنشر تدابير وقائية وتعتمد بشكل كبير على التحليلات الوقائية لتمكين البنوك من التخفيف من احتمالية التخلف عن السداد. بعد أزمة الرهن العقاري لعام 2008 ، عززت البنوك محفظة مخاطر الائتمان لديها في ضوء اللوائح الجديدة والأشد صرامة التي دخلت حيز التنفيذ.

تتطلب وظيفة محلل مخاطر الائتمان اتخاذ قرارات تجارية سليمة من خلال تحليلات الائتمان المتقدمة. هذا هو المكان الذي تلعب فيه التحليلات الوصفية والتنبؤية. أشار تقرير CRISIL بالفعل إلى وجود فجوة كبيرة في المواهب في الهند ، في هذا المجال.

3. مترجم علوم البيانات في البنوك

المهارات الأساسية: إلى جانب مجموعة مهارات علوم البيانات المعتادة ، تواصل ممتاز ؛ إن فهم مجال الصناعة والاتجاهات والتقنيات الجديدة أمر لا بد منه.
أرباب العمل المحتملين: ماكينزي
الدور الوظيفي: هو ملف شخصي لم يُسمع به تقريبًا ، حتى الآن ، وواحد من أفضل المؤسسات المالية على مستوى العالم ، بدأه ماكينزي. تم تعريف Mckinsey على أنها واحدة من المؤسسات الرائدة التي تعتمد على التحليلات في جميع أنحاء العالم. لقد قاموا مؤخرًا بنشر مسمى وظيفي جديد لفريق التحليلات الخاص بهم. وفقًا لماكينزي ، فإن مترجم علوم البيانات هو الشخص الذي يمتلك قاعدة صلبة من أدوات التحليلات المتقدمة مثل Tableau و Hive و Hadoop و Spotfire وأسس لغات البرمجة مثل R و Python و SAS.

إلى جانب السهولة المثبتة في العمل مع مجموعات البيانات الضخمة ، فإن مترجم علوم البيانات بارع في تحليلات الشبكة وإدارة دورة حياة العميل ولديه المهارة الأساسية لتحويل البيانات إلى ذكاء أعمال ورؤى هادفة. سيكون لمترجمي البيانات أيضًا دور يواجه العميل ، وربما يعمل كجسر بين الفريق والعملاء.

4. مكافحة غسل الأموال (AML)

المهارات الأساسية: معرفة الأساليب الإحصائية المتقدمة ، والخبرة المثبتة في تحليل البيانات المالية ، والإلمام بقضايا مكافحة غسيل الأموال.
أرباب العمل المحتملين: Infosys، Genpact
الدور الوظيفي: يمكن أن تلعب تحليلات البيانات دورًا كبيرًا في مكافحة الإرهاب العالمي من خلال وقف تدفق الأموال إلى المنظمات الإرهابية والإجرامية.

نمت AML إلى تدفق خدمات مع المؤسسات المالية التي تنشر حلول AML-KYC والاستفادة من مصادر مختلفة من البيانات للعملاء المحتملين. تتمثل الخطوة الأولى في معالجة غسيل الأموال في جمع المعلومات الصحيحة للوفاء بالالتزامات التنظيمية. يجب جعل هذه المعلومات سهلة الهضم ومرئية من خلال المجموعة الصحيحة من أدوات ذكاء الأعمال.

لزيادة حدة العملية ، يجب إضافة طبقة أخرى إلى قاعدة البيانات لاستخراج النوع الصحيح من البيانات التي ستساعد في العثور على الأنماط الصحيحة للبيانات. Genpact ، هي شركة عالمية رائدة في إدارة وتحويل عمليات الأعمال التي تعمل بالطاقة الرقمية. أنها توفر أدوات تحليل متقدمة في AML / KYC التي توفر أيضًا العناية الواجبة ومنصة فحص عالمية المستوى.

5. تحليلات خدمة العملاء

المهارات التي يجب امتلاكها: معرفة مثبتة بـ SAS و R وخبرة في بناء النماذج التحليلية للتسويق ومهارات حل المشكلات ومعرفة التقنيات مثل الانحدار وتحليل سلة السوق.
أرباب العمل المحتملين: IBM و Salesforce.com و Oracle و TCS
الدور الوظيفي: هل ترغب في إنشاء منتجات تتمحور حول العملاء من خلال الاستفادة من البيانات الضخمة؟ هل تريد رؤى رائعة حول ما يمكن أن ينقر عليه العملاء في العصر الجديد قبل إجراء استثمار كبير؟ سيتعين عليك الاستفادة من رزمة البيانات قبل الكشف عن رؤى قيمة مثل نقاط الألم لدى العميل وسلوك الإنفاق.

من تحليل المشاعر إلى المنتجات التي تركز على العملاء ، تقود البنوك بشكل متزايد الخبرات التفاعلية من خلال بناء قدرات تحليلية ممتازة من خلال حلول Customer Journey Analytics. تحدد منصة التحليلات الفرص الرئيسية ويمكنها أيضًا توقع السلوك المستقبلي.

يشمل استخدام تحليلات البيانات في خدمة العملاء أربع نقاط أساسية يعمل عبرها متخصصو رحلة العميل:

1. اجمع البيانات التي تغطي رحلة العميل ، بما في ذلك نقاط الاتصال المختلفة.

2. قم بتطبيق التحليلات لفهم نقاط الألم لدى العميل وتخصيص الرحلة.

3. استخدم التحليلات التنبؤية وتقنية ML للتنبؤ بالسلوك المستقبلي.

4. أعد صياغة المنصة بالبيانات الجديدة المكتشفة.

تغليف!

مستقبل تحليلات البيانات

حسنًا ، كما ناقشنا أعلاه نطاق تحليلات البيانات ، وهو نطاق ضخم في المستقبل القريب. يتمثل دور محلل البيانات في الأعمال المصرفية في جمع التقارير التحليلية من الرؤى ومساعدة المؤسسة وموظفيها على اتخاذ قرار أفضل للمستقبل. علاوة على ذلك ، فإن دور التحليلات في الصناعة المصرفية أمر بالغ الأهمية لأن نمو الشركة يعتمد على الاستراتيجيات التي تقوم بها للحصول على النتائج المرجوة.

يشمل مجال التحليلات الآخر مترجم علوم البيانات كما تمت مناقشته أعلاه. يتزايد نطاق علم البيانات في الهند بشكل كبير حيث استخدمت القطاعات المصرفية في وقت سابق لتجنب البيانات الضخمة وعلوم البيانات لتجنب الاحتيال. الآن وقد بدأت الصناعة في الظهور بشكل كبير ، فإن نطاق تحليلات البيانات في الهند يتزايد بنسب مباشرة. يعتمد مستقبل تحليلات البيانات على علم البيانات لأنه يتعامل مع البيانات غير المهيكلة والمنظمة. ثم يأتي بعد ذلك التطهير والتعدين وتحليل البيانات إلى الحد الذي يمكنك من خلاله الوصول إلى تدابير المستفيد التي ينبغي الشروع فيها من أجل نمو الشركة. كل هذا يأتي تحت علم البيانات.

إذا كنت حريصًا على الابتكارات الرائدة التي تقودها البيانات في القطاع المصرفي والتي تم إعدادها للنمو الهائل في عام 2017 ، فهناك عدد كبير من الأدوار التي يمكنك اختيارها. وإذا لم تكن لديك المهارات المطلوبة مسبقًا أو ترغب في رفع مستوى المهارات من خلال الدورات المتخصصة ، فيمكنك التسجيل في شهادة UpGrad's PG في علوم البيانات! يتم تقديم الدورة بالشراكة مع IIIT-B. كجزء من البرنامج ، تحصل على فرصة للتخصص في مجال BFSI من خلال الدورات الدراسية ومن خلال مشروع Capstone ذي الصلة بالصناعة. افحصه الآن!