5 neue Data Analytics-Rollen, die die Zukunft des Bankwesens definieren werden

Dieser Artikel wurde ursprünglich im Analytics India Magazine veröffentlicht.
Von Personalisierung über kundenorientierte Ansätze, vorausschauendes Risikomanagement bis hin zur Definition von Produktoptimierungen über verschiedene Kanäle hinweg. Der Bankensektor hat eine neue Generation von Talenten im gesamten Karrierebereich der Datenanalyse hervorgebracht. Laut einem aktuellen Mckinsey-Leitfaden zum Überleben des Bankwesens im Jahr 2017 stehen Daten im Mittelpunkt jeder sinnvollen Entscheidung. Es führt zu einem Anstieg von Datenwissenschaftlern und Datenübersetzern; die große Datenmengen analysieren und in ein neues Produkt umwandeln oder Produktverbesserungen für den Endverbraucher vorantreiben.

Darüber hinaus hat sich die Abhängigkeit der Bankenbranche von quantitativen Analysten, allgemein bekannt als „Quants“, vertieft. Da die Rollen immer breiter über Bankinstitute verteilt werden, wird dieses neue Datentalent die Zukunft des Bankwesens definieren. Es kann Fähigkeiten und Fachwissen über wichtige Aspekte von Big Data, Analytik, Digital, Risikominderung und Betrugsprävention kombinieren.

Wird Data Science eine bessere Zukunft haben? Bestimmt. Und es wird eine Flut unterschiedlicher Rollen im gesamten Finanzsektor geben. Während Banken sich mit großen Datenmengen aller Art auseinandersetzen – soziale, Text-, Video- und Geodaten. Datenanalysten werden eine führende Rolle spielen, wenn es darum geht, Daten einen Sinn zu verleihen und Kundenerkenntnisse wie Verhaltensvorhersagen abzuleiten und sich mit der Kundenstimmung zu befassen.

Die Schlüsselbereiche, in denen Datenanalysen angewendet werden, sind Kundenorientierung, Kostendämpfung, Bekämpfung der Cyberbedrohung, globaler Terror sowie Compliance- und Risikomanagement. Dies sind die Bereiche, in denen die meisten neuen Rollen entstehen werden.

Das Analytics India Magazine und UpGrad stellen einige Rollen in der Datenanalyse vor, die entstehen werden, und was zu ihrer Entstehung beiträgt:

1. Analyst für Betrugsprävention

Must-Have Skills: Gute Grundkenntnisse in Statistik, angewandter Mathematik und Algorithmen. Kenntnisse in Python, Java und HBase-Kenntnisse sind ein Muss.
Potenzielle Arbeitgeber: EY, Genpact, Deloitte, HPE Infosys, TCS
Job-Rolle: Predictive Analytics war der Goldstandard in der Betrugsbekämpfungsstrategie, aber was in letzter Zeit in den Fokus gerückt ist, sind dynamische, auf maschinellem Lernen (ML) basierende Systeme. Der Umfang der Datenanalyse wird immer größer. Viele Finanzinstitute haben es eingesetzt. Ein typisches Beispiel ist ein traditionsreiches Unternehmen, Mastercard.

Bei Mastercard bietet der Einsatz ausgeklügelter Algorithmen für intelligente Analysen nicht nur mehr Genauigkeit, sondern auch Echtzeitinformationen, die falsche Ablehnungen reduzieren und die Genehmigungen für echte Transaktionen erhöhen.

Die Decision Intelligence-Lösung von Mastercard, die letztes Jahr eingeführt wurde, prüft Überstunden eines bestehenden Kontos und erkennt Anomalien wie Ausgabenspitzen, indem Kontoinformationen , Gerät, Standort, Art des Kaufs, Händler usw. des Kunden genutzt werden.

Die Rolle eines Analysten in der Bankenbranche umfasst die Beratung von Kunden, die Planung und Durchführung von täglichen Projekten, die Investition seiner Zeit in die Suche, ob der Kunde kreditwürdig ist oder nicht, und die Erstellung von Finanz- und Marktanalysen. Durch einzigartige Algorithmen setzen Banken ML-Techniken ein, um Anomalien im Ausgabeverhalten eines Kunden auszuschließen, und nutzen Techniken der künstlichen Intelligenz, um das allgemeine Kundenerlebnis zu verbessern.

2. Kreditrisikoanalyst

Must-Have-Fähigkeiten: Neben Statistik sind auch Kenntnisse in Business Intelligence (BI)-Tools und dem Risk Modeling Framework wichtig.
Mögliche Arbeitgeber: Accenture, Genpact, SAS, Mckinsey, TCS
Aufgabenbereich: Das Kreditrisikomanagement setzt präventive Maßnahmen ein und stützt sich stark auf präventive Analysen, um Banken in die Lage zu versetzen, die Wahrscheinlichkeit von Zahlungsausfällen zu mindern. Nach der Hypothekenkrise von 2008 haben die Banken ihr Kreditrisikoportfolio angesichts neuer und strengerer Vorschriften, die in Kraft getreten sind, gestärkt.

Die Aufgabe eines Kreditrisikoanalysten besteht darin, fundierte Geschäftsentscheidungen durch fortschrittliche Kreditanalysen zu treffen. Hier kommen Prescriptive und Predictive Analytics ins Spiel. Der CRISIL-Bericht wies bereits auf eine große Talentlücke in Indien in diesem Bereich hin.

3. Data Science-Übersetzer im Bankwesen

Must-Have-Fähigkeiten: Neben den üblichen Data Science-Fähigkeiten exzellente Kommunikation; Ein Verständnis von Branchendomänen, Trends und neuen Technologien ist ein Muss.
Mögliche Arbeitgeber: Mckinsey
Berufliche Rolle: Es ist ein Profil, das bisher fast unbekannt ist, und eines der besten Finanzinstitute weltweit, Mckinsey hat damit begonnen. Mckinsey gilt als eines der weltweit führenden analyseorientierten Unternehmen. Sie haben kürzlich eine neue Stellenbezeichnung für ihr Analytics-Team veröffentlicht. Laut Mckinsey ist ein Data-Science-Übersetzer jemand, der über eine solide Basis fortschrittlicher Analysetools wie Tableau, Hive, Hadoop, Spotfire und Grundkenntnisse in Programmiersprachen wie R, Python und SAS verfügt.

Neben einer nachweislich einfachen Arbeit mit riesigen Datensätzen beherrscht ein Data Science Translator Netzwerkanalysen, Kundenlebenszyklusmanagement und verfügt über die Kernkompetenz, Daten in BI und aussagekräftige Erkenntnisse umzuwandeln. Datenübersetzer würden auch eine kundenorientierte Rolle spielen und wahrscheinlich als Brücke zwischen dem Team und den Kunden fungieren.

4. Geldwäschebekämpfung (AML)

Must-Have-Fähigkeiten: Kenntnisse fortgeschrittener statistischer Methoden, nachgewiesene Erfahrung in der Analyse von Finanzdaten und Vertrautheit mit AML-Themen.
Mögliche Arbeitgeber: Infosys, Genpact
Berufliche Rolle: Datenanalyse kann eine große Rolle bei der Bekämpfung des globalen Terrors spielen, indem sie den Geldfluss zu terroristischen und kriminellen Organisationen eindämmt.

AML hat sich zu einem Service-Stream entwickelt, bei dem Finanzinstitute AML-KYC- Lösungen einsetzen und unterschiedliche Datenquellen für Leads erschließen. Der erste Schritt zur Bekämpfung der Geldwäsche besteht darin, die richtigen Informationen zur Erfüllung regulatorischer Verpflichtungen zu sammeln. Diese Informationen sollten durch die richtigen BI-Tools verdaulich und sichtbar gemacht werden.

Um den Prozess weiter zu schärfen, sollte der Datenbank eine weitere Schicht hinzugefügt werden, um die richtige Art von Daten zu extrahieren, die beim Auffinden der richtigen Datenmuster helfen. Genpact ist ein weltweit führender Anbieter von digital unterstütztem Geschäftsprozessmanagement und -transformation. Sie bieten fortschrittliche Analysetools in AML/KYC, die auch Due Diligence und eine erstklassige Screening-Plattform bieten.

5. Kundendienstanalyse

Must-Have-Fähigkeiten: Nachgewiesene Kenntnisse in SAS, R und Erfahrung im Aufbau von Marketinganalysemodellen, Fähigkeiten zur Problemlösung und Kenntnisse in Techniken wie Regression und Warenkorbanalyse.
Potenzielle Arbeitgeber: IBM, Salesforce.com, Oracle, TCS
Job-Rolle: Möchten Sie kundenorientierte Produkte erstellen, indem Sie Big Data nutzen? Möchten Sie großartige Einblicke darüber, was bei den New-Age-Kunden ankommen könnte, bevor Sie eine beträchtliche Investition tätigen? Sie müssen Unmengen von Daten erschließen, bevor Sie wertvolle Erkenntnisse gewinnen, wie z. B. die Schmerzpunkte und das Ausgabeverhalten der Kunden.

Von der Stimmungsanalyse bis hin zu kundenorientierten Produkten fördern Banken zunehmend ansprechende Erlebnisse, indem sie durch Customer Journey Analytics-Lösungen hervorragende Analysefähigkeiten aufbauen. Die Analyseplattform identifiziert wichtige Chancen und kann auch zukünftiges Verhalten vorhersagen.

Der Einsatz von Data Analytics im Kundenservice umfasst vier grundlegende Punkte, an denen Customer-Journey-Spezialisten arbeiten:

1. Sammeln Sie Daten über die Customer Journey, einschließlich der unterschiedlichen Berührungspunkte.

2. Wenden Sie Analysen an, um die Schmerzpunkte des Kunden zu verstehen und die Reise zu personalisieren.

3. Verwenden Sie Predictive Analytics und ML-Techniken, um zukünftiges Verhalten vorherzusagen.

4. Überarbeiten Sie die Plattform mit den neu entdeckten Daten.

Einpacken!

Zukunft der Datenanalyse

Nun, wie wir oben den Umfang der Datenanalyse besprochen haben, der in naher Zukunft riesig sein wird. Die Rolle des Datenanalysten im Bankwesen besteht darin, analytische Berichte aus den Erkenntnissen zu sammeln und der Institution und ihren Mitarbeitern zu helfen, eine bessere Entscheidung für die Zukunft zu treffen. Darüber hinaus ist die Rolle von Analytics in der Bankenbranche von entscheidender Bedeutung, da das Wachstum des Unternehmens auf den Strategien basiert, die Sie verfolgen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Ein weiteres Feld der Analytik ist der Data Science-Übersetzer, wie oben beschrieben. Der Anwendungsbereich von Data Science in Indien nimmt erheblich zu, da Bankensektoren früher verwendet wurden, um Big Data und Data Science zu vermeiden, um Betrug zu vermeiden. Jetzt, da sich die Branche immens entwickelt, nimmt der Umfang der Datenanalyse in Indien in direkten Proportionen zu. Die Zukunft der Datenanalyse hängt von Data Science ab, da sie sich sowohl mit unstrukturierten als auch mit strukturierten Daten befasst. Dann erfolgt die Bereinigung, Mining und Analyse von Daten in einem Umfang, in dem Sie zu den nützlichen Maßnahmen gelangen können, die für das Wachstum des Unternehmens eingeleitet werden sollten. All dies fällt unter Data Science.

Wenn Sie an führenden datengesteuerten Innovationen im Bankensektor interessiert sind, der 2017 auf exponentielles Wachstum vorbereitet ist, gibt es eine Vielzahl von Rollen zur Auswahl. Und wenn Sie nicht über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen oder sich mit Spezialkursen weiterbilden möchten, können Sie sich für die PG-Zertifizierung in Data Science von UpGrad anmelden! Der Kurs wird in Partnerschaft mit IIIT-B angeboten. Als Teil des Programms erhalten Sie die Möglichkeit, sich durch Kursarbeit und durch ein branchenrelevantes Capstone-Projekt auf den BFSI-Bereich zu spezialisieren. Schau es dir jetzt an!