5 nouveaux rôles d'analyse de données qui définiront l'avenir de la banque

Cet article a été initialement publié dans Analytics India Magazine.
De la personnalisation aux approches centrées sur le client, de la gestion prédictive des risques à la définition de l'optimisation des produits sur différents canaux. Le secteur bancaire a donné naissance à une nouvelle race de talents dans l'espace de carrière de l'analyse de données. Selon un récent guide Mckinsey sur la survie de la banque en 2017, les données sont au centre de chaque décision significative. Cela conduit à une augmentation des data scientists et des traducteurs de données ; qui analysent de gros volumes de données et les convertissent en un nouveau produit ou pilotent l'amélioration du produit pour l'utilisateur final.

De plus, la dépendance du secteur bancaire vis-à-vis des analystes quantitatifs, communément appelés « quants », s'est accentuée. Les rôles devenant de plus en plus répandus dans les institutions bancaires, ce nouveau talent des données définira l'avenir de la banque. Il peut combiner des compétences et une expertise dans les principaux aspects du big data, de l'analyse, du numérique, de l'atténuation des risques et de la prévention de la fraude.

La science des données aura-t-elle un avenir meilleur ? Absolument. Et il y aura une poussée de rôles divers dans le secteur financier. Alors que les banques sont aux prises avec de gros volumes de données de toutes sortes – sociales, textuelles, vidéo et géospatiales. Les analystes de données joueront un rôle de premier plan dans le sens des données et dans l'obtention d'informations sur les clients, telles que les prédictions de comportement et l'exploration du sentiment des clients.

Les principaux domaines dans lesquels l'analyse des données est appliquée sont l'orientation client, la maîtrise des coûts, la lutte contre la cybermenace, le terrorisme mondial, la conformité et la gestion des risques. Ce sont les domaines où la plupart des nouveaux rôles émergeront.

Analytics India Magazine et UpGrad décrivent quelques rôles d'analyse de données qui émergeront et ce qui entre dans leur création :

1. Analyste de la prévention de la fraude

Compétences indispensables : Une bonne base en statistiques, mathématiques appliquées et algorithmes. Une expertise en Python, Java et une connaissance de HBase sont indispensables.
Employeurs potentiels : EY, Genpact, Deloitte, HPE Infosys, TCS
Rôle du poste : L'analyse prédictive était la référence en matière de stratégie d'atténuation de la fraude, mais ce qui s'est récemment concentré sur le système dynamique basé sur l'apprentissage automatique (ML). La portée de Data Analytics ne fait que s'élargir. De nombreuses institutions financières l'ont déployé. Un exemple concret est une entreprise légendaire, Mastercard.

Chez Mastercard, l'utilisation d'algorithmes sophistiqués pour une analyse intelligente fournit non seulement plus de précision, mais également des informations en temps réel qui réduisent les faux refus et augmentent les approbations pour les transactions authentiques.

La solution Decision Intelligence de Mastercard, déployée l'an dernier, sonde un compte existant au fil du temps et détecte les anomalies telles qu'un pic de dépenses en tirant parti des informations de compte du client, de l'appareil, de l'emplacement, du type d'achat, du commerçant, etc.

Le rôle d'un analyste dans le secteur bancaire comprend la consultation des clients, la planification et l'exécution de projets quotidiens, l'investissement de leur temps pour rechercher si le client est solvable ou non et la préparation d'analyses financières et de marché. Grâce à des algorithmes uniques, les banques déploient des techniques de ML pour éliminer les anomalies dans les habitudes de dépenses d'un client et tirent parti des techniques d'intelligence artificielle pour améliorer l'expérience client globale.

2. Analyste du risque de crédit

Compétences indispensables : outre les statistiques, la connaissance des outils de Business Intelligence (BI) et du cadre de modélisation des risques est également importante.
Employeurs potentiels : Accenture, Genpact, SAS, Mckinsey, TCS
Rôle du poste : la gestion du risque de crédit déploie des mesures préventives et s'appuie fortement sur l'analyse préventive pour permettre aux banques d'atténuer la probabilité de défaillance. Après la crise hypothécaire de 2008, les banques ont renforcé leur portefeuille de risque de crédit à la lumière des nouvelles réglementations plus strictes qui sont entrées en vigueur.

Le travail d'un analyste du risque de crédit consiste à prendre des décisions commerciales judicieuses grâce à des analyses de crédit avancées. C'est là que l'analyse prescriptive et prédictive entre en jeu. Le rapport CRISIL a déjà souligné un grand manque de talents en Inde, dans ce domaine.

3. Traducteur en science des données dans le secteur bancaire

Compétences indispensables : outre les compétences habituelles en science des données, excellente communication ; une compréhension du domaine de l'industrie, des tendances et des nouvelles technologies est indispensable.
Employeurs potentiels : Mckinsey
Rôle professionnel : C'est un profil presque inconnu jusqu'à présent, et l'une des meilleures institutions financières au monde, Mckinsey l'a lancé. McKinsey est définie comme l'une des principales organisations axées sur l'analyse à travers le monde. Ils ont récemment publié un nouveau titre de poste pour leur équipe d'analyse. Selon Mckinsey, un traducteur Data Science est celui qui possède une base solide d'outils d'analyse avancés tels que Tableau, Hive, Hadoop, Spotfire et une base de langages de programmation comme R, Python et SAS.

Outre une facilité démontrée à travailler avec d'énormes ensembles de données, un traducteur de science des données maîtrise l'analyse de réseau, la gestion du cycle de vie des clients et possède la compétence de base de convertir les données en BI et en informations significatives. Les traducteurs de données auraient également un rôle de contact avec le client, agissant probablement comme un pont entre l'équipe et les clients.

4. Lutte contre le blanchiment d'argent (AML)

Compétences indispensables : connaissance des méthodes statistiques avancées, expérience avérée dans l'analyse des données financières et familiarité avec les questions de lutte contre le blanchiment d'argent.
Employeurs potentiels : Infosys, Genpact
Rôle du poste : L'analyse de données peut jouer un rôle énorme dans la lutte contre le terrorisme mondial en enrayant le flux de fonds vers les organisations terroristes et criminelles.

AML est devenu un flux de services avec des institutions financières déployant des solutions AML-KYC et exploitant diverses sources de données pour les prospects. La première étape dans la lutte contre le blanchiment d'argent consiste à collecter les bonnes informations pour répondre aux obligations réglementaires. Ces informations doivent être rendues digestes et visibles grâce au bon ensemble d'outils de BI.

Pour affiner davantage le processus, une autre couche doit être ajoutée à la base de données pour extraire le bon type de données, ce qui aidera à trouver les bons modèles de données. Genpact est un leader mondial de la gestion et de la transformation des processus d'entreprise par le numérique. Ils offrent des outils d'analyse avancés en AML/KYC qui fournissent également une diligence raisonnable et une plate-forme de filtrage de classe mondiale.

5. Analyse du service client

Compétences indispensables : connaissance avérée de SAS, R et expérience dans la création de modèles analytiques marketing, compétences en résolution de problèmes et connaissance de techniques telles que la régression et l'analyse du panier de consommation.
Employeurs potentiels : IBM, Salesforce.com, Oracle, TCS
Rôle du poste : vous souhaitez créer des produits centrés sur le client en exploitant le Big Data ? Vous voulez avoir de bonnes informations sur ce qui pourrait cliquer avec les clients de la nouvelle ère avant de faire un investissement important ? Vous devrez exploiter des tonnes de données avant de découvrir des informations précieuses telles que les points faibles des clients et leur comportement d'achat.

De l'analyse des sentiments aux produits axés sur le client, les banques proposent de plus en plus d'expériences attrayantes en créant d'excellentes capacités d'analyse grâce aux solutions d'analyse du parcours client. La plate-forme d'analyse identifie les opportunités clés et peut également prédire le comportement futur.

L'utilisation de l'analyse de données dans le service client englobe quatre points fondamentaux sur lesquels travaillent les spécialistes du parcours client :

1. Collectez des données couvrant le parcours client, y compris les différents points de contact.

2. Appliquez des analyses pour comprendre les points faibles du client et personnaliser le parcours.

3. Utilisez l'analyse prédictive et la technique ML pour prédire le comportement futur.

4. Retravailler la plateforme avec les nouvelles données découvertes.

Emballer!

L'avenir de l'analyse de données

Eh bien, comme nous en avons discuté ci-dessus, la portée de l'analyse des données, qui est énorme dans un avenir proche. Le rôle de l'analyste de données dans le secteur bancaire est de rassembler des rapports analytiques à partir des informations et d'aider l'institution et ses employés à prendre une meilleure décision pour l'avenir. De plus, le rôle de l'analyse dans le secteur bancaire est crucial car la croissance de l'entreprise repose sur les stratégies que vous élaborez pour obtenir les résultats souhaités.

Un autre domaine d'analyse comprend le traducteur Data Science, comme indiqué ci-dessus. La portée de la science des données en Inde augmente considérablement, car les secteurs bancaires utilisaient auparavant pour éviter le Big Data et la science des données pour éviter les fraudes. Maintenant que l'industrie émerge énormément, la portée de l'analyse de données en Inde augmente dans des proportions directes. L'avenir de l'analyse de données dépend de la science des données car elle traite à la fois les données non structurées et structurées. Vient ensuite le nettoyage, l'extraction et l'analyse des données dans une mesure où vous pouvez venir au bénéfice des mesures qui devraient être initiées pour la croissance de l'entreprise. Tout cela relève de la science des données.

Si vous êtes désireux de mener des innovations axées sur les données dans le secteur bancaire qui est prêt pour une croissance exponentielle en 2017, il existe une pléthore de rôles à choisir. Et si vous n'avez pas les compétences préalables ou si vous souhaitez améliorer vos compétences avec des cours spécialisés, vous pouvez vous inscrire à la certification PG d'UpGrad en science des données ! Le cours est dispensé en partenariat avec l'IIIT-B. Dans le cadre du programme, vous avez la possibilité de vous spécialiser dans le domaine BFSI grâce à des cours et à un projet Capstone pertinent pour l'industrie. Vérifiez-le maintenant!