5 Peran Analisis Data Baru yang Akan Menentukan Masa Depan Perbankan

Artikel ini awalnya diterbitkan di Analytics India Magazine.
Dari personalisasi hingga pendekatan yang berpusat pada pelanggan, manajemen risiko prediktif hingga menentukan optimalisasi produk di berbagai saluran. Sektor perbankan telah memunculkan generasi baru bakat di seluruh ruang karir analitik data. Menurut panduan Mckinsey baru-baru ini untuk bertahan di perbankan pada tahun 2017, Data adalah pusat dari setiap keputusan yang berarti. Ini mengarah pada peningkatan ilmuwan data dan penerjemah data; yang menganalisis volume data yang besar dan mengubahnya menjadi produk baru atau mendorong peningkatan produk untuk pengguna akhir.

Selanjutnya, ketergantungan industri perbankan pada analis kuantitatif, yang dikenal sebagai 'quants', telah semakin dalam. Dengan peran yang semakin tersebar luas di lembaga perbankan, talenta data baru ini akan menentukan masa depan perbankan. Ini dapat menggabungkan keterampilan dan keahlian di seluruh aspek utama – data besar, analitik, digital, mitigasi risiko, dan pencegahan penipuan.

Akankah ilmu data memiliki masa depan yang lebih baik? Pastinya. Dan akan ada lonjakan peran yang beragam di sektor keuangan. Saat bank bergulat dengan semua jenis data dalam jumlah besar – sosial, teks, video, dan geospasial. Analis data akan memainkan peran utama dalam hal meminjamkan data dan memperoleh wawasan pelanggan seperti prediksi perilaku dan menggali sentimen pelanggan.

Area utama di mana analisis data diterapkan adalah berpusat pada pelanggan, pengendalian biaya, memerangi ancaman dunia maya, teror global, dan kepatuhan serta manajemen risiko. Ini adalah area di mana sebagian besar peran baru akan muncul.

Analytics India Magazine dan UpGrad menjelaskan beberapa peran analisis data yang akan muncul dan apa yang terjadi dalam pembuatannya:

1. Analis Pencegahan Penipuan

Keterampilan yang Harus Dimiliki: Dasar yang baik dalam statistik, matematika terapan, dan algoritme. Keahlian dalam Python, Java dan pengetahuan tentang HBase adalah suatu keharusan.
Pemberi Kerja Potensial: EY, Genpact, Deloitte, HPE Infosys, TCS
Peran Pekerjaan: Analitik prediktif adalah standar emas dalam strategi mitigasi penipuan, tetapi yang menjadi fokus baru-baru ini adalah sistem berbasis pembelajaran mesin (ML) dinamis. Cakupan Data Analytics semakin tinggi. Banyak lembaga keuangan telah menerapkannya. Contohnya adalah perusahaan bertingkat, Mastercard.

Di Mastercard, penggunaan algoritme canggih untuk analisis cerdas tidak hanya memberikan lebih banyak akurasi tetapi juga informasi waktu nyata yang mengurangi penolakan palsu, dan meningkatkan persetujuan, untuk transaksi asli.

Solusi Intelijen Keputusan Mastercard, diluncurkan tahun lalu, menyelidiki akun yang ada dari waktu ke waktu dan mendeteksi anomali seperti lonjakan pengeluaran dengan memanfaatkan informasi akun pelanggan, perangkat, lokasi, jenis pembelian, pedagang, dll.

Peran Analis dalam industri perbankan termasuk memberikan konsultasi kepada pelanggan, merencanakan dan melaksanakan proyek sehari-hari, menginvestasikan waktu mereka dalam mencari apakah pelanggan layak kredit atau tidak dan mempersiapkan analisis keuangan dan pasar. Melalui algoritme unik, bank menerapkan teknik ML untuk mengesampingkan anomali dalam pola pengeluaran pelanggan dan memanfaatkan teknik kecerdasan buatan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.

2. Analis Risiko Kredit

Keterampilan yang Harus Dimiliki: Selain Statistik, pengetahuan tentang alat Business Intelligence (BI) dan Kerangka Pemodelan Risiko juga penting.
Pemberi Kerja Potensial: Accenture, Genpact, SAS, Mckinsey, TCS
Peran Pekerjaan: Manajemen risiko kredit menerapkan langkah-langkah pencegahan dan sangat bergantung pada analitik pencegahan untuk memungkinkan bank mengurangi kemungkinan gagal bayar. Pasca krisis hipotek 2008, bank telah memperkuat portofolio risiko kredit mereka sehubungan dengan peraturan baru dan lebih ketat yang mulai berlaku.

Pekerjaan seorang analis risiko kredit memerlukan pengambilan keputusan bisnis yang baik melalui analitik kredit tingkat lanjut. Di sinilah analitik preskriptif dan prediktif berperan. Laporan CRISIL telah menunjukkan kesenjangan bakat yang besar di India, di bidang ini.

3. Penerjemah Ilmu Data di Perbankan

Keterampilan yang Harus Dimiliki: Selain kumpulan keterampilan Ilmu Data yang biasa, komunikasi yang sangat baik; pemahaman tentang domain industri, tren, dan teknologi baru adalah hal yang harus dimiliki.
Pemberi Kerja Potensial: Mckinsey
Peran Pekerjaan: Ini adalah profil yang hampir tidak pernah terdengar, sejauh ini, dan salah satu lembaga keuangan terbaik secara global, Mckinsey memulainya. Mckinsey didefinisikan sebagai salah satu organisasi berbasis analitik terkemuka di seluruh dunia. Mereka baru-baru ini memposting judul pekerjaan baru untuk tim analitik mereka. Menurut Mckinsey, penerjemah Ilmu Data adalah orang yang memiliki dasar yang kuat untuk alat analitik canggih seperti Tableau, Hive, Hadoop, Spotfire dan landasan bahasa pemrograman seperti R, Python, dan SAS.

Selain kemudahan yang ditunjukkan dalam bekerja dengan kumpulan data besar, Penerjemah Ilmu Data mahir dalam analitik jaringan, manajemen siklus hidup pelanggan, dan memiliki keterampilan inti untuk mengubah data menjadi BI dan wawasan yang bermakna. Penerjemah data juga akan memiliki peran menghadapi klien, mungkin bertindak sebagai jembatan antara tim dan klien.

4. Anti Pencucian Uang (AML)

Keahlian yang Harus Dimiliki: Pengetahuan tentang metode statistik tingkat lanjut, pengalaman yang terbukti dalam analisis data keuangan, dan keakraban dengan masalah AML.
Pemberi Kerja Potensial: Infosys, Genpact
Peran Pekerjaan: Analisis Data dapat memainkan peran besar dalam memerangi teror global dengan membendung aliran dana ke organisasi teroris dan kriminal.

AML telah berkembang menjadi aliran layanan dengan lembaga keuangan yang menerapkan solusi AML-KYC dan memanfaatkan berbagai sumber data untuk prospek. Langkah pertama dalam menangani pencucian uang adalah mengumpulkan informasi yang tepat untuk memenuhi kewajiban peraturan. Informasi ini harus dibuat mudah dicerna dan terlihat melalui perangkat BI yang tepat.

Untuk mempertajam proses lebih lanjut, lapisan lain harus ditambahkan ke database untuk mengekstrak jenis data yang tepat yang akan membantu dalam menemukan pola data yang tepat. Genpact, adalah pemimpin global dalam manajemen dan transformasi proses bisnis yang didukung secara digital. Mereka menawarkan alat analitik canggih dalam AML/KYC yang juga menyediakan uji tuntas dan platform penyaringan kelas dunia.

5. Analisis Layanan Pelanggan

Keterampilan yang Harus Dimiliki: Pengetahuan yang terbukti tentang SAS, R, dan pengalaman dalam membangun model analisis pemasaran, keterampilan memecahkan masalah, dan pengetahuan tentang teknik seperti regresi dan analisis keranjang pasar.
Pemberi Kerja Potensial: IBM, Salesforce.com, Oracle, TCS
Peran Pekerjaan: Ingin membuat produk yang berfokus pada pelanggan dengan memanfaatkan data besar? Ingin wawasan hebat tentang apa yang mungkin diklik dengan pelanggan zaman baru sebelum melakukan investasi yang cukup besar? Anda harus memanfaatkan rim data sebelum mengungkap wawasan berharga seperti poin rasa sakit pelanggan dan perilaku pembelanjaan.

Dari analisis sentimen hingga produk yang berfokus pada pelanggan, bank semakin mendorong pengalaman yang menarik dengan membangun kemampuan analitis yang sangat baik melalui solusi Customer Journey Analytics. Platform analitik mengidentifikasi peluang utama dan juga dapat memprediksi perilaku di masa depan.

Penggunaan analitik data dalam layanan pelanggan mencakup empat poin dasar di mana spesialis perjalanan pelanggan bekerja:

1. Kumpulkan data yang mencakup perjalanan pelanggan, termasuk berbagai titik kontak.

2. Terapkan analitik untuk memahami poin kesulitan pelanggan dan mempersonalisasi perjalanan.

3. Gunakan analisis prediktif dan teknik ML untuk memprediksi perilaku di masa mendatang.

4. Kerjakan ulang platform dengan data baru yang ditemukan.

Membungkus!

Masa Depan Analisis Data

Nah, seperti yang telah kita bahas di atas ruang lingkup Analisis data, yang sangat besar dalam waktu dekat. Peran Analis Data di perbankan adalah untuk mengumpulkan laporan analitis dari wawasan dan membantu institusi dan karyawannya membuat keputusan yang lebih baik untuk masa depan. Selain itu, peran Analytics dalam industri perbankan sangat penting karena pertumbuhan perusahaan didasarkan pada strategi yang Anda buat untuk mendapatkan hasil yang diinginkan.

Bidang analitik lain termasuk penerjemah Ilmu Data seperti yang dibahas di atas. Cakupan Ilmu Data di India meningkat pesat karena sektor Perbankan sebelumnya digunakan untuk menghindari Big Data dan ilmu Data untuk menghindari penipuan. Sekarang industri berkembang pesat, ruang lingkup Analisis Data di India meningkat dalam proporsi langsung. Masa depan analitik data bergantung pada Ilmu Data karena berkaitan dengan data tidak terstruktur dan terstruktur. Kemudian datang pembersihan, penambangan, dan analisis data sampai pada tingkat di mana Anda bisa sampai pada langkah-langkah penerima manfaat yang harus dimulai untuk pertumbuhan perusahaan. Semua ini berada di bawah Ilmu Data.

Jika Anda tertarik untuk memimpin inovasi berbasis data di sektor perbankan yang siap untuk pertumbuhan eksponensial di tahun 2017, ada banyak peran yang bisa dipilih. Dan jika Anda tidak memiliki keterampilan prasyarat atau ingin meningkatkan keterampilan dengan kursus khusus, maka Anda dapat mendaftar di Sertifikasi PG UpGrad dalam ilmu Data! Kursus ini disediakan dalam kemitraan dengan IIIT-B. Sebagai bagian dari program, Anda mendapatkan kesempatan untuk berspesialisasi dalam domain BFSI melalui kursus dan melalui proyek Capstone yang relevan dengan industri. Lihat sekarang!