5 nuovi ruoli nell'analisi dei dati che definiranno il futuro dell'attività bancaria

Questo articolo è stato originariamente pubblicato su Analytics India Magazine.
Dalla personalizzazione agli approcci incentrati sul cliente, dalla gestione predittiva del rischio alla definizione dell'ottimizzazione del prodotto attraverso vari canali. Il settore bancario ha dato vita a una nuova generazione di talenti nello spazio professionale dell'analisi dei dati. Secondo una recente guida Mckinsey per sopravvivere alle banche nel 2017, i dati sono al centro di ogni decisione significativa. Porta a un aumento di data scientist e traduttori di dati; che analizzano grandi volumi di dati e li convertono in un nuovo prodotto o promuovono il miglioramento del prodotto per l'utente finale.

Inoltre, la dipendenza del settore bancario dagli analisti quantitativi, popolarmente conosciuti come "quants", si è aggravata. Con i ruoli sempre più diffusi tra gli istituti bancari, questo nuovo talento dei dati definirà il futuro del settore bancario. Può combinare competenze e competenze nei principali aspetti di: big data, analisi, digitale, mitigazione del rischio e prevenzione delle frodi.

La scienza dei dati avrà un futuro migliore? Decisamente. E ci sarà un'ondata di ruoli diversi nel settore finanziario. Mentre le banche sono alle prese con grandi volumi di dati di ogni tipo: social, di testo, video e geospaziale. Gli analisti di dati svolgeranno un ruolo di primo piano nel prestare i dati e nel ricavare approfondimenti sui clienti come previsioni del comportamento e approfondire il sentimento dei clienti.

Le aree chiave in cui viene applicata l'analisi dei dati sono la centralità del cliente, il contenimento dei costi, la lotta alla minaccia informatica, il terrore globale e la conformità e la gestione del rischio. Queste sono le aree in cui emergerà la maggior parte dei nuovi ruoli.

Analytics India Magazine e UpGrad delineano alcuni ruoli di analisi dei dati che emergeranno e cosa ne consegue:

1. Analista della prevenzione delle frodi

Competenze indispensabili: una buona base di statistica, matematica applicata e algoritmi. L'esperienza in Python, Java e la conoscenza di HBase è un must.
Potenziali datori di lavoro: EY, Genpact, Deloitte, HPE Infosys, TCS
Ruolo lavorativo: l'analisi predittiva era il gold standard nella strategia di mitigazione delle frodi, ma ciò che è stato messo in primo piano di recente è il sistema dinamico basato sull'apprendimento automatico (ML). L' ambito dell'analisi dei dati è solo in aumento. Molte istituzioni finanziarie lo hanno implementato. Un esempio calzante è un'azienda storica, Mastercard.

In Mastercard, l'uso di sofisticati algoritmi per l'analisi intelligente non solo fornisce una maggiore precisione, ma anche informazioni in tempo reale che riducono i falsi rifiuti e aumentano le approvazioni per transazioni autentiche.

La soluzione Decision Intelligence di Mastercard, lanciata lo scorso anno, analizza gli straordinari di un account esistente e rileva anomalie come un picco di spesa sfruttando le informazioni sull'account del cliente, il dispositivo, la posizione, il tipo di acquisto, il commerciante ecc.

Il ruolo di un analista nel settore bancario include fornire consulenza ai clienti, pianificare ed eseguire progetti quotidiani, investire il proprio tempo nella ricerca se il cliente è degno di credito o meno e preparare analisi finanziarie e di mercato. Attraverso algoritmi esclusivi, le banche implementano tecniche di riciclaggio per escludere anomalie nei modelli di spesa di un cliente e sfruttano le tecniche di intelligenza artificiale per migliorare l'esperienza complessiva del cliente.

2. Analista del rischio di credito

Competenze indispensabili: oltre alle statistiche, sono importanti anche la conoscenza degli strumenti di Business Intelligence (BI) e del Risk Modeling Framework.
Potenziali datori di lavoro: Accenture, Genpact, SAS, Mckinsey, TCS
Ruolo lavorativo: la gestione del rischio di credito implementa misure preventive e fa molto affidamento sull'analisi preventiva per consentire alle banche di mitigare la probabilità di inadempienze. Dopo la crisi dei mutui del 2008, le banche hanno rafforzato il proprio portafoglio di rischio di credito alla luce delle nuove e più severe normative che sono entrate in vigore.

Il lavoro di un analista del rischio di credito implica prendere decisioni aziendali valide attraverso analisi avanzate del credito. È qui che entrano in gioco le analisi prescrittive e predittive. Il rapporto CRISIL ha già evidenziato un grande divario di talenti in India, in quest'area.

3. Traduttore di scienza dei dati nel settore bancario

Competenze indispensabili: oltre al consueto set di competenze di Data Science, comunicazione eccellente; una comprensione del dominio del settore, delle tendenze e delle nuove tecnologie è un must.
Potenziali datori di lavoro: Mckinsey
Ruolo lavorativo: è un profilo che è quasi sconosciuto, finora, e una delle migliori istituzioni finanziarie a livello globale, Mckinsey l'ha iniziato. Mckinsey è definita come una delle principali organizzazioni basate sull'analisi in tutto il mondo. Di recente hanno pubblicato un nuovo titolo di lavoro per il loro team di analisi. Secondo Mckinsey, un traduttore di Data Science è colui che ha una solida base di strumenti di analisi avanzati come Tableau, Hive, Hadoop, Spotfire e una base di linguaggi di programmazione come R, Python e SAS.

Oltre a una dimostrata facilità di lavorare con enormi set di dati, un traduttore di scienza dei dati è esperto nell'analisi di rete, nella gestione del ciclo di vita dei clienti e ha l'abilità principale di convertire i dati in BI e approfondimenti significativi. I traduttori di dati avrebbero anche un ruolo a contatto con il cliente, probabilmente fungendo da ponte tra il team e i clienti.

4. Antiriciclaggio (AML)

Competenze indispensabili: Conoscenza di metodi statistici avanzati, comprovata esperienza nell'analisi dei dati finanziari e familiarità con le problematiche AML.
Potenziali datori di lavoro: Infosys, Genpact
Ruolo lavorativo: l'analisi dei dati può svolgere un ruolo enorme nella lotta al terrorismo globale, arginare il flusso di fondi alle organizzazioni terroristiche e criminali.

L'AML è diventata un flusso di servizi con le istituzioni finanziarie che implementano soluzioni AML-KYC e sfruttano diverse fonti di dati per i lead. Il primo passo per contrastare il riciclaggio di denaro è raccogliere le informazioni giuste per adempiere agli obblighi normativi. Queste informazioni dovrebbero essere rese digeribili e visibili attraverso il giusto set di strumenti di BI.

Per affinare ulteriormente il processo, è necessario aggiungere un altro livello al database per estrarre il giusto tipo di dati che aiuterà a trovare i giusti modelli di dati. Genpact, è un leader globale nella gestione e trasformazione dei processi aziendali con tecnologia digitale. Offrono strumenti di analisi avanzati in AML/KYC che forniscono anche due diligence e una piattaforma di screening di livello mondiale.

5. Analisi del servizio clienti

Competenze indispensabili: comprovata conoscenza di SAS, R ed esperienza nella costruzione di modelli analitici di marketing, capacità di problem solving e conoscenza di tecniche come la regressione e l'analisi del paniere di mercato.
Potenziali datori di lavoro: IBM, Salesforce.com, Oracle, TCS
Ruolo lavorativo: vuoi creare prodotti incentrati sul cliente sfruttando i big data? Vuoi informazioni dettagliate su ciò che potrebbe fare clic con i clienti new age prima di fare un investimento considerevole? Dovrai attingere a enormi quantità di dati prima di scoprire informazioni preziose come i punti deboli del cliente e il comportamento di spesa.

Dall'analisi del sentiment ai prodotti incentrati sul cliente, le banche promuovono sempre più esperienze coinvolgenti costruendo eccellenti capacità analitiche attraverso le soluzioni di Customer Journey Analytics. La piattaforma di analisi identifica le opportunità chiave e può anche prevedere il comportamento futuro.

L'uso dell'analisi dei dati nel servizio clienti comprende quattro punti fondamentali su cui lavorano gli specialisti del percorso del cliente:

1. Raccogli i dati che coprono il percorso del cliente, inclusi i vari punti di contatto.

2. Applica l'analisi per comprendere i punti deboli del cliente e personalizzare il percorso.

3. Usa l'analisi predittiva e la tecnica ML per prevedere il comportamento futuro.

4. Rielabora la piattaforma con i nuovi dati scoperti.

Avvolgendo!

Futuro dell'analisi dei dati

Bene, come abbiamo discusso sopra, l'ambito dell'analisi dei dati, che è enorme nel prossimo futuro. Il ruolo dell'analista di dati nel settore bancario è raccogliere report analitici dagli approfondimenti e aiutare l'istituto e i suoi dipendenti a prendere una decisione migliore per il futuro. Inoltre, il ruolo di Analytics nel settore bancario è fondamentale in quanto la crescita dell'azienda si basa sulle strategie che metti in atto per ottenere i risultati desiderati.

Un altro campo di analisi include il traduttore di Data Science come discusso sopra. L'ambito della scienza dei dati in India sta aumentando in modo prezioso poiché i settori bancari in precedenza erano stati utilizzati per evitare i big data e la scienza dei dati per evitare attività fraudolente. Ora che il settore sta emergendo immensamente, l'ambito dell'analisi dei dati in India sta aumentando in proporzione diretta. Il futuro dell'analisi dei dati dipende dalla scienza dei dati in quanto si occupa sia dei dati non strutturati che di quelli strutturati. Poi arriva la pulizia, l'estrazione e l'analisi dei dati in misura tale da poter arrivare alle misure beneficiarie che dovrebbero essere avviate per la crescita dell'azienda. Tutto questo rientra in Data Science.

Se sei appassionato di innovazioni guidate dai dati nel settore bancario, che è pronto per una crescita esponenziale nel 2017, ci sono una miriade di ruoli tra cui scegliere. E se non hai le competenze prerequisite o vuoi perfezionarti con corsi specialistici, allora puoi iscriverti alla Certificazione PG di UpGrad in Data science! Il corso è erogato in collaborazione con IIIT-B. Come parte del programma, hai l'opportunità di specializzarti nel dominio BFSI attraverso corsi e un progetto Capstone rilevante per il settore. Controlla adesso!