銀行の未来を定義する5つの新しいデータ分析の役割

この記事は、もともとAnalyticsIndiaMagazineに掲載されました。
パーソナライズから顧客中心のアプローチ、予測リスク管理、さまざまなチャネルにわたる製品最適化の定義まで。 銀行セクターは、データ分析のキャリアスペース全体で新しい種類の才能を生み出しました。 2017年に銀行を存続させるための最近のマッキンゼーガイドによると、データはすべての意味のある決定の中心です。 これは、データサイエンティストとデータトランスレータの増加につながります。 大量のデータを分析し、それらを新製品に変換したり、エンドユーザー向けに製品の機能強化を推進したりします。

さらに、一般に「クオンツ」として知られるクオンツアナリストへの銀行業界の依存度が高まっています。 役割が銀行機関全体に広がるにつれて、この新しいデータ人材は銀行の未来を定義します。 ビッグデータ、分析、デジタル、リスク軽減、不正防止などの主要な側面にわたるスキルと専門知識を組み合わせることができます。

データサイエンスにはより良い未来がありますか？ 絶対に。 そして、金融セクター全体で多様な役割が急増するでしょう。 銀行がソーシャル、テキスト、ビデオ、地理空間など、あらゆる種類の大量のデータに取り組んでいるとき。 データアナリストは、データへの貸し出しの意味で主導的な役割を果たし、行動予測や顧客感情の調査などの顧客インサイトを導き出します。

データ分析が適用される主な分野は、顧客中心主義、コスト抑制、サイバー脅威との戦い、世界的なテロ、コンプライアンスとリスク管理です。 これらは、新しい役割のほとんどが出現する領域です。

Analytics India MagazineとUpGradは、出現するいくつかのデータ分析の役割と、それらの作成に何が入るのかを示しています。

1.不正防止アナリスト

必須のスキル：統計、応用数学、アルゴリズムの基礎をしっかりと身に付けます。 Python、Javaの専門知識、およびHBaseの知識は必須です。
潜在的な雇用者： EY、Genpact、Deloitte、HPE Infosys、TCS
職務：予測分析は不正軽減戦略のゴールドスタンダードでしたが、最近注目されているのは動的機械学習（ML）ベースのシステムです。 データ分析の範囲はますます高くなっています。 多くの金融機関がそれを展開しています。 その好例が有名な会社、Mastercardです。

Mastercardでは、インテリジェントな分析に高度なアルゴリズムを使用することで、正確性が向上するだけでなく、本物のトランザクションの誤った拒否を減らし、承認を増やすリアルタイムの情報も提供します。

昨年展開されたMastercardの意思決定インテリジェンスソリューション、 既存のアカウントを時間外に調査し、顧客のアカウント情報、デバイス、場所、購入の種類、販売者などを活用して、支出の急増などの異常を検出します。

銀行業界におけるアナリストの役割には、顧客へのコンサルティングの提供、日々のプロジェクトの計画と実行、顧客が信用に値するかどうかの検索に時間を費やす、財務分析と市場分析の準備が含まれます。 銀行は独自のアルゴリズムを通じてML技術を導入して顧客の支出パターンの異常を排除し、人工知能技術を活用して全体的な顧客体験を向上させます。

2.信用リスクアナリスト

必須のスキル：統計に加えて、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールとリスクモデリングフレームワークの知識も重要です。
潜在的な雇用主：アクセンチュア、Genpact、SAS、マッキンゼー、TCS
職務：信用リスク管理は予防策を展開し、銀行がデフォルトの可能性を軽減できるようにするために予防分析に大きく依存しています。 2008年の住宅ローン危機後、銀行は、施行された新しく厳格な規制に照らして、信用リスクポートフォリオを強化してきました。

信用リスクアナリストの仕事は、高度な信用分析を通じて健全なビジネス上の意思決定を行うことを伴います。 ここで、処方分析と予測分析が役立ちます。 CRISILのレポートでは、この分野でのインドの人材ギャップが大きいことがすでに指摘されています。

3.銀行のデータサイエンス翻訳者

必須スキル：通常のデータサイエンススキルセットに加えて、優れたコミュニケーション。 業界のドメイン、トレンド、新技術を理解することは必須です。
潜在的な雇用主：マッキンゼー
職務：これまでのところほとんど前例のないプロファイルであり、世界で最も優れた金融機関の1つであるマッキンゼーが開始しました。 マッキンゼーは、世界中の主要な分析主導型組織の1つとして定義されています。 彼らは最近、分析チームの新しい役職を投稿しました。 Mckinseyによると、データサイエンスの翻訳者は、Tableau、Hive、Hadoop、Spotfireなどの高度な分析ツールの強固な基盤と、R、Python、SASなどのプログラミング言語の基礎を持っている人です。

Data Science Translatorは、膨大なデータセットを簡単に操作できることが実証されているだけでなく、ネットワーク分析、顧客ライフサイクル管理に精通しており、データをBIおよび有意義な洞察に変換するコアスキルを備えています。 データ翻訳者は、おそらくチームとクライアントの間の架け橋として機能する、クライアントと向き合う役割も担っています。

4.マネーロンダリング防止（AML）

必須のスキル：高度な統計手法の知識、財務データ分析の確かな経験、およびAMLの問題に精通していること。
潜在的な雇用者： Infosys、Genpact
職務：データ分析は、テロ組織や犯罪組織への資金の流れを阻止することにより、世界的なテロとの闘いにおいて大きな役割を果たすことができます。

AMLは、金融機関がAML-KYCソリューションを展開し、リードのためにさまざまなデータソースを利用するサービスストリームに成長しました。 マネーロンダリングに取り組む最初のステップは、規制上の義務を果たすための適切な情報を収集することです。 この情報は、適切なBIツールのセットを介して消化および表示できるようにする必要があります。

プロセスをさらにシャープにするには、データベースに別のレイヤーを追加して、データの適切なパターンを見つけるのに役立つ適切な種類のデータを抽出する必要があります。 Genpactは、デジタルを活用したビジネスプロセス管理と変革のグローバルリーダーです。 AML / KYCの高度な分析ツールを提供し、デューデリジェンスと世界クラスのスクリーニングプラットフォームも提供します。

5.カスタマーサービス分析

必須スキル： SAS、Rに関する確かな知識、マーケティング分析モデルの構築経験、問題解決スキル、回帰やマーケットバスケット分析などの技術に関する知識。
潜在的な雇用主： IBM、Salesforce.com、Oracle、TCS
職務：ビッグデータを活用して顧客中心の製品を作りたいですか？ 大規模な投資を行う前に、新世代の顧客に何がクリックされるかについての優れた洞察が必要ですか？ 顧客の問題点や支出行動などの貴重な洞察を明らかにする前に、大量のデータを活用する必要があります。

感情分析から顧客中心の製品まで、銀行は顧客ジャーニー分析ソリューションを通じて優れた分析機能を構築することにより、魅力的な体験をますます推進しています。 分析プラットフォームは主要な機会を特定し、将来の行動を予測することもできます。

カスタマーサービスでのデータ分析の使用には、カスタマージャーニースペシャリストが取り組む4つの基本的なポイントが含まれます。

1. さまざまなタッチポイントを含む、カスタマージャーニーをカバーするデータを収集します。

2. 分析を適用して、顧客の問題点を理解し、旅をパーソナライズします。

3. 予測分析とML手法を使用して、将来の行動を予測します。

4. 発見された新しいデータでプラットフォームを作り直します。

まとめ！

データ分析の未来

さて、上で説明したように、データ分析の範囲は、近い将来に巨大になります。 銀行業務におけるデータアナリストの役割は、洞察から分析レポートを収集し、金融機関とその従業員が将来に向けてより良い決定を下せるようにすることです。 さらに、銀行業界におけるアナリティクスの役割は非常に重要です。会社の成長は、望ましい結果を得るために行う戦略に基づいているからです。

分析の別の分野には、前述のデータサイエンストランスレータが含まれます。 インドのデータサイエンスの範囲は、以前はビッグデータを回避するために銀行セクターが使用し、不正を回避するためにデータサイエンスが使用されていたため、非常に大きくなっています。 業界が非常に台頭している今、インドのデータ分析の範囲は正比例して拡大しています。 データ分析の未来は、非構造化データと構造化データの両方を扱うデータサイエンスに依存しています。 次に、会社の成長のために開始する必要のある受益者対策に到達できる範囲で、データのクレンジング、マイニング、および分析を行います。 これらはすべてデータサイエンスの対象です。

2017年に指数関数的成長を遂げる準備が整っている銀行セクターでデータ主導のイノベーションをリードすることに熱心な場合は、選択できる役割が多数あります。 また、前提条件のスキルがない場合、または専門コースでスキルアップしたい場合は、データサイエンスのUpGradのPG認定に登録できます。 このコースはIIIT-Bと提携して提供されています。 プログラムの一環として、コースワークや業界関連のCapstoneプロジェクトを通じて、BFSIドメインに特化する機会が得られます。 今すぐチェックしてください！