5 nowych ról w analizie danych, które zdefiniują przyszłość bankowości

Ten artykuł został pierwotnie opublikowany w magazynie Analytics India.
Od personalizacji po podejścia zorientowane na klienta, predykcyjne zarządzanie ryzykiem po definiowanie optymalizacji produktu w różnych kanałach. Sektor bankowy dał początek nowemu rodzajowi talentów w przestrzeni kariery analityków danych. Według niedawnego przewodnika Mckinsey na temat przetrwania bankowości z 2017 roku, dane są centrum każdej ważnej decyzji. Prowadzi to do wzrostu liczby naukowców zajmujących się danymi i tłumaczy danych; którzy analizują duże ilości danych i przekształcają je w nowy produkt lub ulepszają produkt dla użytkownika końcowego.

Co więcej, pogłębiło się uzależnienie sektora bankowego od analityków ilościowych, popularnie zwanych „kwantami”. Ponieważ role stają się coraz bardziej rozpowszechnione w instytucjach bankowych, ten nowy talent do przetwarzania danych zdefiniuje przyszłość bankowości. Może łączyć umiejętności i wiedzę fachową w głównych aspektach — big data, analityka, technologia cyfrowa, ograniczanie ryzyka i zapobieganie oszustwom.

Czy data science ma lepszą przyszłość? Zdecydowanie. W całym sektorze finansowym pojawi się zryw różnych ról. Ponieważ banki zmagają się z dużymi ilościami wszelkiego rodzaju danych – społecznościowych, tekstowych, wideo i geoprzestrzennych. Analitycy danych będą odgrywać wiodącą rolę w zakresie pożyczania danych i uzyskiwania informacji o klientach, takich jak przewidywania zachowań i zagłębianie się w nastroje klientów.

Kluczowe obszary, w których stosowana jest analiza danych, to zorientowanie na klienta, ograniczanie kosztów, zwalczanie cyberzagrożeń, globalny terror oraz zarządzanie zgodnością i ryzykiem. Są to obszary, w których pojawi się większość nowych ról.

Analytics India Magazine i UpGrad określają kilka ról związanych z analityką danych, które się pojawią, i jakie będą ich działania:

1. Analityk ds. zapobiegania oszustwom

Niezbędne umiejętności: dobre podstawy w statystyce, matematyce stosowanej i algorytmach. Znajomość języka Python, Java oraz znajomość HBase to konieczność.
Potencjalni pracodawcy: EY, Genpact, Deloitte, HPE Infosys, TCS
Stanowisko: Analityka predykcyjna była złotym standardem w strategii ograniczania oszustw, ale ostatnio skupiono się na dynamicznym systemie opartym na uczeniu maszynowym (ML). Zakres analizy danych jest coraz wyższy. Wdrożyło go wiele instytucji finansowych. Przykładem jest znana firma Mastercard.

W Mastercard wykorzystanie wyrafinowanych algorytmów do inteligentnej analizy zapewnia nie tylko większą dokładność, ale także informacje w czasie rzeczywistym, które zmniejszają liczbę fałszywych odrzuceń i zwiększają liczbę akceptacji prawdziwych transakcji.

Rozwiązanie Decision Intelligence firmy Mastercard, wdrożone w zeszłym roku, bada nadgodziny istniejącego konta i wykrywa anomalie, takie jak wzrost wydatków, wykorzystując informacje o koncie klienta, urządzeniu, lokalizacji, rodzaju zakupu, sprzedawcy itp.

Rola Analityka w branży bankowej obejmuje udzielanie konsultacji klientom, planowanie i realizację codziennych projektów, inwestowanie czasu w poszukiwanie zdolności kredytowej klienta oraz przygotowywanie analiz finansowych i rynkowych. Dzięki unikalnym algorytmom banki wdrażają techniki ML, aby wykluczyć anomalie we wzorcu wydatków klientów i wykorzystują techniki sztucznej inteligencji, aby poprawić ogólne wrażenia klientów.

2. Analityk Ryzyka Kredytowego

Niezbędne umiejętności: Oprócz statystyki ważna jest również znajomość narzędzi Business Intelligence (BI) i Ram Modelowania Ryzyka.
Potencjalni pracodawcy: Accenture, Genpact, SAS, Mckinsey, TCS
Stanowisko: Zarządzanie ryzykiem kredytowym wdraża środki zapobiegawcze i w dużym stopniu opiera się na analizach zapobiegawczych, aby umożliwić bankom zmniejszenie prawdopodobieństwa niewykonania zobowiązań. Po kryzysie hipotecznym w 2008 r. banki wzmocniły swój portfel ryzyka kredytowego w świetle nowych i ostrzejszych przepisów, które weszły w życie.

Praca analityka ryzyka kredytowego polega na podejmowaniu rozsądnych decyzji biznesowych poprzez zaawansowaną analitykę kredytową. W tym miejscu w grę wchodzą analizy nakazowe i predykcyjne. Raport CRISIL już wskazywał na dużą lukę talentów w Indiach w tym obszarze.

3. Tłumacz nauki o danych w bankowości

Niezbędne umiejętności: Poza zwykłym zestawem umiejętności Data Science, doskonała komunikacja; niezbędne jest zrozumienie dziedziny przemysłu, trendów i nowych technologii.
Potencjalni pracodawcy: Mckinsey
Stanowisko: To profil, o którym do tej pory prawie nikt nie słyszał. Mckinsey założył go jako jedna z najlepszych instytucji finansowych na świecie. Mckinsey jest określany jako jedna z wiodących organizacji opartych na analizach na całym świecie. Niedawno opublikowali nowy tytuł stanowiska dla swojego zespołu analitycznego. Według Mckinseya, tłumacz Data Science to taki, który ma solidną bazę zaawansowanych narzędzi analitycznych, takich jak Tableau, Hive, Hadoop, Spotfire i uziemienie języków programowania, takich jak R, Python i SAS.

Oprócz wykazanej łatwości pracy z ogromnymi zestawami danych, Data Science Translator jest biegły w analityce sieci, zarządzaniu cyklem życia klienta i ma podstawową umiejętność przekształcania danych w BI i znaczące spostrzeżenia. Tłumacze danych pełniliby również rolę zorientowaną na klienta, prawdopodobnie działając jako pomost między zespołem a klientami.

4. Przeciwdziałanie praniu pieniędzy (AML)

Niezbędne umiejętności: Znajomość zaawansowanych metod statystycznych, udokumentowane doświadczenie w analizie danych finansowych oraz znajomość zagadnień AML.
Potencjalni pracodawcy: Infosys, Genpact
Stanowisko: Analiza danych może odegrać ogromną rolę w zwalczaniu globalnego terroru, hamując przepływ funduszy do organizacji terrorystycznych i przestępczych.

AML stał się strumieniem usług, w którym instytucje finansowe wdrażają rozwiązania AML-KYC i wykorzystują różne źródła danych w celu pozyskania potencjalnych klientów. Pierwszym krokiem w walce z praniem pieniędzy jest zebranie odpowiednich informacji w celu spełnienia obowiązków regulacyjnych. Informacje te powinny być łatwo przyswajalne i widoczne za pomocą odpowiedniego zestawu narzędzi BI.

Aby jeszcze bardziej zaostrzyć proces, do bazy danych należy dodać kolejną warstwę, aby wyodrębnić odpowiedni rodzaj danych, który pomoże w znalezieniu właściwych wzorców danych. Genpact jest światowym liderem w dziedzinie zarządzania i transformacji procesów biznesowych z wykorzystaniem technologii cyfrowych. Oferują zaawansowane narzędzia analityczne w zakresie AML/KYC, które zapewniają również należytą staranność i światowej klasy platformę przesiewową.

5. Analiza obsługi klienta

Niezbędne umiejętności: Potwierdzona znajomość SAS, R oraz doświadczenie w budowaniu marketingowych modeli analitycznych, umiejętności rozwiązywania problemów oraz znajomość technik takich jak regresja i analiza koszyków rynkowych.
Potencjalni pracodawcy: IBM, Salesforce.com, Oracle, TCS
Stanowisko: Chcesz tworzyć produkty zorientowane na klienta, wykorzystując duże zbiory danych? Chcesz uzyskać szczegółowe informacje na temat tego, co może zainteresować nowych klientów przed dokonaniem znacznej inwestycji? Będziesz musiał wykorzystać ryzy danych, zanim odkryjesz cenne spostrzeżenia, takie jak problemy klientów i zachowania związane z wydatkami.

Od analizy sentymentu po produkty zorientowane na klienta, banki coraz częściej zapewniają atrakcyjne doświadczenia, budując doskonałe możliwości analityczne za pomocą rozwiązań Customer Journey Analytics. Platforma analityczna identyfikuje kluczowe możliwości, a także może przewidywać przyszłe zachowania.

Wykorzystanie analizy danych w obsłudze klienta obejmuje cztery podstawowe punkty, nad którymi pracują specjaliści ds. podróży klienta:

1. Zbieraj dane obejmujące podróż klienta, w tym różne punkty styku.

2. Zastosuj analizy, aby zrozumieć problemy klienta i spersonalizować podróż.

3. Użyj analizy predykcyjnej i techniki ML, aby przewidzieć przyszłe zachowanie.

4. Przerób platformę z nowymi odkrytymi danymi.

Podsumowanie!

Przyszłość analizy danych

Cóż, jak już wspomnieliśmy powyżej, zakres analityki danych, który w najbliższej przyszłości jest ogromny. Rolą Analityka Danych w bankowości jest zbieranie raportów analitycznych ze spostrzeżeń oraz pomoc instytucji i jej pracownikom w podejmowaniu lepszych decyzji na przyszłość. Co więcej, rola Analytics w branży bankowej jest kluczowa, ponieważ rozwój firmy opiera się na strategiach, które podejmujesz, aby uzyskać pożądane wyniki.

Inną dziedziną analityki jest omówiony powyżej tłumacz Data Science. Zakres nauki o danych w Indiach znacznie się zwiększa, ponieważ sektory bankowe wcześniej wykorzystywały do ​​unikania Big Data i nauki o danych w celu uniknięcia oszustw. Teraz, gdy branża rozwija się ogromnie, zakres analizy danych w Indiach rośnie wprost proporcjonalnie. Przyszłość analityki danych zależy od Data Science, ponieważ zajmuje się ona zarówno danymi nieustrukturyzowanymi, jak i ustrukturyzowanymi. Potem przychodzi oczyszczenie, wydobycie i analiza danych do takiego stopnia, w którym można dotrzeć do beneficjenta działań, które należy podjąć dla rozwoju firmy. Wszystko to podlega analizie Data Science.

Jeśli chcesz wprowadzać innowacje oparte na danych w sektorze bankowym, który jest przygotowany na gwałtowny wzrost w 2017 r., masz do wyboru mnóstwo ról. A jeśli nie masz wymaganych umiejętności lub chcesz podnieść swoje umiejętności dzięki specjalistycznym kursom, możesz zapisać się na certyfikat PG UpGrad w dziedzinie nauki o danych! Kurs prowadzony jest we współpracy z IIIT-B. W ramach programu masz możliwość specjalizacji w domenie BFSI poprzez zajęcia i odpowiedni dla branży projekt Capstone. Sprawdź to teraz!