5 novos papéis de análise de dados que definirão o futuro do setor bancário

Este artigo foi publicado originalmente na Analytics India Magazine.
Da personalização às abordagens centradas no cliente, do gerenciamento preditivo de riscos à definição da otimização do produto em vários canais. O setor bancário deu origem a uma nova geração de talentos em todo o espaço de carreira de análise de dados. De acordo com um recente guia da Mckinsey para sobreviver ao setor bancário em 2017, os dados são o centro de todas as decisões significativas. Isso leva a um aumento de cientistas de dados e tradutores de dados; que analisam grandes volumes de dados e os convertem em um novo produto ou impulsionam o aprimoramento do produto para o usuário final.

Além disso, a dependência do setor bancário de analistas quantitativos, popularmente conhecidos como 'quants', se aprofundou. Com as funções cada vez mais espalhadas pelas instituições bancárias, esse novo talento de dados definirá o futuro do setor bancário. Ele pode combinar habilidades e conhecimentos nos principais aspectos de – big data, analytics, digital, mitigação de riscos e prevenção de fraudes.

A ciência de dados terá um futuro melhor? Definitivamente. E haverá um surto de funções diversas em todo o setor financeiro. À medida que os bancos lidam com grandes volumes de dados de todos os tipos – sociais, textos, vídeos e geoespaciais. Os analistas de dados desempenharão um papel de liderança no sentido de emprestar aos dados e obter insights do cliente, como previsões de comportamento e aprofundar o sentimento do cliente.

As principais áreas em que a análise de dados é aplicada são foco no cliente, contenção de custos, combate à ameaça cibernética, terror global e conformidade e gerenciamento de riscos. Essas são as áreas em que a maioria das novas funções surgirá.

A Analytics India Magazine e a UpGrad descrevem algumas funções de análise de dados que surgirão e o que será feito:

1. Analista de Prevenção de Fraudes

Habilidades obrigatórias: Uma boa base em estatística, matemática aplicada e algoritmos. Experiência em Python, Java e conhecimento de HBase é um must have.
Empregadores potenciais: EY, Genpact, Deloitte, HPE Infosys, TCS
Função do trabalho: A análise preditiva era o padrão-ouro na estratégia de mitigação de fraudes, mas o que entrou em foco recentemente é o sistema dinâmico baseado em aprendizado de máquina (ML). O escopo do Data Analytics está ficando cada vez maior. Muitas instituições financeiras o implantaram. Um caso em questão é uma empresa famosa, a Mastercard.

Na Mastercard, o uso de algoritmos sofisticados para análise inteligente não apenas fornece mais precisão, mas também informações em tempo real que reduzem falsas recusas e aumentam aprovações para transações genuínas.

A solução de Inteligência de Decisão da Mastercard, lançada no ano passado, sonda as horas extras de uma conta existente e detecta anomalias, como um aumento nos gastos, aproveitando as informações da conta do cliente, dispositivo, localização, tipo de compra, comerciante etc.

O papel de um Analista no setor bancário inclui prestar consultoria aos clientes, planejar e executar projetos do dia a dia, investir seu tempo na pesquisa se o cliente é digno ou não de crédito e preparar análises financeiras e de mercado. Por meio de algoritmos exclusivos, os bancos implantam técnicas de ML para descartar anomalias no padrão de gastos de um cliente e alavancar técnicas de inteligência artificial para melhorar a experiência geral do cliente.

2. Analista de Risco de Crédito

Habilidades obrigatórias: Além da Estatística, também são importantes o conhecimento das ferramentas de Business Intelligence (BI) e do Risk Modeling Framework.
Empregadores potenciais: Accenture, Genpact, SAS, Mckinsey, TCS
Função: O gerenciamento de risco de crédito implementa medidas preventivas e depende muito de análises preventivas para permitir que os bancos reduzam a probabilidade de inadimplência. Após a crise das hipotecas de 2008, os bancos fortaleceram sua carteira de risco de crédito à luz das novas e mais rígidas regulamentações que entraram em vigor.

O trabalho de um analista de risco de crédito envolve a tomada de decisões de negócios sólidas por meio de análises de crédito avançadas. É aqui que a análise prescritiva e preditiva entra em ação. O relatório CRISIL já apontava uma grande lacuna de talentos na Índia, nessa área.

3. Tradutor de Ciência de Dados em Bancos

Competências obrigatórias: Além do habitual conjunto de competências em Data Science, excelente comunicação; uma compreensão do domínio da indústria, tendências e novas tecnologias é um must-have.
Empregadores potenciais: Mckinsey
Função: É um perfil quase inédito, até agora, e uma das melhores instituições financeiras do mundo, a Mckinsey começou. A Mckinsey é definida como uma das principais organizações orientadas para análises em todo o mundo. Recentemente, eles publicaram um novo cargo para sua equipe de análise. De acordo com Mckinsey, um tradutor de Data Science é aquele que possui uma base sólida de ferramentas de análise avançada como Tableau, Hive, Hadoop, Spotfire e uma base de linguagens de programação como R, Python e SAS.

Além da facilidade demonstrada de trabalhar com grandes conjuntos de dados, um Data Science Translator é proficiente em análise de rede, gerenciamento do ciclo de vida do cliente e tem a habilidade principal de converter dados em BI e insights significativos. Os tradutores de dados também teriam um papel voltado para o cliente, provavelmente atuando como uma ponte entre a equipe e os clientes.

4. Combate à lavagem de dinheiro (AML)

Habilidades obrigatórias: Conhecimento de métodos estatísticos avançados, experiência comprovada em análise de dados financeiros e familiaridade com questões de AML.
Empregadores potenciais: Infosys, Genpact
Função do trabalho: A análise de dados pode desempenhar um grande papel no combate ao terror global, impedindo o fluxo de fundos para organizações terroristas e criminosas.

AML tornou-se um fluxo de serviço com instituições financeiras implantando soluções AML-KYC e aproveitando várias fontes de dados para leads. O primeiro passo para combater a lavagem de dinheiro é coletar as informações corretas para cumprir as obrigações regulatórias. Essas informações devem ser digeríveis e visíveis por meio do conjunto certo de ferramentas de BI.

Para aprimorar ainda mais o processo, outra camada deve ser adicionada ao banco de dados para extrair o tipo certo de dados que ajudará a encontrar os padrões certos de dados. A Genpact é líder global em gerenciamento e transformação de processos de negócios com tecnologia digital. Eles oferecem ferramentas avançadas de análise em AML/KYC que também fornecem due diligence e uma plataforma de triagem de classe mundial.

5. Análise de Atendimento ao Cliente

Habilidades obrigatórias: Conhecimento comprovado de SAS, R e experiência na construção de modelos analíticos de marketing, habilidades de resolução de problemas e conhecimento de técnicas como regressão e análise de cesta de mercado.
Empregadores potenciais: IBM, Salesforce.com, Oracle, TCS
Função do trabalho: Deseja criar produtos centrados no cliente aproveitando o big data? Quer grandes insights sobre o que pode atrair os clientes da nova era antes de fazer um investimento considerável? Você terá que acessar resmas de dados antes de descobrir insights valiosos, como os pontos problemáticos do cliente e o comportamento de gastos.

Da análise de sentimentos aos produtos focados no cliente, os bancos estão cada vez mais gerando experiências envolventes, criando excelentes recursos analíticos por meio de soluções de análise de jornada do cliente. A plataforma de análise identifica as principais oportunidades e também pode prever o comportamento futuro.

O uso da análise de dados no atendimento ao cliente abrange quatro pontos básicos nos quais os especialistas em jornada do cliente trabalham:

1. Colete dados que cobrem a jornada do cliente, incluindo os diversos pontos de contato.

2. Aplique análises para entender os pontos problemáticos do cliente e personalizar a jornada.

3. Use a análise preditiva e a técnica de ML para prever o comportamento futuro.

4. Retrabalhe a plataforma com os novos dados descobertos.

Empacotando!

Futuro da análise de dados

Bem, como discutimos acima, o escopo da análise de dados, que é enorme em um futuro próximo. O papel do Analista de Dados no setor bancário é reunir relatórios analíticos a partir dos insights e ajudar a instituição e seus funcionários a tomarem uma decisão melhor para o futuro. Além disso, o papel do Analytics no setor bancário é crucial, pois o crescimento da empresa é baseado nas estratégias que você faz para obter os resultados desejados.

Outro campo de análise inclui o tradutor de ciência de dados, conforme discutido acima. O escopo da Ciência de Dados na Índia está aumentando de forma valiosa, pois os setores bancários costumavam evitar Big Data e Ciência de dados para evitar fraudes. Agora que a indústria está emergindo imensamente, o escopo do Data Analytics na Índia está aumentando em proporções diretas. O futuro da análise de dados depende da Data Science, pois lida com dados não estruturados e estruturados. Em seguida, vem a limpeza, mineração e análise de dados a ponto de chegar ao beneficiário as medidas que devem ser iniciadas para o crescimento da empresa. Tudo isso vem sob Data Science.

Se você está interessado em liderar inovações lideradas por dados no setor bancário, que está preparado para um crescimento exponencial em 2017, há uma infinidade de funções para escolher. E se você não possui as habilidades de pré-requisito ou deseja se aprimorar com cursos especializados, pode se inscrever na Certificação PG do UpGrad em Ciência de Dados! O curso é oferecido em parceria com o IIIT-B. Como parte do programa, você tem a oportunidade de se especializar no domínio BFSI por meio de cursos e de um projeto Capstone relevante para o setor. Verifique isso agora!