5 новых ролей в области анализа данных, которые определят будущее банковского дела

Эта статья была первоначально опубликована в журнале Analytics India Magazine.
От персонализации до подходов, ориентированных на клиента, прогнозного управления рисками до определения оптимизации продукта по различным каналам. Банковский сектор породил новую породу талантов в области карьеры в сфере анализа данных. Согласно недавнему руководству Mckinsey по выживанию в банковской сфере в 2017 году, данные — это центр каждого значимого решения. Это приводит к росту числа ученых и переводчиков данных; которые анализируют большие объемы данных и преобразуют их в новый продукт или улучшают продукт для конечного пользователя.

Кроме того, зависимость банковского сектора от количественных аналитиков, широко известных как «кванты», усилилась. По мере того, как роли становятся все более распространенными в банковских учреждениях, этот новый талант в области данных будет определять будущее банковского дела. Он может сочетать навыки и опыт в основных аспектах — больших данных, аналитики, цифровых технологий, снижения рисков и предотвращения мошенничества.

Будет ли у науки о данных лучшее будущее? Определенно. И будет всплеск различных ролей в финансовом секторе. Поскольку банки борются с большими объемами данных всех видов — социальных, текстовых, видео и геопространственных. Аналитики данных будут играть ведущую роль в предоставлении данных и получении информации о клиентах, такой как прогнозы поведения и изучение настроений клиентов.

Ключевыми областями, в которых применяется аналитика данных, являются ориентация на клиента, сдерживание затрат, борьба с киберугрозами, глобальным террором, а также соблюдение нормативных требований и управление рисками. Именно в этих областях появится большинство новых ролей.

Журнал Analytics India Magazine и UpGrad определяют несколько ролей в области анализа данных, которые появятся, и то, что входит в их создание:

1. Аналитик по предотвращению мошенничества

Необходимые навыки: Хорошее знание статистики, прикладной математики и алгоритмов. Опыт работы с Python, Java и знание HBase обязательны.
Потенциальные работодатели: EY, Genpact, Deloitte, HPE Infosys, TCS.
Обязанности: Предиктивная аналитика была золотым стандартом в стратегии борьбы с мошенничеством, но в последнее время основное внимание уделяется системе, основанной на динамическом машинном обучении (ML). Масштабы Data Analytics только расширяются. Многие финансовые учреждения развернули его. В качестве примера можно привести легендарную компанию Mastercard.

В Mastercard использование сложных алгоритмов для интеллектуального анализа не только обеспечивает большую точность, но и предоставляет информацию в режиме реального времени, что снижает количество ложных отклонений и увеличивает число одобрений для подлинных транзакций.

Решение Mastercard Decision Intelligence, запущенное в прошлом году, исследует существующую учетную запись сверхурочно и обнаруживает аномалии, такие как всплеск расходов, используя информацию об учетной записи клиента, устройстве, местоположении, типе покупки, продавце и т. д.

Роль аналитика в банковской сфере включает консультирование клиентов, планирование и выполнение повседневных проектов, инвестирование своего времени в поиск кредитоспособности клиента и подготовку финансового и рыночного анализа. С помощью уникальных алгоритмов банки применяют методы машинного обучения, чтобы исключить аномалии в схеме расходов клиентов, и используют методы искусственного интеллекта для улучшения общего обслуживания клиентов.

2. Аналитик кредитных рисков

Необходимые навыки: Помимо статистики, также важны знания инструментов бизнес-аналитики (BI) и платформы моделирования рисков.
Потенциальные работодатели: Accenture, Genpact, SAS, Mckinsey, TCS.
Должностная роль: Управление кредитными рисками использует превентивные меры и в значительной степени опирается на превентивную аналитику, чтобы позволить банкам снизить вероятность дефолтов. После ипотечного кризиса 2008 года банки укрепили свой портфель кредитных рисков в свете вступивших в силу новых и более строгих правил.

Работа аналитика кредитного риска предполагает принятие обоснованных бизнес-решений с помощью расширенной кредитной аналитики. Именно здесь в игру вступает предписывающая и предиктивная аналитика. Отчет CRISIL уже указывал на большой дефицит талантов в Индии в этой области.

3. Переводчик по науке о данных в банковской сфере

Обязательные навыки: Помимо обычного набора навыков Data Science, отличная коммуникация; понимание отраслевой области, тенденций и новых технологий является обязательным.
Потенциальные работодатели: Mckinsey
Должность: это профиль, о котором до сих пор почти ничего не слышали, и Mckinsey, один из лучших финансовых институтов в мире, начал его. Mckinsey считается одной из ведущих аналитических организаций в мире. Недавно они опубликовали новую должность для своей аналитической команды. По словам Маккинси, переводчик Data Science — это тот, у кого есть солидная база инструментов расширенной аналитики, таких как Tableau, Hive, Hadoop, Spotfire, и основы языков программирования, таких как R, Python и SAS.

Помимо продемонстрированной простоты работы с огромными наборами данных, переводчик по науке о данных хорошо разбирается в сетевой аналитике, управлении жизненным циклом клиентов и обладает основными навыками преобразования данных в BI и значимые идеи. Трансляторы данных также будут иметь дело с клиентами, возможно, выступая в качестве связующего звена между командой и клиентами.

4. Борьба с отмыванием денег (БОД)

Обязательные навыки: знание передовых статистических методов, подтвержденный опыт анализа финансовых данных и знакомство с вопросами ПОД.
Потенциальные работодатели: Infosys, Genpact
Обязанности: Аналитика данных может сыграть огромную роль в борьбе с глобальным терроризмом, остановив приток средств в террористические и преступные организации.

AML превратился в поток услуг, поскольку финансовые учреждения внедряют решения AML-KYC и используют различные источники данных для потенциальных клиентов. Первым шагом в борьбе с отмыванием денег является сбор правильной информации для выполнения нормативных обязательств. Эта информация должна быть удобочитаемой и видимой с помощью правильного набора инструментов BI.

Чтобы еще больше отточить процесс, в базу данных следует добавить еще один уровень для извлечения данных правильного типа, которые помогут найти правильные шаблоны данных. Genpact — мировой лидер в области управления и трансформации бизнес-процессов с использованием цифровых технологий. Они предлагают передовые инструменты аналитики в сфере AML/KYC, которые также обеспечивают комплексную проверку и платформу проверки мирового класса.

5. Аналитика обслуживания клиентов

Необходимые навыки: Подтвержденное знание SAS, R и опыт построения маркетинговых аналитических моделей, навыки решения проблем и знание таких методов, как регрессионный анализ и анализ потребительской корзины.
Потенциальные работодатели: IBM, Salesforce.com, Oracle, TCS
Должностная роль: Хотите создавать продукты, ориентированные на клиента, используя большие данные? Хотите узнать, что может понравиться клиентам нового поколения, прежде чем делать значительные инвестиции? Вам придется использовать огромное количество данных, прежде чем вы получите ценную информацию, такую ​​как болевые точки клиентов и их покупательское поведение.

От анализа настроений до продуктов, ориентированных на клиентов, банки все чаще стимулируют привлекательный опыт, создавая отличные аналитические возможности с помощью решений Customer Journey Analytics. Аналитическая платформа определяет ключевые возможности, а также может прогнозировать поведение в будущем.

Использование анализа данных в обслуживании клиентов включает в себя четыре основных момента, над которыми работают специалисты по пути клиента:

1. Собирайте данные о пути клиента, включая различные точки взаимодействия.

2. Применяйте аналитику, чтобы понять болевые точки клиента и персонализировать путь.

3. Используйте прогностическую аналитику и технику машинного обучения для прогнозирования будущего поведения.

4. Переработайте платформу с учетом новых обнаруженных данных.

Завершение!

Будущее аналитики данных

Что ж, как мы обсуждали выше, объем аналитики данных в ближайшем будущем огромен. Роль аналитика данных в банковской сфере состоит в том, чтобы собирать аналитические отчеты и помогать учреждению и его сотрудникам принимать более взвешенные решения на будущее. Более того, роль аналитики в банковской сфере имеет решающее значение, поскольку рост компании основан на стратегиях, которые вы используете для получения желаемых результатов.

Другая область аналитики включает транслятор Data Science, как обсуждалось выше. Масштабы науки о данных в Индии значительно расширяются, поскольку ранее банковский сектор избегал больших данных и науки о данных, чтобы избежать мошенничества. Теперь, когда отрасль стремительно развивается, объем аналитики данных в Индии увеличивается прямо пропорционально. Будущее аналитики данных зависит от науки о данных, поскольку она имеет дело как с неструктурированными, так и со структурированными данными. Затем следует очистка, добыча и анализ данных до такой степени, что вы можете прийти к полезным мерам, которые должны быть инициированы для роста компании. Все это относится к науке о данных.

Если вы заинтересованы в ведущих инновациях на основе данных в банковском секторе, который готов к экспоненциальному росту в 2017 году, у вас есть множество ролей на выбор. А если у вас нет необходимых навыков или вы хотите повысить квалификацию на специализированных курсах, вы можете записаться на сертификацию UpGrad PG по науке о данных! Курс проводится в партнерстве с IIIT-B. В рамках программы вы получаете возможность специализироваться в области BFSI посредством курсовой работы и соответствующего отраслевого проекта Capstone. Проверьте это сейчас!