Bankacılığın Geleceğini Belirleyecek 5 Yeni Veri Analitiği Rolü

Bu makale ilk olarak Analytics India Magazine'de yayınlanmıştır.
Kişiselleştirmeden müşteri odaklı yaklaşımlara, tahmine dayalı risk yönetiminden çeşitli kanallarda ürün optimizasyonunun tanımlanmasına kadar. Bankacılık sektörü, veri analitiği kariyer alanında yeni bir yetenek türünün ortaya çıkmasına neden oldu. 2017'de bankacılıkta hayatta kalmaya yönelik yakın tarihli bir Mckinsey kılavuzuna göre Veri, her anlamlı kararın merkezidir. Veri bilimcilerin ve veri çevirmenlerinin sayısında artışa yol açar; büyük hacimli verileri analiz eden ve bunları yeni bir ürüne dönüştüren veya son kullanıcı için ürün geliştirmesini sağlayan kişiler.

Ayrıca, bankacılık sektörünün, halk arasında 'quants' olarak bilinen nicel analistlere bağımlılığı derinleşti. Roller bankacılık kurumları arasında daha yaygın hale gelirken, bu yeni veri yeteneği bankacılığın geleceğini belirleyecek. Büyük veri, analitik, dijital, risk azaltma ve dolandırıcılık önleme gibi ana konulardaki becerileri ve uzmanlığı birleştirebilir.

Veri biliminin daha iyi bir geleceği olacak mı? Kesinlikle. Ve finans sektöründe bir dizi farklı rol olacak. Bankalar, sosyal, metin, video ve jeo-uzamsal her türden büyük hacimli verilerle boğuştukça. Veri analistleri, verilere ödünç verme ve davranış tahminleri ve müşteri duyarlılığını araştırma gibi müşteri içgörüleri elde etme anlamında lider bir rol oynayacaktır.

Veri analitiğinin uygulandığı kilit alanlar, müşteri odaklılık, maliyet kontrolü, siber tehditle mücadele, küresel terör ve uyumluluk ve risk yönetimidir. Bunlar, yeni rollerin çoğunun ortaya çıkacağı alanlardır.

Analytics India Magazine ve UpGrad , ortaya çıkacak birkaç veri analitiği rolünü ve bunların oluşumuna nelerin katkıda bulunduğunu belirtiyor:

1. Dolandırıcılık Önleme Analisti

Olması Gereken Beceriler: İstatistik, uygulamalı matematik ve algoritmalarda iyi bir temel. Python, Java'da uzmanlık ve HBase bilgisi olmazsa olmazlardandır.
Potansiyel İşverenler: EY, Genpact, Deloitte, HPE Infosys, TCS
İş Rolü: Tahmine dayalı analitik, dolandırıcılık azaltma stratejisinde altın standarttı ancak son zamanlarda odak noktası olan dinamik makine öğrenimi (ML) tabanlı sistem. Veri Analitiğinin kapsamı yalnızca artıyor. Birçok finans kurumu bunu konuşlandırdı. Buna bir örnek, hikayeli bir şirket olan Mastercard'dır.

Mastercard'da, akıllı analiz için gelişmiş algoritmaların kullanımı yalnızca daha fazla doğruluk sağlamakla kalmaz, aynı zamanda gerçek işlemler için yanlış reddetmeleri azaltan ve onayları artıran gerçek zamanlı bilgiler de sağlar.

Mastercard'ın geçen yıl kullanıma sunulan Karar Zekası çözümü, mevcut bir hesap fazla mesaisini araştırır ve müşterinin hesap bilgilerini, cihazını, konumunu, satın alma türünü, satıcıyı vb. kullanarak harcamalardaki ani artış gibi anormallikleri tespit eder.

Bir Analistin bankacılık sektöründeki rolü, müşterilere danışmanlık sağlamayı, günlük projeleri planlamayı ve yürütmeyi, müşterinin krediye değer olup olmadığını araştırmaya zaman ayırmayı ve finansal ve piyasa analizi hazırlamayı içerir. Bankalar, benzersiz algoritmalar aracılığıyla, bir müşterinin harcama modelindeki anormallikleri ortadan kaldırmak için ML tekniklerini kullanır ve genel müşteri deneyimini iyileştirmek için yapay zeka tekniklerinden yararlanır.

2. Kredi Riski Analisti

Olması Gereken Beceriler: İstatistiklerin yanı sıra İş Zekası (BI) araçları ve Risk Modelleme Çerçevesi bilgisi de önemlidir.
Potansiyel İşverenler: Accenture, Genpact, SAS, Mckinsey, TCS
İş Rolü: Kredi riski yönetimi, önleyici tedbirler uygular ve bankaların temerrüt olasılığını azaltmasını sağlamak için büyük ölçüde önleyici analitiklere dayanır. 2008 ipotek krizi sonrasında, bankalar, yürürlüğe giren yeni ve daha sıkı düzenlemeler ışığında kredi risk portföylerini güçlendirdi.

Bir kredi riski analistinin işi, gelişmiş kredi analitiği aracılığıyla sağlam iş kararları vermeyi gerektirir. Burada kuralcı ve tahmine dayalı analitik devreye giriyor. CRISIL raporu, Hindistan'da bu alanda büyük bir yetenek açığına zaten işaret etti.

3. Bankacılıkta Veri Bilimi Tercümanı

Olması Gereken Beceriler: Her zamanki Veri Bilimi becerilerinin yanı sıra mükemmel iletişim; endüstri alanı, trendler ve yeni teknolojiler hakkında bir anlayış sahip olunması gereken bir şeydir.
Potansiyel İşverenler: Mckinsey
İş Rolü: Şimdiye kadar neredeyse duyulmamış bir profil ve dünyadaki en iyi finans kurumlarından biri olan Mckinsey bunu başlattı. Mckinsey, dünyanın önde gelen analitik odaklı kuruluşlarından biri olarak tanımlanıyor. Kısa süre önce analitik ekipleri için yeni bir iş unvanı yayınladılar. Mckinsey'e göre, bir Veri Bilimi tercümanı Tableau, Hive, Hadoop, Spotfire gibi sağlam bir gelişmiş analitik araçları temeline ve R, Python ve SAS gibi programlama dillerinin temeline sahip olan kişidir.

Büyük veri kümeleriyle çalışma kolaylığının yanı sıra, bir Veri Bilimi Tercümanı ağ analitiği, müşteri yaşam döngüsü yönetimi konusunda yetkindir ve verileri BI'ya ve anlamlı içgörülere dönüştürme konusunda temel beceriye sahiptir. Veri çevirmenleri ayrıca müşteriye dönük bir role sahip olacak ve muhtemelen ekip ile müşteriler arasında bir köprü görevi görecektir.

4. Kara Para Aklamanın Önlenmesi (AML)

Olması Gereken Beceriler: Gelişmiş istatistiksel yöntemler bilgisi, finansal veri analizinde kanıtlanmış deneyim ve AML sorunlarına aşinalık.
Potansiyel İşverenler: Infosys, Genpact
İş Rolü: Veri Analizi, terörist ve suç örgütlerine fon akışını engelleyerek küresel terörle mücadelede büyük bir rol oynayabilir.

AML, AML-KYC çözümlerini dağıtan ve müşteri adayları için çeşitli veri kaynaklarından yararlanan finans kurumlarıyla bir hizmet akışına dönüştü. Kara para aklamayla mücadelede ilk adım, düzenleyici yükümlülükleri yerine getirmek için doğru bilgileri toplamaktır. Bu bilgiler, doğru BI araçları seti aracılığıyla sindirilebilir ve görünür hale getirilmelidir.

Süreci daha da keskinleştirmek için, doğru veri modellerini bulmaya yardımcı olacak doğru veri türünü çıkarmak için veritabanına başka bir katman eklenmelidir. Genpact, dijital destekli iş süreci yönetimi ve dönüşümünde küresel bir liderdir. AML/KYC'de ayrıca durum tespiti ve birinci sınıf bir tarama platformu sağlayan gelişmiş analitik araçları sunarlar.

5. Müşteri Hizmetleri Analitiği

Olması Gereken Beceriler: Kanıtlanmış SAS, R bilgisi ve pazarlama analitik modelleri oluşturma deneyimi, problem çözme becerileri ve regresyon ve pazar sepeti analizi gibi teknikler bilgisi.
Potansiyel İşverenler: IBM, Salesforce.com, Oracle, TCS
İş Rolü: Büyük verilerden yararlanarak müşteri odaklı ürünler mi yaratmak istiyorsunuz? Büyük bir yatırım yapmadan önce yeni çağdaki müşterilerle nelerin karşılaşabileceğine dair harika bilgiler mi istiyorsunuz? Müşterinin sorun yaşadığı noktalar ve harcama davranışı gibi değerli bilgileri ortaya çıkarmadan önce tonlarca veriye erişmeniz gerekecek.

Duyarlılık analizinden müşteri odaklı ürünlere kadar bankalar, Müşteri Yolculuğu Analitiği çözümleri aracılığıyla mükemmel analitik yetenekler oluşturarak ilgi çekici deneyimleri giderek artırıyor. Analitik platformu, önemli fırsatları tanımlar ve gelecekteki davranışları da tahmin edebilir.

Müşteri hizmetlerinde veri analitiğinin kullanımı, müşteri yolculuğu uzmanlarının üzerinde çalıştığı dört temel noktayı kapsar:

1. Değişen temas noktaları dahil olmak üzere müşteri yolculuğunu kapsayan verileri toplayın.

2. Müşterinin sıkıntılı noktalarını anlamak ve yolculuğu kişiselleştirmek için analitik uygulayın.

3. Gelecekteki davranışları tahmin etmek için tahmine dayalı analitik ve makine öğrenimi tekniğini kullanın.

4. Keşfedilen yeni verilerle platformu yeniden çalışın.

Kapatıyorum!

Veri Analitiğinin Geleceği

Yukarıda tartıştığımız gibi, yakın gelecekte çok büyük olacak olan Veri analitiğinin kapsamı. Veri Analistinin bankacılıktaki rolü, içgörülerden analitik raporlar toplamak ve kuruma ve çalışanlarına gelecek için daha iyi karar vermelerine yardımcı olmaktır. Ayrıca, şirketin büyümesi istenen sonuçları elde etmek için yaptığınız stratejilere dayandığından, Analytics'in bankacılık sektöründeki rolü çok önemlidir.

Başka bir analitik alanı, yukarıda tartışıldığı gibi Veri Bilimi tercümanını içerir. Hindistan'daki Veri Bilimi kapsamı, Bankacılık sektörlerinin daha önce Büyük Veri ve Veri bilimini sahtekarlıktan kaçınmak için kullandığı için değerli bir şekilde artmaktadır. Artık endüstri son derece gelişiyor, Hindistan'daki Veri Analitiğinin kapsamı doğru oranlarda artıyor. Veri analitiğinin geleceği, hem yapılandırılmamış hem de yapılandırılmış verilerle ilgilendiğinden Veri Bilimine bağlıdır. Ardından, şirketin büyümesi için başlatılması gereken fayda sağlayan önlemlere gelebileceğiniz ölçüde temizleme, madencilik ve verilerin analizi gelir. Bunların hepsi Veri Bilimi kapsamındadır.

2017'de katlanarak büyümeye hazırlanan bankacılık sektöründe veriye dayalı yeniliklere öncülük etmek istiyorsanız, seçebileceğiniz çok sayıda rol var. Ve eğer önkoşul olan becerilere sahip değilseniz veya özel kurslarla becerilerinizi geliştirmek istiyorsanız, o zaman UpGrad'ın Veri biliminde PG Sertifikasyonuna kayıt olabilirsiniz! Kurs, IIIT-B ile ortaklaşa verilmektedir. Programın bir parçası olarak, kurslar ve sektörle ilgili bir Capstone projesi aracılığıyla BFSI alanında uzmanlaşma fırsatı elde edersiniz. Şimdi kontrol et!