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數(shù)據(jù)分析師在金融業(yè)工作是怎樣一種體驗
2022-02-21
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在科技行業(yè)之外，銀行和保險可能是數(shù)據(jù)科學(xué)家的最大雇主。鑒于金融服務(wù)一直依賴于數(shù)據(jù)和模型--例如貸款批準(zhǔn)或保險承保--這并不奇怪。但是，作為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家，你如何決定它是否適合你呢？你將解決哪些現(xiàn)實世界的問題？你能期待什么樣的挑戰(zhàn)？成功需要什么？

加入的五個好理由...

關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)家在金融服務(wù)領(lǐng)域的工作，最好的事情之一是用例的豐富程度和數(shù)據(jù)科學(xué)家可以對現(xiàn)實世界產(chǎn)生的影響。當(dāng)然，所有面向客戶的業(yè)務(wù)都有常見的應(yīng)用程序，如個性化體驗、有針對性的交叉銷售優(yōu)惠或防止客戶流失的積極策略。但銀行、保險公司和他們的金融技術(shù)挑戰(zhàn)者以許多其他有趣和有影響力的方式使用數(shù)據(jù)和分析。

例子包括：

  • 使用從衛(wèi)星圖像、電信提供商、IoT網(wǎng)絡(luò)或社交媒體等來源提取的替代數(shù)據(jù)來改進(jìn)保險風(fēng)險定價
  • 網(wǎng)絡(luò)分析，以創(chuàng)建客戶生態(tài)系統(tǒng)--客戶、供應(yīng)商、員工和所有者--的詳細(xì)圖片，幫助發(fā)現(xiàn)和調(diào)查資助恐怖主義、洗錢或人口販運的情況
  • 用于發(fā)現(xiàn)投資銀行潛在內(nèi)幕交易的自然語言處理算法
  • 圖像識別自動處理大多數(shù)自動保險索賠的算法
  • 計算擬議的金融投資的環(huán)境足跡，如新的工業(yè)設(shè)施或甚至個人抵押貸款

對許多數(shù)據(jù)科學(xué)家來說，第二個吸引力是數(shù)據(jù)集的廣度和深度，可以用來產(chǎn)生有意義的見解。銀行和保險公司通常可以獲得大量的數(shù)據(jù)，如人口統(tǒng)計、交易和關(guān)系，無論是在宏觀層面還是在個人客戶層面。盡管對它們的使用有一些限制，但像這樣的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的可用性通常可以追溯到幾年前，這可能是數(shù)據(jù)科學(xué)家在構(gòu)建預(yù)測模型時的夢想。

金融服務(wù)公司在數(shù)據(jù)和技術(shù)上的支出的規(guī)模以及其數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的相對成熟度也可以使它們對數(shù)據(jù)科學(xué)家具有吸引力。例如，大多數(shù)銀行將其年收入的10%以上用于技術(shù)。數(shù)據(jù)和分析支出是其中越來越重要的組成部分，對許多大型企業(yè)來說，每年很容易達(dá)到或超過數(shù)億美元--這一數(shù)字是科技行業(yè)中除最大企業(yè)外的所有企業(yè)都無法比擬的。由于多年在數(shù)據(jù)上的花費，很多也擁有了相對成熟的數(shù)據(jù)團(tuán)隊。因此，數(shù)據(jù)科學(xué)家可能會發(fā)現(xiàn)已經(jīng)建立良好的支持系統(tǒng)，并且不希望自己管理從數(shù)據(jù)管道到數(shù)據(jù)治理的所有事情。

最后，在大多數(shù)地區(qū)，銀行、保險公司和金融機(jī)構(gòu)通常是數(shù)據(jù)科學(xué)家的最佳收入來源。雖然它本身很有吸引力，但它也是一個有用的指標(biāo)，表明數(shù)據(jù)科學(xué)在這些公司中的價值，以及它對長期職業(yè)生涯的影響。在至少一家主要的全球銀行，首席數(shù)據(jù)和分析官現(xiàn)在直接向集團(tuán)首席執(zhí)行官報告。

...還有一些挑戰(zhàn)

當(dāng)然，有一個陷阱。在銀行和保險公司（尤其是較大的銀行和保險公司）從事數(shù)據(jù)科學(xué)家工作的所有有趣之處，有時也會使其變得笨拙和令人沮喪。一些數(shù)據(jù)科學(xué)家將這些純粹視為挑戰(zhàn)；其他人也可能認(rèn)為它們是發(fā)展自己并產(chǎn)生更大影響的機(jī)會。

鑒于數(shù)據(jù)和分析在行業(yè)中的高風(fēng)險使用，有一個很高的信任標(biāo)準(zhǔn)來證明數(shù)據(jù)和模型在實際生活中的使用足夠好。例如，如果一個數(shù)據(jù)科學(xué)家正在建立一個預(yù)測模型，可以用來拒絕某人的貸款或保險，或者將某人標(biāo)記為潛在的洗錢者，那么他們可能應(yīng)該期待大量的審查。

類似地，考慮到客戶通常信任銀行和保險公司提供他們生活中最親密的方面--例如，他們的收入或他們的病史，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以圍繞數(shù)據(jù)可用性和可用性找到詳細(xì)的控制。每個行業(yè)都存在關(guān)于數(shù)據(jù)隱私、主權(quán)、道德和安全的問題，但很少有其他行業(yè)在管理這些問題上花費如此多的時間和精力。

在數(shù)據(jù)和相關(guān)技術(shù)上的大量支出，以及由數(shù)據(jù)工程師、分析師和風(fēng)險專家組成的資源豐富的團(tuán)隊，可以為數(shù)據(jù)科學(xué)家提供茁壯成長的肥沃土壤。但是，同樣的因素也會導(dǎo)致喪失敏捷性。在許多情況下，這些可能會轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)科學(xué)家的限制性技術(shù)選擇，或者在他們的工作真正出現(xiàn)在生產(chǎn)中之前，通過精心控制和移交的多步驟過程。讓新加入銀行業(yè)的人感到驚訝的一個特殊領(lǐng)域是，需要讓一個獨立的團(tuán)隊對所有重要模型進(jìn)行正式驗證--這一步驟可以為正常的模型生命周期增加幾周甚至幾個月的時間。

支撐上述所有挑戰(zhàn)的是，金融服務(wù)業(yè)是全球監(jiān)管最嚴(yán)格的行業(yè)之一。作為回應(yīng)，大多數(shù)銀行和保險公司建立了一個DNA，尤其是在2008年金融危機(jī)之后。在許多地區(qū)，銀行和保險公司的高級經(jīng)理對其雇主的行為負(fù)有個人責(zé)任，因此任何可能違反客戶信任或監(jiān)管要求的事情都要特別謹(jǐn)慎對待。數(shù)據(jù)和算法的使用勾選了所有的框。毫不奇怪，金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)是第一批就負(fù)責(zé)任地使用數(shù)據(jù)和人工智能提出指導(dǎo)方針的國家之一--例如，在新加坡、香港、歐盟、英國和美國。

那是給你的嗎？

顯然，不是每個數(shù)據(jù)科學(xué)家都會喜歡銀行、保險公司，甚至是受監(jiān)管的金融技術(shù)公司。但是，如果：

  1. 你很高興有機(jī)會在如此廣泛的現(xiàn)實世界應(yīng)用中使用你的技能，并通過更大的金融包容性或更好地針對金融資源來支持全球氣候議程等舉措做出有意義的改變。
  2. 你相信，你的工作既是為了建立偉大的模型，也是為了讓別人了解數(shù)據(jù)科學(xué)的“魔力”，贏得非數(shù)據(jù)科學(xué)家的信任。你可能是專家，但在你的公司里有許多其他人不是，他們?nèi)匀槐仨毎阉麄兊拿址旁谀愕墓ぷ骱竺妗?
  3. 你承認(rèn)，“工作方式”中一定程度的標(biāo)準(zhǔn)化和紀(jì)律是你的工作產(chǎn)生大規(guī)模影響的必要代價。
  4. 您將數(shù)據(jù)使用方面的限制，如與隱私、道德和主權(quán)相關(guān)的限制，視為挑戰(zhàn)或刺激，而是做正確的事情和個人發(fā)展的機(jī)會。例如，銀行和保險公司是最早采用隱私增強技術(shù)的國家。大多數(shù)公司也處于算法透明度和公平性倡議的前沿。作為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家，在其中一家公司工作可以為您提供建立高性能和值得信賴的模型的實際機(jī)會。

BIOS:Shameek Kunduis是從技術(shù)和商業(yè)戰(zhàn)略角度來看人工智能的領(lǐng)先專家，他的大部分職業(yè)生涯都在推動金融服務(wù)業(yè)負(fù)責(zé)任地采用數(shù)據(jù)分析/AI。他是Truera的首席戰(zhàn)略官和金融服務(wù)主管。他是英格蘭銀行人工智能公私論壇和經(jīng)合組織人工智能全球伙伴關(guān)系的成員，也是新加坡金融管理局人工智能公平、道德、問責(zé)制和透明度指導(dǎo)委員會的成員。最近，Shameek是渣打銀行的集團(tuán)首席數(shù)據(jù)官，在那里他幫助銀行在多個領(lǐng)域探索和采用人工智能（例如，信貸、金融犯罪合規(guī)、客戶分析、監(jiān)控）。

Divya Gopinath是TruEra的研究工程師，TruEra是一家專注于讓人工智能可信和透明的公司。在加入之前，Divyacomplement在麻省理工學(xué)院獲得了本科和碩士學(xué)位，她的研究重點是為醫(yī)療保健領(lǐng)域構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)算法。Divya是值得信賴的人工智能《走向數(shù)據(jù)科學(xué)》的主要貢獻(xiàn)者，專注于公平和解決機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的偏見的主題。

Arridhana Ciptadiis是Truera工程團(tuán)隊的成員。他以前是藍(lán)六邊形創(chuàng)始團(tuán)隊的一員，在那里他是公司所有機(jī)器學(xué)習(xí)工作的技術(shù)負(fù)責(zé)人。在此之前，他是亞馬遜Lab126的機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)家，在那里他為亞馬遜的各種產(chǎn)品開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)和計算機(jī)視覺技術(shù)。Ciptadi擁有博士學(xué)位佐治亞理工學(xué)院計算機(jī)科學(xué)專業(yè)。

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