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2016/12/21 第293期 訂閱/退訂看歷史報份直接訂閱
編輯小語 fintech大潮流 大數據成為顯學
封面故事 大數據+金融專業 企業搶手人才
精選文章 在父母親光環下 走出自己的路
運用智慧科技 引進年輕勞動力
 
fintech大潮流 大數據成為顯學
大數據應用在各個層面,對金融產業來說,更是創新領域。學習哪些知識足以成為大數據人才?又應該擁有哪種思維?讓職人告訴你。
大數據+金融專業 企業搶手人才
撰文◎郭佳容
黃耀南說,大數據的應用在金融業正處在大步成長的階段
  數位金融(fintech)潮流已經勢不可擋,而和大數據相關的保險大數據創新商品更是未來政府發展10大數位金融業務的重要項目之一。

大數據工程師科學家 都是熱門人才

  金融需求的大數據人才包括大數據科學家、大數據工程師、大數據業務分析師、大數據研究員等。其中「大數據工程師」主要負責底層基礎建設工程,包含Hadoop、Spark資料儲存技術,同時需具備資料庫管理,尤其著重開放源程式語言開發後台系統軟體的管理能力。

  「大數據科學家」則需要擅長數學、擁有統計分析工具及技術經歷背景,不但要會編寫程式模型,還要具備一定的模型建置理論,才能復用模型及創新模型思維解決實際業務問題。

  除了基礎工程運算,還要運用大數據做到進一步的業務分析,業務上將會用到R、Python程式語言熟悉各類型網路爬文原理及技術資料分析能力,將資料可視化,通過對數據的挖掘分析來協助企業的策略管理。

任務型組織 向上向下應用大數據

  彰銀資訊處處長黃耀南表示,大數據的應用在金融業正處在大步成長的階段,以彰化銀行來說,組織運作上通常是由各個相關角色的合作協同,以團隊專責方式完成任務。

  黃耀南指出,以「任務型」組織進行運作,是在資訊部門成立專責的大數據小組,負責大數據專案發展與業務推展應用。這個任務型組織,就是一個實體團隊,彰化銀行資訊處大數據小組到年底前,將擴編到10人以上小組,未來還將視情況擴編團隊。

  團隊訂立大數據5年戰略藍圖,以階段性的專案任務方式,循序漸進將大數據分析應用至「向上」與「向下」2個層次。「向上」協助銀行策略經營指標,「向下」則應用到分行業務,以有限資源做最大的運用。

分行選址、客戶行銷 應用層面廣

  現在,大數據已用於精準行銷、分行選址、供應商資金鏈分析等業務。黃耀南以分行選址舉例,過去銀行掌握了許多地址資訊,現在可將地址轉換成實際經緯度定位,化為視覺化資訊,經過重點highlight後,結合外部開放資料,如:稅務資訊、醫療、文教資訊,跳出以往的業務框框,進行更全面的業務決策。

  掌握這些經緯度定位點後,若再加上戶政資料,就可以分析出分行要朝向儲蓄、授信或財務管理等不同任務的分行組織。另外,不管是線上或實體交易,包括網路行動銀行、第三方支付、實體商店等業務資料,都可以匯入大數據資料,就連銀行客服系統的文字客服也可以匯入大數據,「大數據可以幫助將客戶分群,針對客戶特性做行銷。」

金融知識結合大數據 成為企業寵兒

  黃耀南認為,投身金融業的大數據人才,最重要的還是要有金融業務知識(domain know-how),才能將大數據和業務領域的應用結合起來發揮最大價值。所以,若是身懷多種垂直行業經歷的大數據人才,一般都會是企業搶手的寵兒。

  黃耀南說,目前投身彰銀的大數據人才,會先帶領他們進行一些實際的基礎訓練,接著在內部或外部都有相關進修課程,鼓勵行員積極參與。例如,銀行核心人才進階課程—金融商品、大數據系統佈建設計與實作等。

  黃耀南認為,大數據人才最重要是擁有科技思維,對於「業務數位化」,要有數位化轉型思維,也就是如何運用數位發展業務,將數位融入業務。而彰化銀行也在2016年10月與某學院簽署產學聯盟合作協議書,希望透過產學合作培養金融科技大數據跨領域、跨應用的專業人才。

About 大數據人才

工作內容:運用大數據能力推廣金融業務

所需能力:大數據+金融業務知識

科系需求:統計、數學、資工、資管等系所

職人溫馨提醒:大數據人才最重要是擁有科技思維,對於「業務數位化」,要有數位化轉型思維,也就是如何運用數位發展業務,將數位融入業務。

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