Fintech热潮下,量化分析、数据和风险管理就业解析

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伴随着AI和大数据的高速发展,金融界开始涌现出大量金融科技公司,使用分析软件和大数据来管理风险和进行交易投资。摩根大通、高盛和黑石集团等众多金融集团每年也纷纷在技术上投入了高达数十亿美元的资金,以顺应Fintech的热潮。

而伴随着华尔街金融企业的变革,技术型金融人才和纯技术人才正在成为金融、科技和其他行业竞相争夺的。而以数据科学家、计算机工程师、程序员、产品经理、设计师和其他IT专业岗位相关的薪资也在逐年提升。以下是 Robert Walters Salary Checker app更新的一组银行Fintech从业人员的薪资一览:

纵观数据不难看出,在美国Fintech人才的平均年薪可以达到8.8w美金,而最高可到达300K美金。且根据ItJobsWatch的数据调研看,Fintech的人才需求从2015年开始激增,投行开始大规模裁员调整战略,布局互联网,绝不让自己输在起跑线上。

究竟什么是Fintech?

Fintech的全称是Financial Technology,中文就是金融技术。根据Wikipedia的解释,是旨提供金融服务方面与传统金融方法竞争的技术和创新,就是非传统企业以科技为手段进入金融领域,并更高效的抢占市场,试图取代或增强对现有金融公司提供的金融服务的使用。而Fintech应用的方法其实很常见:

  • 使用智能手机用于移动银行、投资和借贷服务

  • 银行app和网点常见的机器人顾问,自动化的财务顾问

  • 各种app常见的投资组合推荐

  • 用指纹和人脸识别来打开app和支付

  • 银行网点的可视化开卡等

具体使用的技术包括 人工智能、大数据、云计算、区块链、物联网等各类先进的技术,来高效的提高现有金融服务的运转效率,同时改变这金融服务的方式和思维。


各大金融公司都在纷纷布局自己的Fintech战略,比如高盛通过并购、投资不断来进行布局,同时大比例的扩招电脑工程师的比例,从2018年到现在增加了9k人,占公司总人力的25%。而大摩也在疯狂招聘AI和大数据工程师,其科技部分的财务支出也同比增长了14%。不仅大公司如此,各大新科技企业也纷纷进入Fintech生态圈。


Fintech有哪几大热门职位呢?


  1. 量化分析方向

需要精通金融和计算机语言的复合型人才,金融、建模、编程缺一不可。金融量化领域内容涉及基数的数据抓取及处理、量化交易策略编写及回测、实盘程序化交易。衍生品定价、机器学习、高频交易等模块的内容。量化金融方向的门槛较高,人才也很是稀缺,至少还有95%的技术空缺。但一旦进入领域,掌握核心技能,就基本上不愁找不到工作了。

  1. 数据和金融分析方向

Data Analyst和Data Scientist 是最适合商科学生转型的岗位之一,主要要求掌握的技能是统计、Excel、SQL、机器学习等。

而一般的工作内容包括衍生品定价、交易执行算法、量化投资等。而另一个热门职位business analytics则要求更为简单,一般本科学历即可,也更适合投行的业务,对编程语言的要求也没有数据科学家高。

  1. 风险管理方向

风控对数学和建模能力要求较高,也要求从业者有一定的关于信贷风险、市场风险、流动性风险和政策风险的知识。

Fintech所需技能

综上,进入Fintech领域其实说难也不难,你需要具备以下技能:

  1. 计算机技能:至少掌握一门变成语言,比如Python、C++、R语言等

  2. 互联网知识:了解Fintech的产品发展现状和未来的风向标准

  3. 了解市场和政策:关注市场大环境和不同国家的金融政策趋势 

  4. 有风险意识:了解产品的新形态和可能风险

那么如果你是商科、计算机或金融专业的学生,不妨考虑下Fintech领域的相关岗位吧?

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