Ngành Phân tích dữ liệu trong tài chính là gì? Xu hướng năm 2024

Trong thời đại kỹ thuật số, dữ liệu là nguồn tài nguyên quan trọng để giúp doanh nghiệp và tổ chức đưa ra các quyết định hoạt động hiệu quả. Tuy nhiên, để có thể sử dụng dữ liệu một cách đúng đắn và hiệu quả, cần phải có những chuyên gia phân tích dữ liệu (data analysts) đủ tài năng và kinh nghiệm để xử lý, phân tích và giải thích dữ liệu. Trong bài viết này, hãy cùng Swinburne Việt Nam sẽ tìm hiểu về ngành phân tích dữ liệu trong tài chính nhé!

Ngành Phân tích dữ liệu trong tài chính là gì?

Phân tích dữ liệu là quá trình sử dụng các công cụ kỹ thuật số và phương pháp thống kê để phân tích và xử lý dữ liệu và đưa ra các thông tin giúp đưa ra quyết định. Trong lĩnh vực tài chính, phân tích dữ liệu được sử dụng để đưa ra các quyết định liên quan đến đầu tư, quản lý rủi ro và khai thác các cơ hội tiềm năng.

Các chuyên gia phân tích dữ liệu trong tài chính sử dụng các công cụ và kỹ thuật như:

• Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian
• Khoanh vùng dữ liệu
• Xây dựng mô hình dự báo
• Phương pháp lập chỉ số
• Phát hiện giả mạo
• Xây dựng hệ thống giám sát

Để làm việc trong ngành phân tích dữ liệu trong tài chính, bạn cần có kiến thức về tài chính, toán học, thống kê và khoa học máy tính.

Các lĩnh vực áp dụng việc Phân tích dữ liệu trong tài chính

Phân tích dữ liệu trong tài chính được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm:

Ngân hàng và tài chính

Trong ngành tài chính, phân tích dữ liệu được sử dụng để đưa ra các quyết định liên quan đến đầu tư, quản lý rủi ro và khai thác các cơ hội tiềm năng. Các chuyên gia phân tích dữ liệu trong ngành này sử dụng các công cụ và kỹ thuật như:

Phân tích tỷ lệ mất động là quá trình đánh giá và phân tích sự tổn thất về tài sản hoặc nguy cơ mất mát do những sự cố và tai nạn trong một công ty hoặc ngành nghề. Việc này rất quan trọng để các công ty và tổ chức có thể đưa ra quyết định về việc đầu tư và bảo hiểm.

Để phân tích tỷ lệ mất động, chúng ta cần thu thập dữ liệu về các sự cố và tai nạn đã xảy ra trong quá khứ, sau đó phân tích các yếu tố liên quan đến việc xảy ra sự cố và tai nạn đó. Các yếu tố này có thể bao gồm như tình trạng thiết bị, đào tạo nhân viên, quy trình làm việc và nhiều yếu tố khác. Sau khi phân tích, chúng ta có thể đưa ra các biện pháp để giảm thiểu nguy cơ mất động.

Xây dựng mô hình dự báo tỷ lệ tai nạn và lỗ hổng bảo hiểm là quá trình sử dụng các dữ liệu có sẵn để dự đoán tương lai. Mô hình dự báo được sử dụng để đưa ra các quyết định cụ thể về việc đầu tư và bảo hiểm. Để xây dựng một mô hình dự báo hiệu quả, chúng ta cần thu thập dữ liệu liên quan đến sự cố và tai nạn trong quá khứ và dữ liệu về các yếu tố có thể ảnh hưởng đến tỷ lệ tai nạn và lỗ hổng bảo hiểm trong tương lai.

Các phương pháp thông thường để xây dựng mô hình dự báo là sử dụng các thuật toán máy học như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic và cây quyết định. Sau khi xây dựng mô hình, chúng ta có thể áp dụng nó vào các dữ liệu mới để dự đoán tỷ lệ tai nạn và lỗ hổng bảo hiểm trong tương lai.

Bảo hiểm

Phân tích dữ liệu được sử dụng để đưa ra các quyết định liên quan đến quản lý rủi ro, xác định các khoản chi phí và thanh toán bảo hiểm. Các chuyên gia phân tích dữ liệu trong ngành này sử dụng các công cụ và kỹ thuật như:

Phân tích dữ liệu về tín dụng, lãi suất và rủi ro

Việc phân tích dữ liệu về tín dụng, lãi suất và rủi ro là một công việc quan trọng trong lĩnh vực tài chính. Trong quá trình này, các nhà phân tích sẽ sử dụng các phương pháp số học và thống kê để đánh giá tình hình tài chính của một cá nhân hoặc một tổ chức.

Đối với tín dụng, việc phân tích dữ liệu có thể bao gồm xác định khả năng trả nợ của người vay dựa trên các thông tin về thu nhập, sổ sách tài chính và lịch sử tín dụng của họ. Từ đó, các nhà phân tích có thể đưa ra đánh giá về khả năng trả nợ của người vay và đề xuất các giải pháp để giảm thiểu rủi ro cho ngân hàng hoặc tổ chức tài chính.

Về lãi suất, việc phân tích dữ liệu có thể giúp các nhà phân tích hiểu rõ hơn về mức độ ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế và chính sách tiền tệ đến lãi suất. Các nhà phân tích có thể sử dụng các mô hình tài chính để dự đoán xu hướng lãi suất trong tương lai và đưa ra các đề xuất cho các chính sách tiền tệ.

Về rủi ro, việc phân tích dữ liệu giúp các nhà phân tích đánh giá rủi ro của các khoản đầu tư hoặc các sản phẩm tài chính khác. Các nhà phân tích sẽ sử dụng các kỹ thuật định lượng để đưa ra đánh giá về mức độ rủi ro của một khoản đầu tư cụ thể và đưa ra các giải pháp để giảm thiểu rủi ro cho các nhà đầu tư.

Xây dựng mô hình dự báo giá cổ phiếu

Việc xây dựng mô hình dự báo giá cổ phiếu là một công việc quan trọng trong lĩnh vực tài chính và đầu tư. Mô hình này có thể giúp các nhà đầu tư đưa ra các quyết định đầu tư thông minh dựa trên dự đoán về giá cổ phiếu trong tương lai.

Để xây dựng mô hình dự báo giá cổ phiếu, các nhà phân tích sẽ sử dụng các kỹ thuật định lượng và phân tích kỹ thuật để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu. Các yếu tố này có thể bao gồm các chỉ số tài chính, các tin tức kinh tế và chính trị, các suy đoán về xu hướng ngành hoặc công ty cụ thể.

Sau khi xác định các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu, các nhà phân tích sẽ sử dụng các mô hình dự báo để tính toán giá cổ phiếu trong tương lai. Các mô hình này có thể bao gồm các mô hình tuyến tính, non-linear và các mô hình mạng nơ-ron.

Kinh doanh

Phân tích dữ liệu trong kinh doanh được sử dụng để đưa ra các quyết định liên quan đến chiến lược tiếp thị, phát triển sản phẩm và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Các chuyên gia phân tích dữ liệu trong ngành này sử dụng các công cụ và kỹ thuật như:

Phân tích dữ liệu khách hàng là quá trình phân tích và hiểu rõ thông tin về các khách hàng trong database của một doanh nghiệp. Điều này giúp cho doanh nghiệp có thể hiểu khách hàng của mình hơn, từ đó xây dựng những chiến lược tiếp thị tốt hơn để tăng cường quan hệ với khách hàng.

Để phân tích dữ liệu khách hàng, ta cần sử dụng các công cụ và phương pháp phân tích dữ liệu như đồ thị, biểu đồ, bảng, v.v. Các thông tin mà ta cần phân tích bao gồm các thông tin về độ tuổi, giới tính, địa điểm, sở thích, tầm nhìn của khách hàng, v.v. Từ đó, ta có thể phân loại khách hàng theo nhóm và đưa ra những chiến lược tiếp thị phù hợp cho từng nhóm khách hàng.

Xây dựng mô hình dự báo doanh số là một trong những hoạt động quan trọng của bộ phận tiếp thị trong một doanh nghiệp. Mục đích của việc xây dựng mô hình dự báo doanh số là để dự đoán doanh số bán hàng của doanh nghiệp trong tương lai, từ đó giúp cho doanh nghiệp có thể lập kế hoạch kinh doanh hiệu quả và đưa ra quyết định đúng đắn.

Để xây dựng mô hình dự báo doanh số, ta cần sử dụng các công cụ và phương pháp như phân tích dữ liệu, hồi quy tuyến tính, chuỗi thời gian, v.v. Ta cần thu thập các thông tin về doanh số bán hàng của doanh nghiệp trong quá khứ và các yếu tố có liên quan để dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai. Sau đó, ta áp dụng các mô hình dự báo thích hợp để tính toán và dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai.

Đánh giá hiệu quả của chiến lược tiếp thị là một hoạt động quan trọng để đánh giá thành công của các chiến lược tiếp thị đã triển khai. Mục đích của việc đánh giá hiệu quả của chiến lược tiếp thị là để xác định xem chiến lược này đã đạt được mục tiêu hay chưa và từ đó đưa ra các điều chỉnh và cải tiến cho các chiến lược tiếp thị trong tương lai.

Tầm quan trọng của ngành Phân tích dữ liệu trong tài chính trong doanh nghiệp

Trong doanh nghiệp, phân tích dữ liệu trong tài chính có tầm quan trọng đặc biệt. Các chuyên gia phân tích dữ liệu không chỉ đưa ra các thông tin quan trọng giúp đưa ra quyết định mà còn giúp doanh nghiệp phát hiện ra các cơ hội mới và giảm thiểu rủi ro.

Với sự phát triển của kỹ thuật số và công nghệ, việc phân tích dữ liệu trong tài chính đang trở nên ngày càng quan trọng hơn để giúp doanh nghiệp vượt qua các thách thức kinh doanh và tận dụng cơ hội mới.

Các vị trí công việc trong ngành Phân tích dữ liệu trong tài chính

Các vị trí công việc trong ngành phân tích dữ liệu trong tài chính bao gồm:

Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst)

Nhà phân tích dữ liệu là người có trách nhiệm thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để đưa ra các thông tin quan trọng giúp đưa ra quyết định. Các nhiệm vụ của nhà phân tích dữ liệu bao gồm:

• Thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau
• Xử lý và phân tích dữ liệu
• Đưa ra các thông tin quan trọng giúp đưa ra quyết định
• Phát triển mô hình dự báo và đánh giá hiệu quả của chiến lược

Chuyên gia phân tích dữ liệu (Data Scientist)

Chuyên gia phân tích dữ liệu là người có trình độ cao hơn so với nhà phân tích dữ liệu và có kỹ năng sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu phức tạp hơn. Các nhiệm vụ của chuyên gia phân tích dữ liệu bao gồm:

• Xây dựng mô hình dự báo và thuật toán máy học
• Phát triển các công cụ phân tích dữ liệu mới
• Đưa ra các giải pháp tối ưu cho các vấn đề phức tạp

Giám đốc phân tích dữ liệu (Director of Data Analytics)

Giám đốc phân tích dữ liệu là người có trách nhiệm quản lý và phát triển chiến lược phân tích dữ liệu cho doanh nghiệp. Các nhiệm vụ của giám đốc phân tích dữ liệu bao gồm:

• Lập kế hoạch phân tích dữ liệu và đưa ra các quyết định liên quan đến đầu tư- Quản lý và đào tạo nhân viên phân tích dữ liệu
• Đưa ra các giải pháp tối ưu cho doanh nghiệp

Mức lương và cơ hội thăng tiến của ngành Phân tích dữ liệu trong tài chính

Đối với những người làm việc trong ngành phân tích dữ liệu trong tài chính, mức lương và cơ hội thăng tiến khá hấp dẫn. Theo trang web Glassdoor, mức lương trung bình của nhà phân tích dữ liệu trong tài chính là khoảng $70,000 USD/năm và có thể lên đến $120,000 USD/năm cho các vị trí cao hơn.

Cơ hội thăng tiến của ngành phân tích dữ liệu trong tài chính cũng khá tốt. Những người có kinh nghiệm và trình độ cao hơn trong ngành này có thể thăng tiến đến các vị trí quản lý hoặc giám đốc phân tích dữ liệu và đạt được mức lương cao hơn.

Bí quyết để trở thành nhà Phân tích dữ liệu trong tài chính thành công

Để trở thành nhà phân tích dữ liệu trong tài chính thành công, bạn cần có kiến thức về tài chính, toán học, thống kê và khoa học máy tính. Ngoài ra, bạn cần có các kỹ năng sau:

Kỹ năng lập trình

Trong ngành tài chính, việc phân tích dữ liệu là một trong những nhiệm vụ quan trọng nhất. Đó là lý do tại sao các chuyên gia phân tích dữ liệu trong tài chính cần phải có kỹ năng lập trình để xử lý và phân tích dữ liệu hiệu quả.

Kỹ năng lập trình cho phép chuyên gia phân tích dữ liệu thao tác với dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác hơn bằng cách sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu khác nhau. Một số ngôn ngữ lập trình phổ biến được sử dụng trong phân tích dữ liệu tài chính bao gồm Python, R và SQL.

Python là một ngôn ngữ lập trình thông dịch đa nền tảng với cú pháp đơn giản và dễ đọc. Nó cung cấp các thư viện và frameworks phổ biến như NumPy, Pandas, Scikit-Learn và TensorFlow để phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình.

R là một ngôn ngữ lập trình thống kê và đồ họa phân tích dữ liệu được thiết kế đặc biệt cho phân tích dữ liệu. Nó cung cấp các gói phần mềm phổ biến như ggplot2, dplyr và tidyr để phân tích dữ liệu và tạo ra các biểu đồ và đồ thị.

SQL là một ngôn ngữ lập trình được sử dụng để truy vấn cơ sở dữ liệu quan hệ. Nó cho phép chuyên gia phân tích dữ liệu truy vấn và lấy dữ liệu từ các bảng trong cơ sở dữ liệu để phân tích và xây dựng các mô hình dựa trên dữ liệu này.

Kỹ năng thống kê

Trong ngành phân tích dữ liệu tài chính, kỹ năng thống kê là rất quan trọng để giúp các chuyên gia và nhà đầu tư hiểu được bộ dữ liệu một cách chính xác và có tính xác thực. Trong việc phân tích dữ liệu tài chính, các chuyên gia cần phải biết sử dụng các phiên bản phân tích thống kê để giải thích các số liệu trong bộ dữ liệu.

Thống kê mô tả là một công cụ quan trọng giúp chuyên gia phân tích và tổng hợp các thông tin về một bộ dữ liệu. Thông tin này có thể bao gồm giá trị trung bình, phương sai, phân phối dữ liệu và các thước đo khác về những đặc tính của bộ dữ liệu. Sử dụng các công cụ thống kê mô tả giúp chuyên gia phân tích dữ liệu theo cách có ý nghĩa và hợp lý.

Định lượng thống kê là một công cụ để đo lường mật độ, phân phối và mức độ tương quan của các biến trong bộ dữ liệu. Các phương pháp định lượng thống kê bao gồm hồi quy tuyến tính, phân tích phương sai (ANOVA), kiểm định giả thuyết và phân tích hồi quy. Sử dụng các công cụ định lượng thống kê giúp chuyên gia hiểu rõ hơn về sự liên quan giữa các biến và tìm ra những mối quan hệ quan trọng để có thể đưa ra quyết định.

Phân tích hiệp biến là một công cụ quan trọng giúp chuyên gia phân tích và dự đoán các biến trong bộ dữ liệu. Các phương pháp phân tích hiệp biến bao gồm phân tích chuỗi thời gian, phân tích thành phần chính và mô hình hỗn hợp Gauss (GMM). Sử dụng các công cụ phân tích hiệp biến giúp chuyên gia có thể dự đoán được xu hướng của các biến trong tương lai và đưa ra quyết định phù hợp.

Kỹ năng giải thích dữ liệu

Người phân tích dữ liệu trong tài chính đóng vai trò vô cùng quan trọng trong việc giúp các doanh nghiệp và tổ chức tiếp cận và hiểu được các thông tin về tài chính của mình. Tuy nhiên, chỉ có những con số khô khan không đủ để giúp người đọc hiểu được hoàn toàn về tình hình tài chính của một công ty.

Để làm việc tốt trong lĩnh vực này, người phân tích dữ liệu cần phải có khả năng giải thích dữ liệu một cách dễ hiểu. Điều này đặc biệt quan trọng khi phân tích dữ liệu tài chính, bởi vì thông tin này có thể rất phức tạp và khó hiểu đối với những người không chuyên.

Một trong những cách để giải thích dữ liệu một cách dễ hiểu là sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu. Các công cụ như biểu đồ, đồ thị và bản đồ có thể giúp người phân tích dữ liệu hiển thị dữ liệu một cách rõ ràng và trực quan hơn. Điều này giúp cho khách hàng và đồng nghiệp hiểu được các thông tin quan trọng một cách dễ dàng hơn.

Kỹ năng giao tiếp và làm việc nhóm

“Năng lực giao tiếp và làm việc nhóm được coi là rất quan trọng trong lĩnh vực phân tích dữ liệu tài chính. Để đưa ra các quyết định, bạn cần có khả năng liên lạc và cộng tác với các nhóm khác trong doanh nghiệp.”

Kỹ năng giao tiếp và làm việc nhóm là rất quan trọng trong ngành phân tích dữ liệu trong tài chính. Các chuyên gia phân tích dữ liệu trong lĩnh vực tài chính cần phải có khả năng liên lạc, trao đổi thông tin cũng như làm việc hiệu quả với các thành viên khác trong doanh nghiệp để đưa ra các quyết định đúng đắn.

Về kỹ năng giao tiếp, chuyên gia phân tích dữ liệu cần có khả năng nghe và hiểu ý kiến của các thành viên khác trong doanh nghiệp và cung cấp thông tin một cách rõ ràng, dễ hiểu cho họ. Họ cũng cần biết cách sử dụng các công cụ và phương pháp giao tiếp hiệu quả như email, cuộc họp trực tuyến hoặc offline, báo cáo hoặc thuyết trình. Không chỉ là khả năng nói và viết, kỹ năng lắng nghe và giải quyết xung đột cũng là điều quan trọng.

Kết luận

Ngành phân tích dữ liệu trong tài chính là một lĩnh vực có nhiều cơ hội thăng tiến và mức lương hấp dẫn. Nếu bạn có kiến thức và kỹ năng cần thiết, bạn có thể trở thành một chuyên gia phân tích dữ liệu thành công trong ngành này.