Data Science stellt die Finanzwelt auf den Kopf. Finde heraus, wie Data Science in dieser Branche eingesetzt wird und wie man Finanz-Data Scientist wird.
Dank der Data Science erlebt die Finanzindustrie einen regelrechten Umbruch. Durch die Analyse von Daten können Unternehmen mithilfe von mathematischen und statistischen Techniken wertvolle Informationen aus ihnen gewinnen.
Eine Vielzahl von Methoden und Software-Tools werden von Finanzorganisationen und -institutionen verwendet.
Auf der Grundlage der Daten können sie u. a. Risiken besser berechnen, Betrug aufdecken, Verluste begrenzen und Gewinne maximieren.
Obwohl heute alle Branchen Data Science nutzen, gehören Finanzinstitute zu den Vorreitern. Die Branche war eine der ersten, die sich der Datenanalyse zuwandte.
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Was ist Data Science ?
Bevor wir auf ihre Rolle in der Finanzbranche eingehen, sollten wir uns noch einmal vergegenwärtigen, was Data Science eigentlich ist.
Data Science ist eine Disziplin, die Methoden, wissenschaftliche Prozesse, Systeme und Algorithmen umfasst, um Wissen aus strukturierten oder unstrukturierten Daten zu gewinnen.
Vereinfacht gesagt, geht es bei Data Science darum, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, um daraus verwertbare Informationen zu extrahieren. Die Quellen können z. B. Kundendatenbanken sein, aber auch neue digitale Technologien wie mobile Anwendungen, soziale Netzwerke oder E-Commerce-Shops.
Diese Daten werden genutzt, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen. So kann z. B. das zukünftige Verhalten der Verbraucher vorhergesagt, die Schwächen des eigenen Unternehmens aufgedeckt oder die Stärken der Konkurrenz erkannt werden.
Risk Analysis
Die Risikoanalyse oder Risk Analytics ermöglicht es Finanzunternehmen, Risiken zu messen, bevor sie Entscheidungen treffen.
Anhand von Daten kann die Schwere und Häufigkeit von Gefahren gemessen werden.
Die betreffenden Risiken können vom Markt, von Krediten oder sogar von der Konkurrenz ausgehen. Der erste Schritt besteht darin, die Risiken zu identifizieren, sie dann zu überwachen und zu priorisieren.
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Ein Unternehmen kann Daten wie Finanztransaktionen oder Kundeninformationen nutzen, um ein „Score“-Modell zu erstellen und die Kosten zu optimieren. Insbesondere wird die Risikoanalyse eingesetzt, um die Vertrauenswürdigkeit eines Kunden zu überprüfen, bevor ihm ein Kredit gewährt wird, indem Machine-Learning-Algorithmen auf die von ihm getätigten Transaktionen angewendet werden.
Ein Finanzunternehmen muss das Verhalten jedes Kunden vorhersehen. Mithilfe von Data Science können Vorhersagen auf der Grundlage des bisherigen Verhaltens getroffen werden. Es ist beispielsweise möglich, Kunden in „Cluster“ einzuteilen und vorherzusagen, wie viel Geld jeder Einzelne in der Zukunft verdienen kann.
Mithilfe von Data Science- und Machine Learning-Techniken können Kunden auf der Grundlage von Attributen wie Alter, Beschäftigung oder Adresse in verschiedene Kategorien aufgeteilt werden. Durch die Erstellung von Vorhersagemodellen kann dann entschieden werden, welche dieser Merkmale am wichtigsten sind.
Betrugserkennung
Betrug ist ein großes Problem für Finanzunternehmen. Das Risiko steigt mit der Anzahl der Transaktionen, die stattfinden. Glücklicherweise können die Versuche durch Datenanalyse aufgedeckt werden.
Eine der am weitesten verbreiteten Praktiken ist der Kreditkartenbetrug. Mithilfe von Algorithmen kann jede Anomalie genau erkannt werden. Diese Systeme können auch exzessive Einkäufe erkennen und Konten entsprechend einschränken.
Algorithmisches Trading
Big Data und Data Science haben einen großen Einfluss auf das algorithmische Trading. Datenströme werden analysiert, um bessere Entscheidungen zu treffen.
Dadurch kann man besser entscheiden, in welche Aktien man investiert, wann man sie kauft und wann man sie verkauft. Dies ist eine wertvolle Bereicherung für die Finanzwelt.
Personalisierung und Anpassung
Die Interaktion mit den Kunden durch Personalisierung zu steigern, ist für Unternehmen im Finanzsektor unverzichtbar geworden. Data Science ermöglicht es, die digitale Erfahrung der Kunden zu untersuchen und sie so anzupassen, dass sie ihren Wünschen und Bedürfnissen entspricht.
Die KI erzielt große Fortschritte beim Verständnis der menschlichen Sprache und der Emotionen. Dies ermöglicht ein hohes Maß an Personalisierung. Data Engineers können Modelle erstellen, um die Handlungen von Kunden zu analysieren und herauszufinden, unter welchen Umständen sie Finanzberatung benötigen.
Die Verwaltung von Kundendaten
Die Struktur und der Umfang von Finanzdaten können stark variieren. Es kann sich um Informationen über Transaktionen handeln, aber auch um Daten aus sozialen Netzwerken oder Smartphone-Apps.
Diese Daten sind nicht immer strukturiert. Machine Learning erweist sich als wertvolle Hilfe, um Informationen aus den Daten zu extrahieren. KI-Tools wie natürliche Sprachverarbeitung, Textanalyse oder Data Mining sind besonders hilfreich.
Prädiktive Analyse
Die Datenanalyse ermöglicht es Finanzinstitutionen und -organisationen, anhand von Daten zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Durch die Analyse von sozialen Netzwerken, Nachrichtenartikeln und anderen Informationsquellen können Kosten, wichtige Ereignisse oder Börsenbewegungen vorhergesagt werden.
Außerdem kann auf diese Weise ermittelt werden, wie man am besten eingreift. Predictive Analytics nimmt daher einen wichtigen Platz in diesen Organisationen ein.
Die Entscheidungsfindung
Händler, Führungskräfte in der Finanzwelt oder Aktionäre müssen täglich den Markt analysieren und strategische Entscheidungen treffen. Data Science ermöglicht es, diese Entscheidungsfindung zu optimieren.
Anhand von Daten aus der Vergangenheit und der Gegenwart kann die Nachhaltigkeit des Handels bestimmt werden. Die volatilsten Märkte lassen sich genauer bestimmen.
So können Finanzmanager ein profitables Investitionsportfolio entwickeln. Einige Analyseplattformen zeigen sogar an, wann man investieren und wann man Vermögenswerte verkaufen sollte.
Welche Rolle spielt Data Science in der Finanzbranche?
Angesichts der vielen Möglichkeiten, die Data Science für die Finanzwelt bietet, sind Data Scientists in diesem Sektor sehr gefragt. Diese Experten nehmen mittlerweile eine entscheidende Position ein.
Die riesigen Datenmengen, die von der Finanzindustrie gesammelt werden, stellen eine echte Herausforderung dar, die es zu bewältigen gilt. Eine der größten Schwierigkeiten besteht darin, unstrukturierte Daten optimal zu nutzen.
Darüber hinaus ist die Finanzwelt komplex. Fusionen und Übernahmen, komplexe Produktangebote und sich ständig ändernde Gesetze stellen Datenwissenschaftler vor zusätzliche Herausforderungen im Vergleich zu anderen Branchen.
Data Scientists im Finanzbereich sind Experten, die sowohl über technische Fähigkeiten als auch über ein umfassendes Branchenwissen verfügen. Sie sind z. B. in der Lage, mithilfe von Data-Science-Techniken Betrugsversuche aufzudecken oder personalisierte Erfahrungen zu schaffen.
Ebenso können diese Fachleute komplexe Data Warehouses erstellen oder Algorithmen entwickeln, um wichtige Transaktionen zu automatisieren. Aus diesem Grund sind Data Scientists im Finanzbereich sehr begehrt und können ein sehr hohes Gehalt beziehen.
Was macht ein Finanz-Data Scientist?
Ein Data Scientist im Finanzbereich kann eine große Bandbreite an Aufgaben haben. Im Alltag kann er sich mit Risikomanagement, Betrugserkennung, Personalisierung der Kundenerfahrung, Kundenanalyse, algorithmischem Handel oder Preisautomatisierung beschäftigen.
Im Allgemeinen besteht die Rolle des Data Scientist darin, Prozesse zu entwickeln, um Daten zu sammeln, zu speichern und zu analysieren, um daraus Informationen zu gewinnen. Auf der Grundlage dieser Informationen schlägt er strategische Lösungen für die Probleme des Unternehmens vor.
Der Finanz-Data-Scientist sammelt strategische Daten und bringt sie mithilfe von Data-Modelling-Techniken zusammen. Er nutzt die natürliche Sprachverarbeitung und Computer Vision, um unstrukturierte Daten zu analysieren.
In Zusammenarbeit mit den verschiedenen Teams identifiziert er Probleme und schlägt datengetriebene Lösungen vor. Durch quantitative Analysen erhält er Informationen, auf deren Grundlage er umfassende Lösungen entwickeln kann.
Außerdem trainiert der Finanz-Data-Scientist Machine-Learning-Modelle aus den Daten und testet neue Ansätze über Systemprototypen. Er codiert auch neue Algorithmen, um die Datenanalyse und das Machine Learning zu erleichtern.
Dieser Berufstätige wendet neue Ansätze für die Risikoanalyse an oder sucht nach neuen Wegen, um Risikomanagementprozesse zu automatisieren. Er kann auch Anwendungen zur Identitätsprüfung entwerfen, um das Unternehmen vor Betrugsversuchen zu schützen.
Durch die Analyse der Produktnutzung und des Kundenverhaltens kann er Empfehlungen zur Verbesserung der Nutzererfahrung vorschlagen.
Schließlich kann der Finanz-Data Scientist die Leistung von Handelsalgorithmen überwachen und sie für bessere Ergebnisse verändern.
Im Falle einer Finanzkrise oder einer Rezession spielt der Data Scientist eine Schlüsselrolle bei der Entscheidungsfindung. Seine Dienste sind in solchen kritischen Situationen besonders gefragt, da die Datenanalyse aufzeigt, wie Kosten gesenkt und die Effizienz gesteigert werden können.
Finanz-Data Scientist vs. Data Scientist: Was sind die Unterschiede?
Data Scientists müssen über drei Hauptkompetenzen verfügen: Wissen über ihr Fachgebiet, technologische Fähigkeiten und die Beherrschung von Mathematik und Statistik. Je nach Branche ist die Bedeutung jeder dieser Fähigkeiten unterschiedlich.
Die meisten Data Scientists beherrschen eher das Geschäft und die Statistik als die Technologie, außer in der Wissenschaft und im Bildungssektor. In der Finanzbranche sind die meisten Data Scientists Forscher. Parallel dazu identifiziert sich die Hälfte von ihnen als Business-Data-Profis.
Obwohl sie sehr begehrt sind, sind Data Scientists im Finanzsektor seltener als in anderen Branchen. Die Mehrheit von ihnen arbeitet im Handel, bei professionellen Dienstleistungen und in der Kommunikation. Nur 11 % der Data Scientists arbeiten in der Finanzindustrie.
Welche Fähigkeiten braucht man, um Finanz-Data Scientist zu werden?
Um Finanz-Data Scientist zu werden, brauchst du Erfahrung und Fähigkeiten. Es ist möglich, als Data Analyst zu beginnen und sich dann hochzuarbeiten und zu spezialisieren.
Die meisten Data Scientists verfügen über technische Fähigkeiten in Wahrscheinlichkeit und Statistik, Data Visualization, Machine Learning und beherrschen die Sprachen Python und SQL. Ein Data Scientist im Finanzbereich muss jedoch auch über Fachwissen in seinem Bereich und über Kommunikationsfähigkeiten verfügen.
Ein Data Scientist in der Finanzbranche muss einen Abschluss in Mathematik, Statistik oder Informatik haben. Natürlich muss er sich mit dem Finanzwesen und den Gesetzen, die es regeln, auskennen.
Daher muss ein Data Scientist im Finanzbereich genau wissen, welche Art von Daten er analysieren muss. Je nachdem, ob er für einen Investmentfonds, eine Bank oder ein Fintech-Unternehmen arbeitet, wird er nicht die gleichen Daten verarbeiten.
Ein Data Scientist, der Daten zu Investitionsrisiken analysieren möchte, muss beispielsweise etwas über Wirtschaft, Finanzmärkte, Portfoliomanagement und Risikoanalyse wissen.
Er muss auch mit einer Vielzahl von allgemeinen Data-Science-Tools umgehen können, wie z. B. Machine-Learning-Algorithmen oder Big-Data-Frameworks. Dieser Experte muss auch wissen, wie man statistische Modelle erstellt.
Big-Data-Technologien wie Apache Spark und Hadoop sollten für ihn keine Geheimnisse sein. Er kann auch mit verschiedenen Programmiersprachen wie Python, R oder auch JavaScript und C++ umgehen, je nachdem, welche Spezialisierung er wählt.
Der Financial Data Scientist ist in der Lage, strukturierte und unstrukturierte Datensätze zu verstehen und mit ihnen zu arbeiten. Er versteht auch die wichtigsten Systeme, die in der Finanzindustrie verwendet werden, wie SAP, Oracle und SWIFT.
In Bezug auf die Kommunikation muss der Data Scientist im Finanzbereich in der Lage sein, die Truppen anzuführen und die Entscheidungsträger der Organisation von den Vorteilen der Data Science zu überzeugen.
Er muss auch von Führungskräften, Managern und anderen nicht-technischen Profilen in der Organisation verstanden werden können.
Wie hoch ist das Gehalt eines Finanz-Data Scientists?
Das Gehalt eines Data Scientists hängt von seiner Erfahrung, aber auch von dem Unternehmen, für das er arbeitet, und seiner Branche ab. Laut PayScale kann ein Data Analyst im Finanzbereich in den USA etwa 70.000 US-Dollar pro Jahr verdienen. Ein quantitativer Analyst oder Quant verdient durchschnittlich 85.000 US-Dollar pro Jahr.
Data Scientists im Finanzbereich können mit einem noch höheren Gehalt rechnen. Laut PayScale verdient ein allgemeiner Data Scientist 96.000 US-Dollar pro Jahr. Ein Finanzspezialist kann verhandeln, um mehr zu verdienen.
In Deutschland verdient ein Data Scientist laut Glassdoor etwa 55.000 € pro Jahr. Laut unserer eigenen Umfrage unter den CAC40-Unternehmen kann sein Gehalt zwischen 45.000 € und 65.000 € pro Jahr betragen.
Nach drei Jahren Berufserfahrung liegt das durchschnittliche Gehalt bei über 65.000 € pro Jahr.
Wie kann man eine Ausbildung zum Data Scientist absolvieren?
Um Finanz-Data-Scientist zu werden, kannst du dich für DataScientest entscheiden. Unser Data Scientist-Pfad ermöglicht es dir, alle notwendigen technischen Fähigkeiten zu erwerben. Diese Option ist ideal, wenn du bereits über Kenntnisse in der Finanzwelt verfügst.
Die verschiedenen Module des Programms decken die unterschiedlichen Aspekte der Datenwissenschaft ab. Du lernst unter anderem:
- die Programmierung in Python
- Datenvisualisierung
- Machine Learning
- Deep Learning
- Big-Data-Analyse
Dieser Kurs wird komplett aus der Ferne durchgeführt und besteht zu 85 % aus Einzelcoaching auf unserer Cloud-Plattform und zu 15 % aus MasterClasses. Je nachdem, wie viel Zeit du zur Verfügung hast, kannst du dich für eine Weiterbildung oder ein intensives BootCamp entscheiden.
Am Ende des Kurses erhältst du ein Zertifikat, das von MINES ParisTech / PSL Executive Education dank einer Partnerschaft ausgestellt wird. Von den Alumni haben 93 % direkt nach der Ausbildung einen Job gefunden.
Was die Finanzierung betrifft, so ist diese Ausbildung im Rahmen des Bildungsgutscheins förderfähig. Warte nicht länger und entdecke die DataScientest-Ausbildung!
