传统银行铁饭碗被砸,2019年最吸金的行业是什么?

近几年在国内,除了大家熟知的工商银行、农业银行、建设银行、中信银行外,有几家新兴银行越来越融入大众的生活当中。网商银行(以下称阿里银行)2017年年报资产总额781.7亿元,营收42.75亿,微众银行(以下称腾讯银行)2017年年报显示资产总计817亿,营收67.48亿元,自2014年成立,两位马爸爸旗下的银行营收达到9倍的增长。


传统银行铁饭碗被砸,2019年最吸金的行业是什么?

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截胡传统商业银行

两位马爸爸到底又做了啥


有人说,互联网模式成功的行业有两个半,一个是电商,一个是游戏,最后半个是金融。


无网点、轻型化、大数据的盈利魔咒还在继续显效——在传统银行的营收增速普遍在10%以下(甚至有个别出现负增长)的情况下,微众银行净利润更是创出了261.1%的惊人增幅!2015年微众资产总额仅96.21亿,净利润5.84亿。真是让宇宙第一银行,中国工商银行都不尽眼馋,腾讯和阿里银行太会赚钱!

尽管随时都要接受监管部门360度无死角吊打,整个金融行业都在走下坡路,但互联网金融模式却是那夜空中最亮的星。


国内银行网点“关停潮”已经到来?2017年末即将或已终止营业网点超过1426家,仅2017年,四大国有银行裁员2.5万人,2018年失业潮席卷金融圈,要么降薪,要么走人,20万金融民工被迫转型。

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理财、股票、贷款

都可以在微信和支付宝完成

互联网金融想象力无限大

腾讯银行:

腾讯银行主要服务个人消费者,提供消费信贷业务。2017腾讯创新了风险计量模型工具:在风险模型建设中,利用不断丰富的业务数据,进一步应用新型风险识别模型和算法技术,注重运用消费、社交行为、地址轨迹等动态数据应用于产品风控。

阿里银行:

阿里银行聚焦服务小微企业和个体经营者,提供经营性贷款。阿里通过电商平台和支付宝二维码支付,建立风险计量模型,为小商家提供经营分析,账务管理,贷款,理财等多维金融科技服务。

传统银行铁饭碗被砸,2019年最吸金的行业是什么?

马爸爸们背靠着自己的大数据,将分散在互联网中的海量资源不断地进行数据分析、人像标签化并结合金融行业的特点通过互联网广告科技提供精准服务来提升客户体验和客户价值,成功跨界打劫了传统商业银行市场,不断的逼迫传统商业银行进行变革。

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新兴金融求贤若渴

但是你匹配得上吗?


新兴金融行业的员工70%以上都是数据技术人员,数据分析师,网络架构师,反欺诈研究师。客户经理1%,柜员0%。

传统银行铁饭碗被砸,2019年最吸金的行业是什么?

(图为微众银行招聘页面)

很多金融小伙伴,看着这些招聘信息有点傻眼,这是银行的配置?然而就是这么一群数据科技人才一年放贷4468亿元,完成4年利润。

你不跟上时代,时代就会无情地抛弃你,放眼今日,人人都想做数据!而Analytics领域除了近几年兴起Business Analytics (商业分析),还Marketing Analytics (市场分析)、Analytics Consulting (分析咨询)、Data Analytics(数据分析)等。

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为什么 Data Analytics 如此火爆?

Data Analytics 在各行各业都很吃香,基本所有公司都会需要,因此就业前景非常好在现代科技发达的时代,需要的人才也是要与时俱进的。就算不是在专门的科技公司,数据分析技能也是 Highly Valuable(高价值) 的。所以具有数据分析能力的人才不管是在哪个行业,需求量都是非常大的。


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数据分析师(Date Analyst),能根据业务的需求,从数据中生成相应的报表,为决策提供支撑。相比其他的业务人员,能更高,更广,更深入并且更数据化地对业务进行分析。

并且要具有一定的抽象能力,同时能熟练运用分析工具,学会用数据说话,了解有关业务上的各种问题并发现新的机会,搭建业务和IT人员之间的沟通桥梁,并推荐问题的解决方案以实现组织的目标。


纽约地区入门Data Analyst的薪资可达到61K:

传统银行铁饭碗被砸,2019年最吸金的行业是什么?

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什么专业可以做数据分析?

从下图中可以看出,数据岗位是对专业要求较宽泛,数学、工程学、物理、计算机、统计、经济学、商科等专业都可以进入数据岗位。


传统银行铁饭碗被砸,2019年最吸金的行业是什么?

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做数据需要什么技能?

  • 数据科学家:

技能:数学、编程、交流能力

工具:SQL、Python、R

  • 数据工程师:

技能:编程、数学、大数据

工具:Hadoop、NoSQL、Python

  • 数据分析师:

技能:统计学、交流能力、商业知识

工具:Excel、Tableau、SQL

业务方向学习路线:

1. 没有专业基础(统计学、金融、数学、计算机专业)的可以从统计学、SQL开始学习。


2. 对数学过敏的也可以先跳过统计学从Excel、SPSS开始,先熟练应用工具,再去理解背后的算法:

技术方向学习路线:

1.计算机专业背景的、走技术线的可以从Hadoop技术和R语言开始。


2.非专业背景:入门找工作一般需要3-6个月学习周期。


3.专业背景:1-2月


文章来源:美国实习快报公众号,版权归原作者所有

图片来源:网络

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