金融大数据工程师

金融大数据工程师

【定义】金融大数据工程师是指掌握大数据原理、技术及工具，具备使用大数据技术进行金融行业数据分析、金融参与者分析以及金融产品风险控制等工作能力，能够进行金融战略规划、金融产品设计和金融产品创新的专业人员。

【工作内容】

1.大数据征信与风险控制

一切信息皆可以成为信用数据。大数据征信是将广泛而复杂的非结构大数据经过分析后用于证明一个人或企业的信用状况。内容包括：大数据信息采集技术、大数据分析模型、国内外征信工具使用以及客户信用评级等。

2.客户关系与服务管理

当前，金融行业的竞争由产品的竞争转变为争夺客户的竞争，拥有客户也就意味着拥有了市场，就能在激烈的竞争中取胜。数据挖掘正是达到这一目的实现有效客户关系管理的关键技术，金融机构从海量的客户数据中挖掘出有价值的信息和规律，预测出客户的需求和偏好，建立合适的模型使客户价值最大化，防止客户流失，从而为客户提供有针对性的产品和服务，打造不可复制的核心竞争力。内容包括：数据分类、数据聚类、数据关联分析、数据预测模型以及序列发现等。

3.客户画像及金融产品精准营销

互联网金融时代，金融服务正在从以产品为中心，转向以消费者为中心。但是在互联网时代，所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变。企业与消费者之间的接触越来越少，消费者消费的个性化越来越强，所以金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品，这就需要利用大数据为客户分类和画像。金融画像包括：数据构建原则、画像方法、数据整理与和集中、数据加工与标签化、场景构建、筛选客户以及精准营销等。

4.舆情管理

大数据舆情管理是通过海量信息采集、智能语义分析、自然语言处理、数据挖掘，以及机器学习等技术，及时、全面、准确地掌握各种信息和网络动向，从浩瀚的大数据宇宙中发掘事件苗头、归纳舆论观点倾向、掌握公众态度情绪、并结合历史相似和类似事件进行趋势

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预测和应对建议。内容包括：数据采集部署、信息过滤、模型设定、舆情研判与评分、负面研判、热点舆情、舆情报告与预警等。

【行业前景与职业发展】

随着全球互联网用户的急剧增长，加之移动互联网、移动终端和数据感应器的出现，使数据以超出人们想象的速度在快速增长。根据早前IDC的预测，预计到2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB)，这一数据量将是2011年的22倍。同时，在过去几年中，全球的数据量正以每年58%的速度在增长。此外，信息数据化程度也在高速增长。根据艾瑞的数据，2000年数字存储信息只占全球数据量的25%，75%的信息存储在如报纸、书籍、胶片、磁带等媒介上，而到了2013年，全球总存储数据量已达到1.2ZB，其中数字数据占比超过98%。数字数据的存储量维持每三年增长一倍的高速增长。毋庸置疑，这浩瀚的数字信息中蕴藏着有待挖掘的巨大金矿，其价值不言而喻。通过对巨量数字信息进行挖掘、筛选、归类以及分析，可以使信息更加透明，提高信息的准确性和及时性，有利于科学决策、帮助细分市场、提高服务效率、预测未来趋势以及变革管理模式。目前，大数据技术已经广泛应用于各行各业，例如疾病预警、风险管理、财务管理、精准营销、企业分析决策、公共分析决策等。可以说，大数据正在引发一场革命。

金融业是一个与信息服务高度相关的行业。金融业一方面是大数据的重要产生者，同时也高度依赖信息技术。面对海量的数据，必须采用新的数据挖掘、分析、处理、应用的方式，才能有效地利用这些信息，因此大数据技术金融领域发挥着巨大作用。大数据在金融行业应用范围非常广泛：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐，大数据技术可实现金融行业的精准营销；依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈，大数据技术可实现精准的风险管控；利用决策树技术进抵押贷款管理，利用数据分析报告实施产业信贷风险控制，大数据技术可实现金融的科学决策；利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点，利用大数据技术加快内部数据处理速度，可有效提升金融效率，降低成本；利用大数据计算技术为财富客户推荐产品，利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品，可实现金融模式创新等等，可见大数据技术在金融领域具有广阔的应用前景。

由于大数据技术在各行各业具有广泛的应用价值，欧美的发达国家先后投入巨资布局大数据产业。2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油与矿产”，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与

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经济发展必将带来深远影响。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。我国政府在美国提出《大数据研究和发展计划》的2012年也批复了“十二五国家政务信息化建设工程规划”，总投资额估计在几百亿，专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。

大数据产业良好的未来前景和巨大的市场发展空间必然导致人才的巨大缺口。根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。美国数据分析领先者Wangted Analytics公司在2014年报告中指出：有大数据背景的程序员的需求增长337%，但是在美国有332，000个程序员，仅仅4%有必要的技能。因此，越来越多的公司正转战在线培训去帮助他们的员工快速获得公司迫切需要的技能。

金融大数据工程师是专注于金融领域大数据技术的应用，可以在金融企业从事大数据挖掘、分析以及应用。此外，随着大数据需要的不大增长，大数据咨询以及第三方大数据服务领域必然有广阔的市场，金融大数据工程师也可以在此领域有所作为。

【资格认证】

金融大数据工程师职业证书是由中华人民共和国人力资源和社会保障部中国职工教育和职业培训协会颁发。证书采用全国统一编号，可登录中国职工教育和职业培训协会官方网站证书信息查询系统查询。

【证书等级】

目前，金融大数据工程师职业资格认证分为二个等级，即金融大数据工程师（初级）和金融大数据工程师(中级）。

【考试内容】 1.基础知识

（1）金融学。包括：金融学的范式、中央银行、商业银行、投资银行、货币市场、债券市场、股票市场、基金市场以及金融衍生品市场的基础理论知识。

（2）互联网金融。包括：互联网金融的由来、现状与发展、互联网金融的技术变革、互联网金融的本质与属性、互联网金融的状态空间、互联网金融的发展趋势。

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（3）互联网金融法律基础。包括：互联网支付、网络借贷、众筹、互联网基金销售、互联网信托、互联网消费、互联网保险的法律风险以及互联网金融监管。

2.专业能力

（1）大数据基础知识。包括：大数据由来发展与现状、大数据资源、大数据应用以及业务优化。

（2）大数据与风险控制。包括：信息采集与分析、大数据征信与客户信用评级等。 （3）大数据与客户关系管理。包括：数据分类、数据聚类、数据关联分析、数据预测模型以及序列发现等。

（4）大数据与精准营销。包括：客户识别、客户分类、客户画像、可视化金融等。 （5）大数据与舆情管理。包括：舆情数据监测与挖掘、数据研判、舆情报警等 （6）大数据在金融领域的应用。包括：银行大数据、保险大数据、证券大数据以及互联网金融大数据应用。

【报考条件】

金融大数据工程师（初级）需具备下列条件之一：

1.计算机、统计、数学、信息工程类专业专科、本科在校学生； 2.具有其他相关专业大学专科及以上学历证书。 金融大数据工程师（中级）需具备下列条件之一：

1.取得初级职业资格证书后，连续从事本职业工作1年以上；

2.具有计算机、统计、数学、信息工程类专业大学专科及以上学历证书； 3.其他相关专业在读研究生；

4.数据库管理者、分析运维人员、金融产品设计以及开发人员等在职从业者； 5.其他互联网金融或金融行业在职从业人员。

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