데이터 분석 인재의 필요성

최신 데이터와 분석 기술 및 관행을 파악하면 지역 은행이 고유한 관계 이점을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 은행 데이터를 심층적으로 분석하고 의미 있는 분석을 생성하기 위해 자격을 갖춘 데이터 분석가를 고용하는 것은 커뮤니티 뱅킹 및 신용 조합 임원에게 상당한 과제를 제시합니다.

최근 Gartner 연구에 따르면 데이터 및 분석에 대한 인간적 측면에 초점을 맞추는 데는 세 가지 주요 속성이 있습니다.

• 비즈니스 사용자와 협력하여 비즈니스 사용자에 대한 접근성, 신뢰도 및 관련성을 보장함으로써 분석 채택을 촉진합니다.
• 의사결정 지원부터 의사결정 자동화까지 의사결정 범위 전반에 걸쳐 인간의 참여를 인식합니다. 가장 자동화된 의사결정 프로세스라 할지라도 초기 설계 및 형성과 후속 모니터링 및 평가에는 사람의 참여가 필요합니다.
• 분석 배포를 보장하려면 위험의 여러 측면을 고려하세요.

다음은 데이터 분석의 인간적 측면의 중요한 과제, 즉 데이터 분석가 확보, 교육 및 유지를 해결하는 전국 기관에서 본 몇 가지 지침과 통찰력입니다.

전통적인 방식과 비전통적인 방식 모두 채용

커뮤니티 은행가는 은행/핀테크 경력에 잠재적으로 관심이 있는 데이터 과학자 및 기술 중심 학생을 위해 대학 캠퍼스를 스카우트할 정규 채용 담당자를 감당할 수 없는 경우가 많습니다.

조지아의 핀테크 산업과 조지아 대학 시스템의 협력인 조지아 핀테크 아카데미(Georgia Fintech Academy)는 미국 남동부의 은행가들에게 이 서비스를 제공합니다. 그들은 핀테크에 대한 관심을 불러일으키고 적절한 기술 강좌를 제공하며 학생들을 자원을 찾는 조직에 연결하는 데 도움을 줍니다. 이러한 연결은 테이블 양쪽에 연결과 통찰력을 설정합니다.

Queensborough National Bank and Trust Company의 최고 운영 책임자인 Kim Kirk는 Georgia Fintech Academy 이벤트에서 데이터 분석, 기계 학습 및 예측 분석에 더 적합한 인재에 대한 학생들의 관심이 바뀌는 것을 발견했습니다. “과거 최근 대학 졸업자들의 이력서에서 보던 이력서와는 좀 다릅니다. 데이터 웨어하우스를 구축하고 고객 데이터를 마이닝하여 고객의 금융 환경, 습관 및 요구 사항을 더 잘 이해하는 과정에서 데이터 분석 및 예측 분석이 특히 흥미로웠습니다.”

전통적인 채용 방법은 여전히 ​​고품질 데이터 분석 인재를 찾는 데 도움이 됩니다. 커뮤니티 은행은 대규모 조직의 많은 초급 업무에 내재된 은행업의 한 측면과 달리 젊은 후보자에게 은행 비즈니스 모델의 모든 측면을 배울 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다. 온라인 채용 도구를 통해 잠재적 후보자에게 이러한 이점을 판매하고, 현재 직원을 활용하여 친구와 가족을 채용하고, 대규모 경쟁업체에서 채용을 전환하려는 시도는 여전히 적절한 채용 전략으로 남아 있습니다.

목적을 가지고 훈련하라

데이터 분석가를 고용한 후에는 직업 만족도를 보장하고 의미 있는 분석을 제공하는 데 교육이 매우 중요합니다.

은행의 모든 ​​기능 영역에 장기간 노출되는 경영 교육 프로그램을 통해 젊은 신입 사원을 교체하는 시대는 지났습니다. 시장과 경쟁 수요에 따라 이러한 귀중한 자원이 영향을 미치게 됩니다. 대신, 오늘날의 기관에서는 통찰력 있는 분석으로 해결할 수 있는 특정 시급한 문제가 있는 은행 내 한 영역에 새로운 데이터 분석가를 배정해야 합니다.

어떤 결과가 필요한지 이해하는 수석 비즈니스 분석가(또는 분석가 유형)와 신입사원을 협력하십시오. 이 전문가는 신입 사원이 수행하는 데이터 수집 및 분석의 반복을 안내하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 즉각적인 문제 접근 방식을 해결하고 관련성과 적시 생산성이라는 이중 이점을 제공합니다.

이 초기 기본 과제 외에도 신입 직원이 교육 공급업체에서 제공하는 뱅킹 101 주제와 같이 기관에서 액세스할 수 있는 모든 온라인 뱅킹 과정을 수강하도록 합니다. 그리고 현재 은행가에게 매우 중요한 위험 및 규정 준수 교육을 시작하는 것을 잊지 마십시오.

창의적으로 유지

금융 서비스 경험에 따라 가치가 기하급수적으로 증가하는 데이터 분석가와 관련하여 직원 유지라는 오래된 문제에 새로운 사고를 적용하십시오.

• 조직 내에서 명확하고 관련성이 높은 진로와 기회를 제공하세요.
• 새로운 방식으로 관리 접근 방식을 생각해 보십시오.
• 은행 내 기존 정책을 확장할 수 있는 원격 및 유연한 근무 옵션에 개방적이어야 합니다. 개인 작업 공간과 휴가 정책에도 이와 동일한 생각이 적용됩니다.
• 이들 직원이 은행 업무뿐 아니라 직원이 2명 이상인 조직에 내재된 정치를 탐색하는 데 도움을 줄 수 있는 데이터 분석가 신입 사원과 멘토를 짝지으세요.

은행 교육 외에도 데이터 분석가가 최적의 성능을 발휘하는 데 필요한 Microsoft Power BI와 같은 기술 도구에 대한 예산이 은행에 있는지 확인하세요. 그리고 이 분야의 직원들이 컨퍼런스 및 공급업체 교육 과정에 참석하여 새로운 데이터 분석 추세에 맞춰 역량과 창의성을 확장할 수 있도록 허용합니다.

이제 직원에게 시간을 보내세요

고객 경험의 개인화를 위한 경쟁이 은행권에서 활발히 진행되고 있습니다. 커뮤니티 은행가가 고유한 데이터 소스를 마이닝하기 위해 데이터 분석가에게 투자하지 않으면 복구할 수 없는 지점까지 뒤처질 위험이 있습니다. 지금은 신중하게 직원을 고용할 때입니다.

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