分享 | 决策科学家带你全面解读未来金融公司的发展趋势！

申请的过程中，对于各位同学来说，最难的可能不是备战托福雅思&GRE,而是面试环节。

面对苛刻的招生官，上到对整个金融行业的研究，下到将所学知识运用到不同部门、具体工作中去，都需要有一定的理解，而这对社会经验不足的学生来说，都是世纪难题。

本周二，我们邀请到美国大型金融公司高级决策经理人Job Deng老师为我们带来精彩分享。

他本人是经济学的PHD，而且在美国本地的大型金融公司，担任过多年的数据分析师和高级决策经理人。这次的分享主要从金融公司内部的组织框架、岗位方向等方面谈到自己多年工作经验及身为经济学PHD的理解。

扫码进入老师线上讲座直播间，一边听回放一边看讲义食用，学习效果更棒哦~

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Part 1.
金融类公司内部的组织架构

金融类公司内部的组织架构通常的话包括：审计、金融、运营决策、信息和技术、市场、风控、法务和HR、销售和客服。

1.Audit审计
吃力不讨好的部门，从公司内部来说，他的需求来源其实只是为了满足regulatory，在美国有很多的监管部门的监管部门，会要求你的公司在方方面面达到他所要求的标准，公司为了各个部门的正常运转，保证在风险上没有什么问题。

2.Finance金融
Finance需要非常多的reporting。
不同的金融公司的话，主营产品不同。但综合来看上市公司的主要目的，要出财报季报，然后公司内部的领导者他需要知道，每时每刻经济表现怎么样？这些都需要通过大量的这个报告来完成。

3.Operation运营决策
公司所有的决策都是通过各种各样的数据分析得到，但最终的执行靠Operation。在很多部门内部都会专门设立自己的Operation进行data tracking。

4.Information/Technology
第四个部门就是这个信息和科技部门，CS同学们大多会做这个方向的工作，跟Data Scientist还是有比较显著的区别的。

5.Marketing市场
市场部门是数据使用最多的两个部门之一，另一个部门的就是risk。
因为我自己在marketing做了大概也有四五年时间，对于内部的分工和工作的性质比较了解，接下来会着重讲述marketing的内部工作

6.Risk风控
风控对于数据类相关人员需求非常大，从事的工作主要是build一些很简单的model，做各样的sensitivity test。

7.Legal/HR法务/人事
猎头和法律，我把它们归在一起了。其实在大部分公司里，这是两个分开的部门。相对而言，他们跟数据打交道没有那么多。

8.Sales销售
这个部门相对而言是data concentration很低的工作，他的工作性质决定了它并不需要跟数据过多的打交道。

9.Customer Service客服
他们对于数据的需求其实并没有那么的大，但也有做各种各样的数据分析。每个部门其实都都多少会对数据相关人才有需求，但是需求的多少是有区别的。

Part 2.
金融类公司与数据相关的岗位和方向

1.Business Analyst
大家最常听到的，也就是经常能在校招中business analyst，business Intelligence Analyst。需要的人非常多，从事的工作是不需要建模的两个工作领域。

2.Business Intelligence Analyst商业分析师/商业智能分析师
在金融类公司内部吧要去问一个人ba和bi有什么区别？大部分人没有一个明确的答案的。
不同的title，实际上他工作性质比较类似，通过描述性的数据分析，然后去获得公司经营过程中的信息，通过信息再去提出一些指导性、改进的决策。

3.Data Analyst/data scientist数据分析师/数据科学家
Data Analyst/Data Scientist这两个工作类型有相似度，然后是按难易度上稍微有些差别。
DA要整理数据，整合数据，从不同渠道获取数据，最终让它成为可用的数据的工作岗位。Data Scientist要做的事情要更多一些。

4.Risk Analyst 风险分析师
对于一个金融公司非常重要。比如说一个大型资产管理公司，预判宏观数据的变动对公司资产的影响。这就是这个部门存在的意义，从宏观的层面上来保证一个公司的安全性。

5.Software Engineering软件工程师
从数据的角度来说，是比较上游的工作。

6.Statistician/Modeller统计师/建模师
其实做的工作非常相似。就是用各种不同的approach去做predictive model，使用的统计方法或者计量方法去进行指导性的建模。

Part 3.
不同部门数据类工作的内容

http://1.Info/Tech信息技术部门
简单来说，任何一个公司的大部分数据来源其实都是从外部而来，通过edi跟不同平台、不同数据库进行对接。而info/tech部门，通常招的都是software engineer，是很多CS、double-E的同学最终从事工作的部门。

这个岗位重要工作是帮数据科学家安装数据库和分析软件，让DS有一个轻松的环境去直接使用这些数据，但是本身对于需要的数据是不了解的。但是数据库的建立都是由info/tech部门去实现的。

2.Finance金融部门
金融部门在公司的权力是非常大的。
美国的上市公司进行财报最多的两个人，一个是ceo，一个是cfo。他们必须要掌控整个公司的经营状况，包括审查预算，和相关部门的沟通。

这个部门非常重要的功能是reporting。有效的reporting能够提供很多信息，是最直观的。他只是把数据收集进行简单的整理分类，给出一些描述性的建议，但是对商业运作能够带来极大的指导意义。
3.Risk风险部门
像前面提到的，通过监测宏观数据的变动，预测对公司资产的影响。
4.Marketing市场部门
在今天这么一个新媒体大爆发的时代，它的预算是非常大的，预算使用有着非常多的技术性。

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