Analis keuangan bekerja dalam peran yang sangat kuantitatif dan berorientasi data. Dalam sebuah survei McKinsey, 87% responden mengatakan mereka sedang atau akan menghadapi kesenjangan keterampilan dalam 5 tahun ke depan, dengan 43% di antaranya menyebutkan bahwa kesenjangan terbesar ada pada peran data. Peran ini semakin penting dalam bidang Keuangan karena Gartner memprediksi lebih dari 80% organisasi jasa keuangan akan meningkatkan penggunaan analitik tingkat lanjut pada 2021.
Tim keuangan sebaiknya mempelajari perangkat data “modern” seperti R, Python, dan SQL atau business intelligence untuk mendapatkan wawasan yang sebelumnya tersembunyi. Selain menghasilkan wawasan berharga, memberikan kesempatan kepada analis untuk mempelajari keterampilan data baru sangat menarik bagi pencari kerja menurut 64% peserta dalam sebuah survei Robert Half.
Dalam artikel ini, kita akan melihat 4 use case data science yang bisa mulai dimanfaatkan oleh analis keuangan hari ini untuk melengkapi keahlian substansi mereka.
Empat cara Analis Keuangan Dapat Memulai dengan Keahlian Data
Menganalisis Data dengan Cepat dan Mengomunikasikan Wawasan
Komponen kunci dari tanggung jawab seorang Analis Keuangan adalah kemampuan mereka untuk menganalisis dan menarik wawasan dari data keuangan. Selain keterampilan mereka dalam Excel, mereka dapat membuat proses analisis lebih efisien dan efektif dengan memanfaatkan alat seperti SQL bersama alat BI dan bahasa pemrograman open source seperti R dan Python.
Perangkat ini sangat berguna dalam analisis yang melibatkan kumpulan data yang lebih besar. SQL adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk berkomunikasi dengan basis data guna mengambil dan mengatur data. SQL memungkinkan analis mengambil hanya informasi yang mereka minati, sehingga alur kerja analisis menjadi lebih cepat. Misalnya, jika seorang analis sedang membangun model untuk memproyeksikan arus kas untuk departemen tertentu, mereka dapat memfilter basis data—yang berisi seluruh arus kas organisasi—hanya untuk departemen yang ingin dianalisis. Mengakses dengan cepat data yang dibutuhkan untuk analisis akan menghasilkan alur kerja yang jauh lebih efisien.
Setelah data dikumpulkan, wawasan dapat dengan cepat diperoleh melalui SQL dengan menghitung statistik ringkasan. Misalnya, rata-rata dan simpangan baku arus kas tiap bulan dapat dihitung dengan cepat menggunakan perhitungan terkelompok dalam SQL.
Mengomunikasikan wawasan dari analisis kepada pemangku kepentingan adalah komponen penting dalam menambah nilai. Menemukan cara untuk meningkatkan arus kas hanya bernilai jika dikomunikasikan secara efektif kepada pengambil keputusan dengan cara yang mendorong tindakan. Wawasan ini dapat dijelaskan secara akurat melalui alat BI (seperti Power BI dan Tableau) atau pustaka open-source di Python dan R seperti Dash dan Shiny. Perangkat ini memungkinkan analis menampilkan temuan mereka dengan cepat melalui dasbor interaktif.
Membuat Keputusan Lebih Baik dengan Memprakirakan Data Deret Waktu
Use case berharga lainnya dalam data science bagi analis keuangan adalah menganalisis data deret waktu. Membuat prediksi yang akurat adalah tugas umum bagi analis keuangan. Mereka dapat memprediksi pergerakan harga saham di masa depan, churn pelanggan, arus kas, atau nilai umur pelanggan. Prediksi ini perlu andal dan akurat untuk menambah nilai pada proses pengambilan keputusan.
Data historis dapat dimanfaatkan dalam tugas prediksi untuk menghasilkan proyeksi yang lebih realistis dan meyakinkan. Musiman sangat penting dalam banyak tugas peramalan. Sepanjang tahun, aktivitas bisnis berfluktuasi. Hal ini khususnya benar ketika peristiwa yang mengganggu seperti covid-19 memengaruhi operasi sebagian besar organisasi. Memahami fluktuasi musiman ini dapat menghasilkan prediksi yang jauh lebih baik. Ada banyak perangkat open source di R dan Python yang merampingkan analisis deret waktu. Ini memungkinkan pendekatan yang lebih dinamis untuk tugas prediksi.
Mengotomatiskan Proses Bisnis dengan Keahlian Pemrograman
Penerapan berharga dari keterampilan pemrograman di bidang apa pun adalah kemampuan untuk mengotomatiskan tugas berulang. Skrip di R atau Python dapat menjalankan tugas berulang setiap hari untuk menghemat waktu analis dan memungkinkan mereka mengerjakan tanggung jawab lainnya.
Salah satu tugas berulang adalah seorang analis menyusun daftar saham berkinerja terbaik untuk industri tertentu dari hari sebelumnya. Seorang analis dapat membuat skrip untuk dijalankan setiap malam setelah pasar tutup. Skrip ini dapat mengikis data yang diperlukan dengan mengakses api data organisasi, menggunakan tipe data dan alat Python seperti DataFrame pandas dan Jupyter notebook untuk membersihkan data ini secara efektif (agar lebih mudah dan lebih bermanfaat), dan akhirnya menghasilkan berkas spreadsheet excel dalam format yang sebelumnya selalu diisi analis secara manual.
Keesokan paginya, analis dapat mulai mengerjakan tugas selanjutnya, seperti menulis laporan tentang data ini. Dalam beberapa minggu, jumlah pekerjaan yang dapat diselesaikan analis ini karena mereka tidak perlu membuat spreadsheet ini secara manual setiap pagi akan menjadi signifikan.
Memprediksi Hasil dengan Machine Learning
Machine learning berperan penting dalam analisis keuangan. Pembelajaran terawasi dan tidak terawasi keduanya dapat dimanfaatkan dalam keuangan untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas tugas seperti analisis dokumen dan digitalisasi dokumen fisik.
Ada banyak penerapan pembelajaran terawasi (melatih model machine learning dengan label “benar” agar dapat melakukan tugas tanpa diberi label di masa depan) yang dapat digunakan untuk tugas keuangan. Beberapa di antaranya mencakup mengonversi dokumen fisik menjadi dokumen digital, deteksi penipuan, pengelolaan portofolio optimal, dan prediksi harga saham di masa depan. Semua tugas ini sangat penting untuk dilakukan secara akurat oleh analis keuangan. Analis dapat memanfaatkan machine learning dengan jumlah data yang besar yang tersedia bagi mereka untuk menyelesaikan tugas-tugas ini dengan lebih efektif. Penerapan lain dari machine learning dalam keuangan dapat ditemukan di sini.
Pembelajaran tidak terawasi (melatih model tanpa label “benar” yang telah ditentukan) juga dapat dimanfaatkan dalam jenis tugas ini. Salah satu model yang dapat dibangun mungkin mengatur dokumen yang baru didigitalkan ke dalam struktur berkas yang sesuai untuk akses yang mudah.
Dengan membangun model-model ini untuk menangani tugas pemrosesan dan analisis dokumen dasar, analis dapat meluangkan lebih banyak waktu untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari semua data yang tersedia ini yang biasanya kurang dimanfaatkan karena sulit diakses.
Peningkatan Keterampilan adalah Satu-satunya Jalan ke Depan
Seiring data science semakin terintegrasi ke dalam industri keuangan, satu-satunya cara bagi analis keuangan untuk terus berhasil dan sepenuhnya menghasilkan nilai potensial bagi organisasi mereka adalah dengan memperoleh keterampilan data. Seperti terlihat pada empat use case sebelumnya, keterampilan data science dapat sangat meningkatkan produktivitas dan kualitas pekerjaan melalui otomatisasi, pengorganisasian, dan visualisasi data.
Sebuah survei terbaru menunjukkan bahwa 90% perusahaan keuangan berharap meningkatkan konsumsi data mereka dalam setahun ke depan dan 52% di antaranya meyakini bahwa menganalisis data ini secara bermakna adalah prioritas strategis utama. Mengingat kesenjangan keterampilan talenta data, satu-satunya cara untuk memenuhi ekspektasi ini adalah dengan meningkatkan keterampilan para analis keuangan.
