Finansal Analistler veriye dayalı becerilerden nasıl yararlanmaya başlayabilir

Finansal analistler, yoğun biçimde nicel ve veri odaklı rollerde çalışırlar. Bir McKinsey anketinde, katılımcıların %87’si şu anda veya önümüzdeki 5 yıl içinde beceri açıklarıyla karşı karşıya olduklarını belirtirken, %43’ü en büyük açıkların veri rolleri olacağını söyledi. Gartner, 2021’de finansal hizmet kuruluşlarının %80’inden fazlasının gelişmiş analitik kullanımını artıracağını öngördüğü için bu roller Finansta giderek daha önemli hale geliyor.

Finans ekipleri, daha önce gizli kalan içgörüleri elde etmek için R, Python ve SQL gibi “modern” veri araçlarını ya da iş zekâsını öğrenmelidir. Değerli içgörüler üretmenin yanı sıra, analistlere yeni veri becerileri öğrenme imkânı tanımak, bir Robert Half anketine katılanların %64’üne göre iş arayanlar için oldukça çekicidir.

Bu yazıda, finansal analistlerin konu uzmanlıklarını tamamlamak için bugün kullanmaya başlayabilecekleri 4 veri bilimi kullanım alanına bakacağız.

Finansal Analistlerin Veri Becerilerine Başlamasının Dört Yolu

Veriyi Hızla Analiz Edin ve İçgörüleri Aktarın

Bir Finansal Analist’in sorumluluklarının temel bir bileşeni, finansal verileri analiz etme ve içgörü çıkarma yeteneğidir. Excel becerilerine ek olarak, SQL gibi araçları BI araçlarıyla ve R ile Python gibi açık kaynak programlama dilleriyle birlikte kullanarak analiz sürecini daha verimli ve etkili hale getirebilirler.

Bu araçlar özellikle daha büyük veri kümelerini içeren analizlerde faydalıdır. SQL, verileri almak ve düzenlemek için veritabanlarıyla iletişim kurmakta kullanılan bir programlama dilidir. Analistlerin yalnızca ilgilendikleri bilgileri çekmesine olanak tanır ve bu da daha hızlı analiz iş akışları sağlar. Örneğin, bir analist belirli bir departman için nakit akışlarını projekte eden bir model kuruyorsa, kuruluşun tüm nakit akışlarını içeren veritabanını yalnızca analiz etmek istediği departmana göre filtreleyebilir. Analiz için gereken veriye hızla erişmek, iş akışlarını önemli ölçüde verimli kılacaktır.

Veriler toplandıktan sonra, özet istatistikler hesaplanarak SQL üzerinden hızla içgörüler elde edilebilir. Örneğin, her ay için nakit akışlarının ortalaması ve standart sapması, SQL’de gruplanmış hesaplamalarla hızlıca bulunabilir.

Analizlerden elde edilen içgörüleri paydaşlara aktarmak, değer yaratmanın kritik bir bileşenidir. Nakit akışlarının nasıl iyileştirileceğini keşfetmek, ancak karar vericilere harekete geçirecek şekilde etkili biçimde iletilirse değerlidir. Bu içgörüler, BI araçları (ör. Power BI ve Tableau) veya Python ve R’deki Dash ve Shiny gibi açık kaynak kütüphaneler aracılığıyla doğru şekilde görselleştirilebilir. Bu araçlar, analistlerin bulgularını etkileşimli panolarla hızla sergilemesine imkân tanır.

Zaman Serisi Verilerini Tahmin Ederek Daha İyi Kararlar Alın

Finansal analistler için veri bilimindeki bir diğer değerli kullanım alanı, zaman serisi verilerini analiz etmektir. Doğru tahminler yapmak, finansal analistlerin yaygın bir görevidir. Gelecekteki hisse senedi fiyat hareketlerini, müşteri kaybını, nakit akışlarını veya müşteri yaşam boyu değerini tahmin edebilirler. Bu tahminlerin karar alma süreçlerine değer katabilmesi için güvenilir ve doğru olması gerekir.

Tarihsel veriler, daha gerçekçi ve güvenilir tahminler yapmak için tahmin görevlerinde kullanılabilir. Mevsimsellik, birçok tahmin görevinde kritiktir. Yıl boyunca iş faaliyetleri dalgalanır. Bu, covid-19 gibi kesintiye yol açan olayların çoğu kuruluşun operasyonlarını etkilediği durumlarda özellikle doğrudur. Bu mevsimsel dalgalanmaları anlamak çok daha iyi tahminlere yol açabilir. Zaman serisi analizini kolaylaştıran R’de ve Python’da birçok açık kaynak araç vardır. Bunlar, tahmin görevlerine daha dinamik bir yaklaşım sağlar.

Programlama Becerileriyle İş Süreçlerini Otomatikleştirin

Her alanda programlama becerilerinin değerli bir uygulaması, tekrarlanan görevleri otomatikleştirme yeteneğidir. R veya Python’daki betikler, analistlerin zaman kazanması ve diğer sorumluluklarına odaklanabilmesi için her gün tekrarlanan görevleri çalıştırabilir.

Tekrarlanan görevlerden biri, bir analistin önceki günden belirli bir sektörde en iyi performans gösteren hisselerin bir listesini hazırlamasıdır. Bir analist, piyasalar kapandıktan sonra her gece çalışacak bir betik oluşturabilir. Bu betik, kuruluşun veri API’sine erişerek gerekli verileri toplayabilir, bu verileri etkin biçimde temizlemek için pandas DataFrame’leri ve bir Jupyter defteri gibi Python veri tipleri ve araçlarını kullanabilir ve son olarak analistin geçmişte verileri elle girdiği formatta bir Excel elektronik tablo dosyası üretebilir.

Ertesi sabah, analist bu veriler hakkında rapor yazmak gibi sonraki görevlere başlamış olur. Birkaç hafta içinde, bu elektronik tabloyu her sabah manuel olarak hazırlamak zorunda kalmadığı için bu analistin tamamlayabileceği iş miktarı kayda değer ölçüde artacaktır.

Makine Öğrenimiyle Sonuçları Tahmin Edin

Makine öğrenimi, finansal analizde ayrılmaz bir rol oynar. Denetimli ve denetimsiz öğrenme, belge analizi ve fiziksel belgelerin dijitalleştirilmesi gibi görevlerin verimliliğini ve etkinliğini artırmak için finansta kullanılabilir.

Denetimli öğrenmenin (makine öğrenimi modellerini, gelecekte etiket verilmeden görevi yerine getirebilmesi için “doğru” etiketlerle eğitmek) finansal görevlerde birçok uygulaması vardır. Bu görevlerden bazıları fiziksel belgelerin dijital belgelere dönüştürülmesi, sahtekarlık tespiti, optimal portföy yönetimi ve gelecekteki hisse senedi fiyat tahminleridir. Tüm bu görevlerin finansal analistler tarafından doğru şekilde yerine getirilmesi son derece önemlidir. Analistler, kendilerine sunulan büyük miktardaki veriden yararlanarak bu görevleri daha etkili biçimde tamamlamak için makine öğrenimini kullanabilirler. Finansta makine öğreniminin diğer uygulamalarını burada bulabilirsiniz.

Denetimsiz öğrenme (önceden tanımlanmış “doğru” etiketler olmadan modelleri eğitmek) de bu tür görevlerde kullanılabilir. Örneğin kurulacak bir model, yeni dijitalleştirilen belgeleri kolay erişim için uygun bir dosya yapısında organize edebilir.

Temel belge işleme ve analiz görevlerini üstlenecek bu modeller geliştirilerek, bir analist genellikle erişilemezliği nedeniyle yeterince kullanılmayan tüm bu mevcut veriden eyleme geçirilebilir içgörüler üretmeye daha fazla zaman ayırabilir.

İlerlemek İçin Tek Yol: Becerileri Geliştirmek

Veri bilimi finans sektörüne daha fazla entegre oldukça, finansal analistlerin başarılı olmaya devam etmelerinin ve kuruluşlarına potansiyel değerlerini tam olarak sunmalarının tek yolu veri becerileri edinmektir. Önceki dört kullanım alanında görüldüğü gibi, veri bilimi becerileri otomasyon, organizasyon ve veri görselleştirmeleri aracılığıyla üretkenliği ve iş kalitesini büyük ölçüde artırabilir.

Yakın tarihli bir anket, finansal firmaların %90’ının gelecek yıl içinde veri tüketimlerini artırmayı beklediğini ve %52’sinin bu verileri anlamlı biçimde analiz etmeyi en önemli stratejik öncelik olarak gördüğünü ortaya koydu. Veri yeteneği açığı dikkate alındığında, bu beklentilerle başarılı olmanın tek yolu finansal analistlerin becerilerini geliştirmesidir.