Các nhà phân tích tài chính có thể bắt đầu tận dụng kỹ năng dữ liệu như thế nào

Các nhà phân tích tài chính làm việc trong những vai trò mang tính định lượng cao và định hướng dữ liệu. Trong một khảo sát của McKinsey, 87% người tham gia cho biết họ đang hoặc sẽ đối mặt với khoảng trống kỹ năng trong vòng 5 năm tới, với 43% nói rằng khoảng trống lớn nhất sẽ nằm ở các vai trò liên quan đến dữ liệu. Những vai trò này ngày càng quan trọng trong lĩnh vực Tài chính khi Gartner dự báo hơn 80% tổ chức dịch vụ tài chính sẽ gia tăng sử dụng phân tích nâng cao trong năm 2021.

Các đội ngũ tài chính nên học các công cụ dữ liệu “hiện đại” như R, Python, và SQL hoặc các công cụ business intelligence để khai mở những hiểu biết từng bị ẩn giấu. Bên cạnh việc tạo ra các insight giá trị, cho phép các nhà phân tích học kỹ năng dữ liệu mới cũng rất hấp dẫn đối với người tìm việc, theo 64% người tham gia trong một khảo sát của Robert Half.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét 4 trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu mà các nhà phân tích tài chính có thể bắt đầu áp dụng ngay hôm nay để bổ trợ cho chuyên môn lĩnh vực của họ.

Bốn cách để các nhà phân tích tài chính bắt đầu với kỹ năng dữ liệu

Phân tích dữ liệu nhanh và truyền đạt insight

Một thành tố then chốt trong trách nhiệm của Nhà phân tích tài chính là khả năng phân tích và rút ra insight từ dữ liệu tài chính. Ngoài kỹ năng với Excel, họ có thể làm cho quy trình phân tích hiệu quả và hiệu lực hơn bằng cách tận dụng các công cụ như SQL cùng với công cụ BI và các ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở như R và Python.

Những công cụ này đặc biệt hữu ích trong các phân tích liên quan đến bộ dữ liệu lớn. SQL là một ngôn ngữ lập trình dùng để giao tiếp với cơ sở dữ liệu nhằm truy xuất và tổ chức dữ liệu. Nó cho phép nhà phân tích truy xuất đúng phần thông tin họ quan tâm, giúp quy trình phân tích diễn ra nhanh hơn. Ví dụ, nếu một nhà phân tích đang xây dựng mô hình dự phóng dòng tiền cho một phòng ban cụ thể, họ có thể lọc cơ sở dữ liệu chứa toàn bộ dòng tiền của tổ chức để lấy đúng dữ liệu của phòng ban cần phân tích. Truy cập nhanh phần dữ liệu cần thiết cho phân tích sẽ giúp quy trình làm việc hiệu quả hơn đáng kể.

Sau khi thu thập dữ liệu, insight có thể được rút ra nhanh chóng qua SQL bằng cách tính các thống kê tóm tắt. Chẳng hạn, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của dòng tiền theo từng tháng có thể được tính nhanh bằng các phép tính theo nhóm trong SQL.

Truyền đạt insight từ các phân tích tới các bên liên quan là yếu tố then chốt để gia tăng giá trị. Khám phá cách cải thiện dòng tiền chỉ có giá trị khi được truyền đạt hiệu quả tới người ra quyết định theo cách thúc đẩy hành động. Những insight này có thể được mô tả chính xác thông qua các công cụ BI (như Power BI và Tableau) hoặc các thư viện mã nguồn mở trong Python và R như Dash và Shiny. Những công cụ này cho phép nhà phân tích nhanh chóng hiển thị phát hiện của mình qua các bảng điều khiển tương tác.

Ra quyết định tốt hơn nhờ dự báo dữ liệu chuỗi thời gian

Một trường hợp sử dụng có giá trị khác trong khoa học dữ liệu cho các nhà phân tích tài chính là phân tích dữ liệu chuỗi thời gian. Dự báo chính xác là nhiệm vụ phổ biến của nhà phân tích tài chính. Họ có thể dự đoán biến động giá cổ phiếu, tỷ lệ rời bỏ khách hàng, dòng tiền hoặc giá trị vòng đời khách hàng. Những dự báo này cần đáng tin cậy và chính xác để góp phần vào quá trình ra quyết định.

Dữ liệu lịch sử có thể được tận dụng trong các bài toán dự báo để đưa ra dự đoán thực tế và tự tin hơn. Tính mùa vụ là yếu tố then chốt trong nhiều tác vụ dự báo. Trong năm, hoạt động kinh doanh biến động. Điều này đặc biệt đúng khi các sự kiện gây gián đoạn như covid-19 ảnh hưởng đến hoạt động của hầu hết các tổ chức. Hiểu các biến động theo mùa này có thể dẫn đến dự báo tốt hơn đáng kể. Có nhiều công cụ mã nguồn mở trong R và Python giúp đơn giản hóa phân tích chuỗi thời gian. Chúng cho phép tiếp cận động hơn đối với các bài toán dự báo.

Tự động hóa quy trình kinh doanh bằng kỹ năng lập trình

Một ứng dụng giá trị của kỹ năng lập trình trong bất kỳ lĩnh vực nào là khả năng tự động hóa các tác vụ lặp lại. Các script trong R hoặc Python có thể chạy những công việc lặp đi lặp lại mỗi ngày để tiết kiệm thời gian cho nhà phân tích và giúp họ tập trung vào các trách nhiệm khác.

Một tác vụ lặp lại là việc nhà phân tích tổng hợp danh sách các cổ phiếu có hiệu suất tốt nhất cho một ngành nhất định từ ngày hôm trước. Nhà phân tích có thể tạo một script để chạy mỗi đêm sau khi thị trường đóng cửa. Script này có thể thu thập dữ liệu cần thiết bằng cách truy cập api dữ liệu của tổ chức, sử dụng các kiểu dữ liệu và công cụ Python như DataFrame của pandas và một Jupyter notebook để làm sạch dữ liệu (giúp dễ dùng và tái sử dụng hơn), và cuối cùng tạo ra một tệp bảng tính Excel theo đúng định dạng mà trước đây nhà phân tích luôn nhập dữ liệu thủ công.

Sáng hôm sau, nhà phân tích có thể bắt tay vào các công việc tiếp theo, như viết báo cáo về dữ liệu này. Trong vài tuần, lượng công việc mà nhà phân tích này hoàn thành được nhờ không còn phải tạo bảng tính thủ công mỗi sáng sẽ là đáng kể.

Dự đoán kết quả với học máy

Học máy đóng vai trò không thể thiếu trong phân tích tài chính. Cả học có giám sát và không giám sát đều có thể được tận dụng trong tài chính để nâng cao hiệu quả và hiệu lực của các nhiệm vụ như phân tích tài liệu và số hóa tài liệu giấy.

Có nhiều ứng dụng của học có giám sát (huấn luyện mô hình học máy với các nhãn “đúng” để sau này thực hiện tác vụ khi không có nhãn) có thể dùng cho các công việc tài chính. Một số tác vụ bao gồm chuyển đổi tài liệu giấy thành tài liệu số, phát hiện gian lận, quản lý danh mục đầu tư tối ưu và dự đoán giá cổ phiếu tương lai. Tất cả đều rất quan trọng để nhà phân tích tài chính thực hiện chính xác. Các nhà phân tích có thể tận dụng học máy cùng với lượng dữ liệu lớn sẵn có để hoàn thành những tác vụ này hiệu quả hơn. Các ứng dụng khác của học máy trong tài chính có thể được tìm thấy tại đây.

Học không giám sát (huấn luyện mô hình mà không có bất kỳ nhãn “đúng” được xác định trước nào) cũng có thể được áp dụng cho các loại tác vụ này. Một mô hình có thể được xây dựng để sắp xếp các tài liệu vừa số hóa vào một cấu trúc thư mục phù hợp để dễ truy cập.

Bằng cách xây dựng các mô hình để xử lý những tác vụ cơ bản về xử lý và phân tích tài liệu, nhà phân tích có thể dành nhiều thời gian hơn cho việc tạo ra insight có thể hành động từ tất cả dữ liệu sẵn có vốn thường bị khai thác chưa hết do khó truy cập.

Nâng cấp kỹ năng là con đường duy nhất để tiến lên

Khi khoa học dữ liệu ngày càng được tích hợp vào ngành tài chính, cách duy nhất để các nhà phân tích tài chính tiếp tục thành công và phát huy trọn vẹn giá trị cho tổ chức là trang bị kỹ năng dữ liệu. Như thấy trong bốn trường hợp nêu trên, kỹ năng khoa học dữ liệu có thể cải thiện mạnh mẽ năng suất và chất lượng công việc thông qua tự động hóa, tổ chức và trực quan hóa dữ liệu.

Một khảo sát gần đây cho thấy 90% công ty tài chính kỳ vọng sẽ gia tăng mức tiêu thụ dữ liệu trong năm tới và 52% trong số đó tin rằng việc phân tích dữ liệu một cách có ý nghĩa là ưu tiên chiến lược hàng đầu. Trước khoảng trống kỹ năng về nhân lực dữ liệu, cách duy nhất để đáp ứng kỳ vọng này là các nhà phân tích tài chính phải nâng cấp kỹ năng.