Job Description Data Scientist di Financial Consulting

Data scientist menjadi salah satu profesi yang akan semakin diminati seiring dengan peningkatan jumlah data yang digunakan dalam perusahaan dan perkembangan transformasi digital. Salah satu industri yang diyakini memerlukan profesi tersebut adalah industri financial consulting. Sebagai sektor bisnis yang memiliki risiko tinggi, penting untuk memiliki tim ahli untuk bisa mengelola keuangan client atau perusahaan dengan baik.

Lalu bagaimana job description data scientist di sektor tersebut? Nah, artikel kali ini akan menjelaskan secara detail beberapa tugas penting data scientist di konsultan keuangan. Mulai dari analisis risiko keuangan hingga deteksi adanya kecurangan transaksi. Simak langsung yuk pembahasannya di bawah ini!

1. Analisis Risiko Keuangan

Seorang data scientist memiliki peran penting dalam industri konsultan keuangan, terutama dalam analisis risiko keuangan. Tugas utamanya memanfaatkan teknik statistik dan machine learning untuk menganalisis sejumlah besar data keuangan dan mengidentifikasi potensi risiko. Tugas ini juga melibatkan pengembangan model prediktif untuk menilai kemungkinan berbagai risiko keuangan, seperti fluktuasi pasar, gagal bayar kredit, dan kegagalan operasional.

Data scientist di konsultan keuangan bertanggung jawab untuk merancang dan mengimplementasikan algoritma yang dapat menemukan pola dan tren dalam data, jadi perusahaan bisa membuat keputusan yang lebih tepat untuk mengurangi risiko dan mengoptimalkan strategi keuangan. Mereka juga berperan penting dalam mengembangkan kerangka manajemen risiko dengan bekerja sama dengan ahli keuangan untuk memastikan bahwa model sesuai dengan regulasi dan standar industri.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Pengelolaan Portofolio Investasi

Dalam proses pengelolaan portofolio investasi, data scientist bertanggung jawab membantu perusahaan dalam membuat keputusan investasi yang lebih cerdas dan efektif. Tugas utama mereka mencakup analisis data historis dan real-time untuk mengidentifikasi pola, tren, dan peluang investasi. Data scientist menggunakan algoritma machine learning untuk membuat model prediktif yang dapat memproyeksikan kinerja aset keuangan, mengukur risiko, dan mengidentifikasi potensi peluang keuntungan.

Selain itu, data scientist juga bertanggung jawab untuk mengembangkan strategi investasi berbasis data. Mereka merancang model prediktif yang dapat memberikan insight tentang bagaimana perubahan ekonomi, kebijakan pasar, atau faktor-faktor lain dapat memengaruhi portofolio investasi. Dengan memanfaatkan analisis mendalam dan teknologi canggih, data scientist membantu pengelola portofolio membuat keputusan investasi yang lebih terarah.

3. Pengembangan Model Prediktif Keuangan

Dalam pengembangan model prediktif keuangan, peran seorang data scientist sangat penting untuk merancang algoritma dan model yang dapat menghasilkan prediksi akurat terkait perilaku pasar keuangan. Data scientist bekerja dengan dataset historis dan real-time untuk mengidentifikasi pola dan tren yang relevan, serta memilih dan mengimplementasikan metode machine learning yang sesuai. Melalui analisis mendalam, mereka dapat mengembangkan model prediktif yang mampu meramalkan perubahan harga aset, fluktuasi pasar, dan variabel keuangan lainnya.

Selanjutnya, data scientist bertanggung jawab untuk mengoptimalkan kinerja model prediktif keuangan tersebut. Ini melibatkan penyempurnaan dan fine-tuning berkelanjutan menggunakan teknik-teknik seperti cross-validation untuk memastikan ketepatan dan keandalan prediksi. Data scientist juga harus selalu memantau dan mengevaluasi performa model secara reguler agar tetap sesuai dengan dinamika pasar yang terus berubah.

4. Deteksi Kecurangan Transaksi

Data scientist menggunakan teknik-teknik machine learning untuk memproses dan menganalisis data transaksi dalam skala besar, mencari anomali atau pola yang tidak sesuai dengan perilaku normal. Mereka merancang model prediktif yang dapat memperingatkan atau secara otomatis menangkap transaksi yang mencurigakan, seperti aktivitas tidak biasa, pola pembayaran yang tidak terduga, atau tanda-tanda lain dari kecurangan.

Selain itu, data scientist berperan dalam mengembangkan sistem deteksi kecurangan yang dapat beradaptasi dengan perubahan pola kecurangan. Mereka terus melakukan pembaruan pada model untuk memastikan deteksi kecurangan yang lebih canggih. Kolaborasi dengan ahli keamanan dan profesional keuangan juga diperlukan agar mereka dapat memahami tren kecurangan terbaru dan mengintegrasikan pengetahuan tersebut ke dalam model deteksi.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

Nah, bagi kalian yang tertarik untuk terjun bekerja sebagai data scientist profesional, sebaiknya harus mempersiapkan diri dari sekarang! Kalian bisa mulai belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan.

Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi praktisi data yang andal atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya