如何利用大数据挖掘金融人才成长路径

2019年04月28日 14:37 来源于 财新网

近几年来,中国的金融人才正在向着更加成熟的方向发展,不仅总人数随着时间推移增加,他们在行业中的占比也呈现明显的上升趋势。

由CFA Institute参与的一项调查研究显示,过去金融人才(符合相关人才定义标准的金融从业者)在金融从业者的占比相对平稳,经过几年的发展,在现阶段出现了明显上升。

这表明,以前是由少数金融人才引导从业者中的非人才来发展金融行业的,但在未来,这个情况会反转——多数的从业者将被纳入金融人才的范畴,只有少数从业者属于非人才的范畴。

另一组数据还显示,银行、保险、证券基金三个领域的金融人才库从整体上来看在都在不断扩大。

其中,证券和基金行业的金融人才数量和占比在现阶段有明显的提升;银行业的金融人才占比和整体金融行业人才发展的速度相对统一和稳定;只有保险业中金融人才的占比在这几年有所下降,人才发展速度相对前述两个行业较为缓慢。

这样的发展趋势对金融人才来说,既有“黄金时期”的利好,同时也带来了一些职业发展问题。

一方面,从年龄上看,目前30岁以下金融人才的占比要小于金融从业者,而随着时间推移,当年轻人成长到40岁,要承担更多责任的时候,就会出现一个逆转,他们需要从普通的金融从业者转变为金融人才(40-49岁金融人才的占比远高于金融从业者);

另一方面,从需求上看,每个人的需求是分不同层次的,有基础需求,也有高级需求。从我们的调查结果来看,个人职业发展的需求是高于基础需求的。举例来看,30岁以下的金融从业者对于个人发展的需求会更高一些,特别是当他们由最初的从业者角色进入市场后,越来越需要被提升为人才。

于是也就引出金融人才发展和培养这个重要的课题。对此,CFA Institute和美世咨询公司(Mercer)利用大数据分析来为金融人才的职业发展提供参考意见:通过大数据分析金融人才目前的发展概况和职业发展路径,得出一些趋势和关键节点,为职业发展提供可以借鉴的经验和技巧,给予从业者启示。

什么样的大数据

大数据涵盖的与个人数据很接近,例如名字、工作岗位、雇主、过往经历、教育背景、职业认证等,收集完个人资料后,我们再通过分析从业者的技能,进一步进行数据处理和汇总。

我们使用的数据有两个来源,一是对应技能列表,例如CFA持证人的专业经验、采访投资管理行业的专业人士,得出针对某个特定职位所需要的技能信息;二是整个互联网,从中抓取类似的相关数据,通过机器学习,分析出每一个职位所对应的职能,与此同时,机器学习还能不断更新该职位应具备的新技能。

经过上述两项数据收集流程后,我们可以得到一些原始数据,之后经过人工处理整合,便会得到最终需要的大数据。

目前已经收集的数据覆盖全球七个主要市场,由于研究是针对投资管理行业,而美国、加拿大、英国的投资管理行业发展比中国内地更成熟,收集到的数据相对更多,另外处理数据的系统目前只能识别英文,所以在中国收集的数据也以英文简历为主。

细分到中国内地,产生数据较多的城市包括北京、上海两大金融中心和深圳、广州,以及杭州、成都、大连等一系列新兴的金融中心。

在以地域区分的同时,我们还收集了行业数据源,直观来看,其中70%的人是在金融服务业中,或者从事与金融有关(如银行业、投资管理、投行、风险投资、私募、保险等)的工作。

金融人才的职业图谱

通过机器学习,系统判断一共收录了68500项专门技能,即数据来源的所有行业和领域中特有的技能要求。我们通过对高频次技能(出现1000次以上的技能)整理可以看出,在投资管理行业,最为重要的技能有投资组合管理,还有金融建模、财务分析、风险管理、估值等。

在汇总了技能、职业发展、教育背景等多类别数据之后,我们汇总而来的最终数据库包含了13万个职业发展历程的样本,通过动态展示方式呈现如下图。

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图中的每一个节点代表一个定义过的“标准化职位”。它的大小表明这个工作在数据库中出现的频次,绿色指核心工作,黄色指非核心工作;图中的线条则代表职业发展路径,粗线的含义是工作变动次数较多,细线则是次数较少。此外,线条分单向和双向,单向是指由一份工作换到另一份工作,双向则代表在两个不同的工作中流转。

这样的展示方式看似震撼,如同宇宙大爆炸,让人无法理解该如何获取更多信息。虽然这种呈现是动态的,但其实与工作是关联的,如果选定一个工作将图细化,一些无关的线条和结点会消失,相关的职业路径就会显现出来。如果在此基础上再进行降噪处理,提高可以标注为粗线的频次要求,去掉相应的离群值,便会得到更加清晰的路径。

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上图所示为处理之后的CIO(首席投资官)职业路径,在选择 “CIO”后,与此工作相关的关键节点得以凸显,即可以看出首席投资官职业发展中的重要节点,如投资组合经理、总监、董事总经理等。

这就是大数据分析的优势,不仅能看到静态的数据,还能在动态梳理中研究每一个单独的节点,从当下的职业岗位去分析未来目标、发展路径等。对从业者而言,在进入特定职业阶段遇到一些瓶颈时,就能通过上述图示发现自身所处的职业发展节点,相应地去获取更多的职业发展支持,例如CFA Institute提供的职业发展资源和服务。

接下来,为了更全面、精确地剖析金融人才职业发展路径,在上述数据报告的基础上,我们还需要推动机器学习对中文语言的适用、扩大数据源、增加职业路径中关于资格认证(如CFA资格认证)的数据、分析教育背景的变化趋势、以及了解雇主在新兴领域(如金融科技、智能投顾、区块链等)对CFA持证人的招聘情况,这样也将有助于我们更好地分析中国市场。

本文首发于《CFA中国季刊》(CFA Institute China Quarterly)第二期。


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