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【题目】互联网金融所需人才及特征分析
【第一章】互联网金融人才结构探析绪论
【2.1】互联网金融范围及其发展历程
【2.2】互联网金融的组成结构
【第三章】互联网金融人才结构化过程
【第四章】互联网金融人才知识技能要素浅析
【总结/参考文献】互联网金融人才特点研究总结与参考文献
第 4 章 互联网金融人才知识技能要素浅析
在本章中,我们将依据上一章得出的人才结构图,对每一类人才所需具备的知识技能结构进行简单分析。
4.1 平台建设运维人才知识与技能特征
所谓平台建设维护人才是一个广义的概念,意指一切与平台建设运营维护有关的人员。可以细分为以下几类:一是与平台的前端、后台、数据库开发维护有关的技术人才;二是与网站运营有关的运营人才。根据目前互联网金融热门招聘职位:运营维护经理、软件开发师、系统开发工程师、系统架构师、系统测试工程师、UI(用户界面设计师)专员、UE(用户体验设计师)专员等都属于本文所指的平台建设维护运营人才。
4.1.1 平台开发维护人才所需知识技能
技术人才负责互联网金融平台的搭建,大至阿里巴巴集团的电商+金融生态平台,小至某些 P2P 借贷公司从第三方购买的平台,它们的建设、维护都是技术人员的职责。
故此技术人员大多是计算机相关专业,具备网站建设、系统开发经验,同时掌握一定的金融知识。北京大学 2014 年开设的互联网金融方向计算机应用技术专业研修班所设置课程非常具备代表性:在计算机领域开设了网络群体与市场、高等计算机体系结构、面向对象程序设计、算法分析和复杂性理论、互联网大数据分析等课程;同时开设互联网金融与技术、金融机构与金融市场、货币银行学等金融相关课程,从而使培养出的人才既熟悉金融知识又具备 IT 技术。
4.1.2 网站运营人才所需知识技能
根据百度百科,网站运营人才是指为了提升网站服务于用户的效率,而从事与网站后期运作、经营有关工作的人员,他们的工作范畴通常包括网站内容更新维护、网站流程优化、数据挖掘分析、用户研究管理、网站营销策划等。有通俗的理解将网站运营人员比作线上营销人员,对于运营人才,一方面要掌握网络营销知识,另一方面要计算机技术基础。总结平台建设运维人才知识要素如图 4-1 所示。
4.2 产品开发人才的复合性特征
4.2.1 产品开发人员需互联网产品开发与金融产品开发复合经验
在传统的互联网领域,便有互联网产品经理这一岗位。根据百科定义:互联网产品经理是互联网公司中的一种职能,负责互联网产品的计划和推广,以及互联网产品生命周期的演化。根据所负责的互联网产品是用户产品还是商业产品,可以分为互联网用户产品经理和互联网商业产品经理。用户产品经理最关心的是互联网用户产品的用户体验,商业产品经理最关心的是互联网商业产品的流量变现能力。同时在金融领域也有金融产品开发人员,他们为适应市场需求而研究设计出与原有产品具有显着差异的金融新产品,这种新产品并非单指产品发明,同时还包括金融产品中任何一个层次发生了更新或改变,使得产品增加了新的功能或服务的创新,从而给客户带来新的利益和新的服务需求的满足。
对于互联网金融所需的产品转化、开发人才而言,不仅本身要是以上所说的互联网产品人才,还要具备较为深厚的金融知识背景,或者曾经是金融产品开发人员,从而能将金融产品逻辑与互联网产品逻辑结合起来。例如互联网金融产品转化、开发较为成功的余额宝,既保留了货币基金的金融产品特性,又通过互联网的思维和设计扩大了产品的用户量,优化了用户体验。
4.2.2 产品开发人员需了解行业用户需求
互联网金融产品开发转化人才是金融产品开发与互联网产品开发的复合人才,必备条件是对用户十分熟悉,了解互联网金融领域的用户需求、兴趣点,这种了解与熟悉来源于互联网行业以及金融行业的宝贵从业经历,例如猎聘网某“B2B 国际供应链金融产品经理”岗,高薪之下的任职资格是既要具备供应链金融相关知识和相关工作经验,而且需要时是互联网深度用户,对产品交互体验有深刻见解。
4.2.3 掌握一定互联网技术、营销知识有助于产品开发的落实
此外,对互联网产品开发技术的掌握也有助于产品从理念到技术的落实,从而更好地实现产品开发,从这一点也可以理解大多数互联网金融产品开发人员来自于传统互联网产品开发领域。另外,对运营数据敏感,具备数据分析知识,能够通过建模、参数去验证自己关于产品的分析判断,从而能为产品开发决策提供数据支撑,增加产品成功率。
最后,开发人员应当懂得一定营销知识,设计的产品能更顺畅的推送至用户手中。
综上所示,得出产品开发人员的知识技能复合性特征图 4-2.
4.3 大数据科学家人才特征
4.3.1 大数据和大数据人才是未来互联网金融核心技术和人才
大数据也被称作巨量资料,指的是所涉及的资料量的规模巨大到无法通过目前主流软件工具处理,并在合理的时间内无法达到获取、管理、处理并整理为帮助企业更好经营决策的资讯。我们熟悉的大数据的 4V 特点是:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。通俗来讲大数据就是运用云计算、分布式处理、存储技术和感知技术等的发展从采集、处理、存储到形成结果来分析网站用户习惯和运营过程中的规律,从而可以得到用户的常用需求和预测各种事件的发生。
在互联网金融领域将大数据运用较为成功的是阿里巴巴集团,根据其 2013 年资料显示,其大数据分析在阿里金融业务决策中“处于核心位置”,不仅向公司的管理决策(微贷、理财、保险、消费决策)层提供科学客观的分析结果及建议,也能为业务流程(营销、审批、授信等)提出优化改进方案,其决策系统每天处理上千万客户的数千万次交易,处理10TB数据并形成30GB的数据增长,每天输出数百亿元授信、3GB数据……可以说数据是阿里集团的核心资产,进行数据分析的人才是其核心人才。管中窥豹,由阿里巴巴集团可看出,大数据人才是推动未来的互联网金融持续发展的核心人才之一。
4.3.2 大数据科学家品质、技能要素浅析
谷歌首席经济学家哈尔?瓦里安曾经说过,未来最具有魅力的职业是大数据获取分析人才--数据科学家。这些专家都具有一些独特的品质,包括创造力、商业头脑、解决问题的能力、创业精神、沟通能力等,为了培养这类人才,美国的部分大学已经开始成立分析学专业的研究生院,如美国着名私立大学西北大学就是其中之一。这所大学从2012 年 9 月起,在其工程学院下成立了一个主攻大数据分析课程的研究生院,以“传授和指导将业务引向成功的技能,培养能够领导项目团队的优秀分析师”为目标,教授数学、统计学,融合尖端计算机工程学和数据分析课程的内容。课程涵盖分析领域中三种主流的方法:预测分析、描述分析(商业智能和数据挖掘)以及规范分析(优化和模拟)。
其实,比专业知识和技能更重要的是大数据的思维和分析问题的思路,而这些必然要在企业中培养[3].大数据人才品质、技能要素如图 4-3 所示。
4.4 基于大数据的信用评价人才复合性特征
信用评价是指对可能引起信用风险(由于借款人或交易对手违约导致损失可能性)的因素进行定性分析、定量计算,用以测量借款人的违约概率,从而为银行贷款决策和担保机构是否承保提供依据。是一种统计学上的分类问题:根据借款人的财务、非财务状况,将借款人划分为正常类和违约类,或给出违约概率或信用等级。在信用评价中,一般是以已有的信用评价理论为基础并针对性的根据被评价对象选定评价指标、设计评估模型并对被评价对象信用进行评价的过程,在此过程中还需依据使用情况对模型进行修正[39].
信用评价人才则是完成上述信用评价的人员,目前对信用评价人才进行招聘的信用评级师、信用分析员岗位一般都由信用评价机构、资信公司等发布,也有少量来自担保、贷款机构。而对于互联网金融而言,蚂蚁微贷为代表的小贷模式以及自己做信用审核的P2P 平台模式都不可缺少这类人才,他们影响着贷款的质量从而影响企业的生死存亡。
与此同时,央行个人征信牌照发放下新兴起的个人征信机构如芝麻信用等,信用评价人才也将是其核心人才需求。
对于信用评价人才,首先需要了解经济、金融知识,熟悉常见的信用评价模型;其次需具备一定统计学、数学知识,能在已有理论下结合企业需求对信用评价模型进行构建、修正;最后需具备一定财务、会计、商业知识,能运用信用评价模型对被评估对象进行信用分析。下图 4-4 为信用评价人才知识要素图:
4.5 O2O 人才基本特征
O2O 理念最初来源于商业模式,在此处研究 O2O 人才,我们摒弃其狭窄的初始定义,延伸到人才范围,认为 O2O 人才是将线上活动与线下活动相结合,进行协调统一的人员。
对于此类人员,首先需要具备对互联网--线上平台、线上产品、功能的理解,才能更准确高效的进行线下拓展。其次需要具备良好的组织、协调能力。以支付宝“未来医院”为例,支付宝在全国布局“未来医院”,意味着全国大部分省市以及省市内的大部分重点医院,均需要囊括在其所能提供支付服务的范围内。此时 O2O 人员则需要对他们在医疗行业大量的线下服务提供商进行组织协调,使他们差异化的经营方式转化为支付宝统一、规范化的 O2O 服务提供给用户。最后,O2O 人员需要一定的沟通、谈判能力,例如P2P 模式中通过线下获得借款人,不论是采取与小贷公司、担保公司合作或者直接挖掘商圈中有借款需求者,均需要通过商谈达成合作协议。图 4-5 为 O2O 人员的技能要素图。
4.6 项目推广人才所需知识技能分析
项目推广人才是众筹模式下独特的人才需求,是指协助项目发布者进行项目需求分析、项目包装、项目推广活动的相关人才。
在项目需求分析环节,项目团队通过与发起人的沟通,了解项目的独特性、现状以及通过众筹想要达到的期望目标,据此制定项目方案。在项目包装环节,项目团队结合项目情况以及用户的兴趣点对项目进行吸引眼球的包装。在项目推广营销环节,互联网推广团队会根据推广策划方案进行推广,采取微博、微信、论坛、社区社交工具、门户媒体等互联网推广方式,协助落实营销推广计划。故此,对于项目推广分析人员而言重点需要掌握与营销相关的理论、方法、工具。对市场营销中的 Segmentation(客户分群)、Targeting(确定目标客户)、Positioning(定位)、Promotion(营销方案)、Price(定价)Product(产品)、Place(渠道)等基础营销理论深入的了解和实践。对网络营销中层出不穷的营销工具:搜索引擎营销、微信营销、软文营销等有熟练运用。此外,对于项目所在行业具备一定程度的了解也有助于项目的推广分析,例如众筹网有多个众筹板块,每个板块都有专业人员作为产品经理,具体以出版板块为例,其项目团队便包含京东出版的创始人等。下图 4-6 为项目推广人员的知识技能要素图。
4.7 互联网金融人才知识技能总结
综合前述,我们可以进一步总结得出开展互联网金融所需的知识结构:1)对于平台建设维护人才而言,主要需要计算机知识、金融知识、营销知识;2)对于产品开发人才而言,同样需要计算机、金融、营销知识;3)对于大数据人才所需的是计算机知识、大数据知识和商业知识;4)对于信用评定人才而言需要的是经济、金融知识,数学、统计学知识,财务会计知识等;5)对于O2O 人才而言,需要的是组织、协调、谈判能力。6)对于项目推广人才而言,需要的是营销知识。综合上述,互联网金融人才所需知识技能结构为:计算机知识,金融知识,大数据知识,营销知识,商业知识,组织协调能力。总结如下图 4-7:
第3章互联网金融人才结构化过程综上所述,我们仔细分析了互联网金融的六种模式,并依次画出了相关业务流程图,在本章中,我们将依次对第2章的业务流程图进行分析,挖掘每个步骤所需要的互联网金融人才分别是什么,并进行总结形成人才结构模型[36].关...
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