W ciągu najbliższej dekady większość prostych prac w branży finansowej zostanie zautomatyzowana. To okazja dla ludzi projektujących zautomatyzowane procesy i kontrolujących pracę maszyn. Dlatego myśląc o karierze w branży finansowej, szczególnie tej globalnej, warto zadbać o kompetencje i wiedzę techniczną i ekonomiczną.

Finansowa ewolucja

Chirag Patel zarządza jednostką analityczną banku State Street w regionie EMEA. Pod jego nadzorem analitycy, we współpracy z naukowcami pracującymi m.in. na Harvardzie i MIT, tworzą zaawansowane modele wspierające podejmowanie decyzji inwestycyjnych na skalę globalną. Podczas niedawnego pobytu w krakowskim biurze State Street Bank Polska, Chirag Patel przybliżał rosnącą rolę technologii w globalnej branży finansowej i to, jak wpływa ona na sytuację ludzi pracujących w sektorze.

- Z punktu widzenia globalnej instytucji finansowej najważniejszym zjawiskiem w aspekcie technologii jest sprawne adaptowanie rozwiązań, których poziom dojrzałości uzasadnia ich wykorzystanie w finansach. Mogą być one stosowane wewnętrznie, do poprawy efektywności operacyjnej, jak również do tworzenia dodatkowej wartości dla klientów, którymi w naszym przypadku są inne instytucje finansowe, np. fundusze emerytalne. Mierzymy się też z nowymi wyzwaniami. Część danych, jak te pochodzące z mediów społecznościowych, mają zbyt krótką historię, żeby na ich podstawie wnioskować zarządzając miliardami dolarów powierzonymi nam przez klientów. To wszystko sprawia, że to z czym i jak pracujemy ciągle się zmienia - mówi Chirag Patel, Managing Director, Head of State Street Associates EMEA.

Instytucje finansowe znajdują się w interesującym i kluczowym dla nich momencie rozwoju. Technologia generuje dzisiaj niespotykaną dotychczas ilość i różnorodność danych. Wiele z nich może być wykorzystana do poprawy modeli stosowanych do zarządzania inwestycjami czy ryzykiem. Wyzwaniem jest jednak wybranie odpowiednich danych i ich prawidłowa interpretacja. To, że pewne dane z powodzeniem można wykorzystać w aplikacji do zamawiania jedzenia do domu, nie oznacza, że sprawdzą się przy budowaniu modeli wspierających decyzje inwestycyjne. Inne, pochodzące np. z czujników nasłonecznienia na polach uprawnych w odległych częściach globu lub internetu rzeczy, trzeba umieć odpowiednio interpretować. I to jest zadanie dla ludzi stanowiących przyszłość branży finansowej.

Globalny biznes, globalne wyzwania

Globalne instytucje, takie jak State Street mierzą się z dodatkowymi wyzwaniami. Są nimi m.in. dostępności i skalowalność informacji oraz kwestia ich własności. Często dane pochodzące z firm technologicznych mają wielu właścicieli i użycie ich przez instytucje zewnętrzne, takie jak banki, wymaga skomplikowanych zabiegów prawnych. Z reguły dane są "produktem ubocznym" użycia technologii. Wyszukiwarki internetowe pomagają znajdować informacje i generować przychód z reklam. Dane, które wytwarzają, mogą być też interesujące dla analityków finansowych. Wykorzystanie informacji o zachowaniach w sieci użytkowników z Brazylii przez europejski oddział amerykańskiego banku inwestycyjnego wymaga jednak dostosowania do kilku reżimów prawnych. W takich zadaniach pomagają czasami startupy oferujące rozwiązania w zakresie tzw. regtech (innowacje regulacyjne dla sektora finansowego). Umiejętność wyszukania na rynku i wykorzystania na swoje potrzeby ciekawych rozwiązań jest też miarą nowoczesności i otwartości instytucji. Chirag Patel zwraca uwagę, że nowe rozwiązania technologiczne, co naturalne, są szybciej adaptowane przez detaliczne instytucje finansowe. Dla nich informacje o zachowania klientów stają się równie cenne, jak opłaty przez nich wnoszone. W przypadku rynku instytucjonalnego technologie i dane pozwalają "szyć na miarę" modele ryzyka i dostarczać właścicielom portfeli inwestycyjnych dodatkowych informacji. Co ciekawe, coraz częściej odbywa się to w czasie rzeczywistym. Przykładem są dane o emisji CO2. State Street, dysponując danymi z poszczególnych firm, jest w stanie na bieżąco dostarczać klientowi informacje o tzw. carbon footprint całego portfela. Jeszcze niedawno opracowanie takich informacji trwałoby kilka dni.

Nowa sylwetka pracownika

Te wszystkie zjawiska to jednak tylko czubek góry lodowej. Wszystkie razem sprawiają, że zmienia się struktura zapotrzebowania na pracowników w świecie finansów, także w takich instytucjach, jak State Street. Technologia pozwala zautomatyzować wykonywanie prostych, powtarzalnych zadań. Z drugiej strony jej efektywne wykorzystanie wymaga ludzi o kompetencjach analitycznych i rozumieniu świata finansów. Wszędzie na świecie, gdzie State Street jest obecne (także w Polsce), poszukiwane są osoby z solidnym wykształceniem technicznym, wzbogaconym wiedzą ekonomiczną.

- Dzisiaj atrakcyjna dla nas jest osoba posiadająca bazę w postaci wykształcenia matematycznego, technicznego czy informatycznego oraz dodatkowe kompetencje umożliwiające zaprzęgnięcie tej wiedzy do analizy zjawisk ekonomicznych. Dlatego potencjalnie bardziej perspektywicznym pracownikiem, niż absolwent ekonomii czy informatyki, może okazać się ktoś, kto posiada licencjat z matematyki lub tytuł inżyniera uzupełniony tytułem magistra ekonomii czy zarządzania. Niezwykle ważne jest też doświadczenie w pracy w finansach. Warto poświęcić 3, 6 czy nawet 12 miesięcy na poznanie sektora, najlepiej pracując w instytucji, która współtworzy globalne trendy, co będzie procentować w rozwoju kariery – dodaje Chirag Patel ze State Street.

Zatrudnianie ludzi mających do czynienia z zaawansowaną technologią w życiu codziennym jest wyzwaniem dla wielu pracodawców. Z kolei praca w środowisku, które nie rozwija się pod względem technologii nie będzie atrakcyjna dla ludzi, którzy obecnie wchodzą na rynek pracy. Dlatego też State Street na technologię patrzy dwutorowo - w kontekście tworzenia rozwiązań dla klientów, ale też wewnętrznych narzędzi wspierających pracę coraz bardziej ambitnych i świadomych technologii pracowników. W centrach operacyjnych banku w Krakowie i Gdańsku pracuje coraz więcej specjalistów z takich dziedzin, jak fizyka, matematyka, czy data science, nierzadko legitymujących się doktoratami. Modelują procesy na tyle skomplikowane, że trudno będzie ich zastąpić maszynami. Zapotrzebowanie na ludzi o szerokich kompetencjach będzie rosło.