MoneyDJ新聞 2018-01-30 10:02:11 記者 陳苓 報導
年關將至,打算在年後換跑道嗎,數據分析工作可能是最佳選擇。近來大數據(big data)、人工智慧(AI)發燒,數據分析成了美國最佳工作,相關人才供不應求,薪資極為優渥。
Forbes、金融時報報導,數據分析應用範圍大增,金融業也加入搶人大戰。AlternativeData.org研究發現,160多家資產管理機構,包括施羅德(Schroders)、富達(Fidelity)、景順(Invesco)等,至少雇用了340名全職數據人員。2012年以來,這些機構聘僱的數據人員增加四倍之多。
數據分析如何運用在金融業上?他們可以使用「深度學習」(deep learning)分析停車場的衛星影像,推測客流數。或是研究收據和刷卡資料,了解消費趨勢。OptionsGroup估計,資產管理機構的數據主管,本薪在25萬~100萬美元之間(台幣735萬~2900萬元),年度紅利另計。但是AlternativeData.org編輯Pablo Cerrilla說,上述數字嚴重低估金融數據人員的薪水,也許比實際數字少了100%。
Glassdoor研究也顯示,2018年全美最佳工作由數據科學家笑納冠軍(見此)。Glassdoor首席經濟學家Andrew Chamberlain說,多年來數據科學家都是熱門職缺,連續三年在Glassdoor全美最佳工作中奪冠,此一職缺需求旺盛、薪資豐厚、工作滿意度也高。不只科技公司爭相聘用,各行各業如健康照護、零售業等,也都在尋找相關人員。
LinkedIn 2017年美國新興職缺報告指出,機器學習工程師的工作機會,較五年前增加9.8倍。數據科學和機器學習的需求不斷提高,是成長最快的職缺,市場求職者過少,無法滿足需求。
數據分析也可用於分析企業高層在財報會議上的發言,可運用人工智慧(AI),量化分析高層用詞,讓投資人能跳脫文字迷障、窺見實情。
Institutional Investor、MarketWatch去年報導, Prattle Equities Analytics提供新服務,分析美國上市公司的財報會議,替在會議上發言的主管評分、並對每位發言者的信心程度打分數。 Prattle原本專門爬梳央行發言,判斷官員看法偏向鴿派或鷹派,藉此推論決策結果,準確度高達98%,該公司以此為基礎,分析企業財報會議的發言。
Prattle白皮書指出,該公司機器學習演算法的核心原則是人們說話有其規律,這些規律並非隨機出現。語言模式會反應出說話者「意識」與「潛意識」想法,企業高層的用字遣詞,一如撲克牌玩家的小動作,會洩露出發話者想隱藏的一面。(全文見此)
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