Сучасні цифрові технології стали реальністю нашого життя й бізнесу
Ви відчуваєте на собі роботу цих фінансових алгоритмів коли, наприклад, отримуєте рекламу саме того, чим цікавитеся. Повсякденна діяльність людини, установ, бізнесу, держави відображається величезними масивами числової і текстової інформації. Це справжнє інформаційне ельдорадо для фінансистів, які можуть відслідковувати, класифікувати й прогнозувати різноманітні аспекти фінансової діяльності.
Такі галузі, як великі дані, видобуток даних, машинне навчання, штучний інтелект стають робочими інструментами фінансистів. Ось лише деякі сучасні напрямки діяльності фінансистів, що грунтуються на цифрових технологіях: Portfolio Management – Robo-Advisors технологія алгоритмічного консультування роботами; Algorithmic Trading - алгоритмічна торгівля на біржах з допомогою алгоритмів і програм в автоматичному режимі; High-Frequency Trading (HFT) алгоритмічна торгівля зі швидкістю, недоступною людині без її участі (їх частка в США складає більше половини сум); Fraud Detection виявлення шахрайських операцій; Loan/ Insurance Underwriting оцінювання кредитів і стахувань; Document Analysis розпізнавання й аналіз фінансових документів: Trade Settlements електронна торгівля; Money-Laundering Prevention - запобігання відмиванню коштів. https://algorithmxlab.com/blog/applications-machine-learning-finance/
Усі ці напрямки інтенсивно розвиваються й вимагають багато фахівців, що володіють специфічними знаннями й навичками.
Чи здатні ми й чи можемо ми навчити наших випускників необхідному? Так. У нас є тривалий досвід підготовки за спеціальністю «Економічна кібернетика». Декілька наших випускників зараз успішно працюють фінансовими аналітиками в Amazon і запрошують до себе наших студентів. Що необхідно? Знання фінансів, володіння англійською мовою, уміння програмувати і працювати з базами даних, знання специфічних методів, про які ми вже зазначали.
Наша нова спеціальність поєднує ґрунтовну фінансову підготовку із базовими спеціальними знаннями цифрових технологій. Курс передбачає вивчення основ програмування на мові Python протягом двох семестрів. Мова Python дружня до вивчення і водночас є робочим інструментом аналізу даних. Завершенням циклу загальної підготовки є вивчення основ баз даних. Це та основа, яка дає можливість фінансисту рухатися у цифровий світ.
У подальшому студент має можливість обирати вивчення блоків спеціальних дисциплін, які відкривають дорогу у світ сучасних цифрових фінансів. Це обробка і візуалізація даних - базові основи, економетрика - статистичні методи побудови моделей, аналіз великих даних (Big Data Analysis), моделі та методи машинного навчання (Machine Learning); основи програмування на R – ще одна мова програмування, яка широко застосовується для обробки даних; штучний інтелект; системи автоматизації бізнес-процесів; фінансове моделювання та прогнозування (на основі R і Python); технології блокчейн та цифрові фінансові активи.
Такий комплекс дисциплін дає можливість фінансисту обрати свій напрям у цифрових фінансах, упевнено спеціалізуватися й робити кар'єру у захопливому світі цифрових фінансів.
