Есть множество материала на тему того, как меняется современный профессиональный мир, какие тенденции существуют, и какие возможные варианты будущего могут быть. Обобщив этот материал, можно вывести главный тезис: «Автоматизировать всё, что можно автоматизировать». Мы это видим на примере производства, выполнения рутинных операций и даже автомобилей. Поэтому со временем все больше становится спрос на людей, которые эту автоматизацию могут обеспечить в жизни. Мы это можем наблюдать как на рынке в общем, так и в финансовых компаниях, в частности.
Это бесспорно меняет то, как компании принимают решения о наборе персонала, так и сам рынок вакансий для будущих и настоящих профессионалов. На основе своего опыта и того, что я наблюдал и наблюдаю в топовых международных компаниях, я выделил самый важный тренд и самую важную проблему, вызванных погоней за автоматизацией.
ТРЕНД: Человек с техническими навыками создает неограниченный добавочный продукт
Это основной фактор, который часто лежит в основе распределения мест между департаментами/направлениями: нанять человека с финансовым образованием или техническим. С одной стороны, условного «финансиста» нужно меньше обучать самой сути задачи, он или она уже имеют начальное представления о бизнесе и вариантах решения.
Это существенно отличается от начальной позиции условного «технаря», которому помимо разработки самой технической части, нужно ещё потратить время (часто значительное) на усвоение конкретной задачи с финансовой точки зрения. Тем не менее, в 90% случаев наймут именно технаря. Почему?
Основной проблемой классического «финансиста» является ограниченность результата его работы. Каким бы опытным или мотивированным он ни был, он совершает только ограниченное количество действий в данный период времени. Поэтому для того, чтобы выполнить работу сверх производительности данного человека, нужно нанимать дополнительных людей. И это в корне отличается от 99% результатов работы «технаря».
Вот реальный пример из начала моей карьеры в финансах: во время выпуска долговых обязательств банку очень важно понимать кредитный рейтинг клиента после выпуска облигаций, ибо рейтинг, как мерило риска, определяет процент, запрашиваемый инвесторами. Соответственно, банкир, работающий над сделкой, запрашивает анализ различных вариантов выпуска облигаций у специальной команды, которая занимается оценкой кредитного риска и предсказывает наиболее вероятный рейтинг. Обычно данный анализ занимает около трёх дней и может повторяться множество раз по мере эволюции сделки.
Одним из моих, как «технаря», первых проектов в Goldman Sachs, был процесс автоматизации данного процесса - оценки возможного кредитного рейтинга. Мне пришлось детально изучать все методы оценки, анализа финансовых данных и механизма принятия решений. Весь проект у меня занял около трёх месяцев, что значительно дольше изначальных трёх дней необходимых на оценку одной сделки. При этом, созданная мною система, выполняла саму задачу за доли секунды, без ошибок, без выходных и отдыха.
В итоге за первый год работы система выполнила работу эквивалентной 100,000 рабочих часов или 30-50 людям, работающим на полной ставке. И чем больше запросов было сделано в систему, тем более эффективным становился результат моей работы.
Этот кейс научил меня правилу, которому я стараюсь придерживаться по сей день: автоматизируйте всю работу, которую только можно. Даже если у вас займёт это на два часа больше изначально, в итоге вы сэкономите колоссальное количество времени – я вам даю 100%-ую гарантию этого.
Поэтому неудивительно, что компании выбирают технарей, которые, потратив время один раз (не считая поддержки и обновлений), создают решения, которые смогут справиться с практически безграничным количеством работы без существенных увеличений операционных затрат.
ПРОБЛЕМА: «Отсековое» мышление
Если невозможность масштабирования результатов работы классического финансиста является проблемой первого уровня, то невозможность «технарей» понять суть бизнеса является проблемой второго уровня. Именно эта проблема, на мой взгляд, является основным настоящим и будущим ограничением роста компаний. С одной стороны, мы имеем специалистов, которые прекрасно знают технические аспекты, но тонут и не разбираются в аспектах бизнеса. С другой: у нас есть финансисты, которые знают бизнес, но имеют крайне смутное представление о том, что технологии могут сделать для этого бизнеса.
Мы находимся в ситуации, когда каждая из групп ограничена в знаниях своей областью, но при этом пытается решать проблемы вне этих областей. Многие современные компании похожи на стройку, где архитектор не знает о материалах и методах строительства, а прораб не видит дальше своего ограниченного участка работы. В такой ситуации конечно можно что-то построить, но результат будет далёк от идеального.
Поэтому сейчас и в будущем, на первое место будут выходить люди, которые могут оперировать между доменами, между своими экспертными областями
Понятно, что они не будут лучшими экспертами в каждой из этих областей, но возможность работать на два фронта открывает просто безграничные возможности для проектов и профессионального роста.
Причём очень важно, чтобы данные люди не пытались быть точно по середине этих двух областей: специалист должен быть либо финансистом с уверенным знанием технологий, либо «технарём» с глубоким знанием финансов. Именно эта комбинация позволяет уверенно анализировать проблемы и создавать новые решения.
В заключение хочу сказать, что современному профессионалу из любой области нужно уделять значительное количество времени на изучение технических навыков, чтобы быть востребованным на годы вперед и иметь устойчивость перед постоянно меняющимся миром финансов. Попробовать вы можете уже сейчас, записавшись на наш бесплатный курс Data Science Bootcamp.
Ставьте НРАВИТСЯ, если публикация оказалась полезной. Подписывайтесь на канал, чтобы не пропускать новый материал!
