FairMoney ist ein Fintech-Unternehmen, das mobile Banking-Dienste für Internetnutzer auf der ganzen Welt entwickelt. Die Plattform bietet mehr als 5 Millionen Menschen in Nigeria Privat- und Geschäftskredite, Sparprodukte wie FairSave und FairLock, Rechnungszahlungen sowie Kartendienste. Das Unternehmen konzentriert sich darauf, alltägliche Finanzinstrumente zugänglicher zu machen und Kunden bei der Verwaltung ihrer persönlichen Finanzen sowie bei der Unterstützung ihrer Unternehmen zu helfen. Das Team von FairMoney ist in den Bereichen Fintech, Banking und verbraucherorientierte Finanzdienstleistungen tätig. Die Produkte richten sich an eine breite und wachsende digitale Kundenbasis.
Business-Intelligence-Analyst – Kreditvergabe und Bonität (Hybrid)
Analysieren Sie Daten zu Kreditvergabe, Bonität, Inkasso und Produkten für FairMoneys mobile Banking-Plattform. Erstellen Sie Dashboards, automatisieren Sie Berichte und liefern Sie Erkenntnisse zur Verbesserung der Portfolio-Performance in aufstrebenden Märkten.
Beschreibung
- Analysieren Sie Daten über den gesamten Kreditvergabezyklus hinweg – von Akquise und Bonitätsprüfung über Auszahlung und Rückzahlung bis hin zu Inkasso und Forderungseintreibung.
- Identifizieren Sie Portfolio-Trends, Risiken und Verbesserungspotenziale.
- Liefern Sie umsetzbare Analysen für die Teams in den Bereichen Kredit, Operations, Produkt und Führung.
- Erstellen und pflegen Sie Echtzeit-Dashboards für PAR, NPLs, Rückgewinnungsquoten und Auszahlungsvolumina.
- Automatisieren Sie die tägliche, wöchentliche und monatliche Leistungsberichterstattung.
- Stellen Sie genaue, konsistente und zugängliche Daten für funktionsübergreifende Teams bereit.
- Unterstützen Sie die Entwicklung und Überwachung von Kreditbewertungsmodellen unter Verwendung von Telekommunikations-, Verhaltens-, Bank- und Gerätedaten.
- Überwachen Sie Portfolioindikatoren wie PAR 30/90, Übergangsraten und Ausfallquoten.
- Nutzen Sie Kohortenanalysen zur Bewertung der Kreditperformance und von Risikosegmenten.
- Analysieren Sie Rückzahlungsverhalten und verbessern Sie Inkassostrategien.
- Entwickeln Sie Kreditnehmersegmente für Konten in frühen und späten Phasen sowie für Hochrisikokonten.
- Unterstützen Sie Verbesserungen bei der Ermittlung von Schuldnern und der Forderungseintreibung durch die Analyse von Daten und der Wirksamkeit von Eskalationen.
- Arbeiten Sie mit den Produktteams zusammen, um Nutzerpfade, Conversion-Trichter und Abbruchpunkte zu messen.
- Entwerfen und bewerten Sie A/B-Tests mit Fokus auf Akquise, Engagement und Rückzahlungsergebnisse.
- Empfehlen Sie Verbesserungen bei Preisgestaltung, Kreditangeboten und Kundenansprache.
- Arbeiten Sie mit Data Engineering an Datenpipelines, ETL-Prozessen und dem Aufbau des Data Warehouse zusammen.
- Ersetzen Sie manuelle Berichtsprozesse durch Automatisierung mit SQL, Python oder BI-Tools.
- Wenden Sie fundierte Methoden der Data Governance und Datenanalyse an.
- Unterstützen Sie eine Berichterstattung gemäß den Anforderungen der Central Bank of Nigeria.
- Schützen Sie die Integrität von Finanz- und Risikodaten, die für Audits und regulatorische Meldungen verwendet werden.
- Messen Sie den Erfolg anhand der Genauigkeit und Aktualität der Berichte, einer besseren Portfolio-Performance, effizienterer Inkassoprozesse, schnellerer dashboardgestützter Entscheidungen und messbarer Experimentergebnisse.
- Liefern Sie innerhalb der ersten sechs Monate Dashboards für Kreditvergabe und Inkasso, helfen Sie dabei, Ausfälle zu reduzieren und Rückgewinnungen zu verbessern, automatisieren Sie die Berichterstattung, arbeiten Sie mit Kredit-, Operations- und Produktteams zusammen und prägen Sie Entscheidungen durch datenbasierte Empfehlungen.
Anforderungen
- Mindestens fünf Jahre Erfahrung in Business Intelligence, Datenanalyse oder einer verwandten Funktion, idealerweise im Fintech-, Banken- oder Kreditwesen.
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse sind erforderlich.
- Erfahrung mit Python oder R ist von Vorteil.
- Erfahrung mit BI-Plattformen wie Power BI, Tableau oder Looker.
- Fundierte Kenntnisse von Kreditkennzahlen wie PAR, NPLs, Übergangsraten und Rückgewinnungsquoten.
- Fähigkeit, komplexe Analysen in klare Geschäftsempfehlungen zu übersetzen.
- Erfahrung im Umgang mit großen und komplexen Datensätzen.
- Ausgeprägte Fähigkeiten in Datenanalyse und analytischem Storytelling.
- Erfahrung in der Erstellung von Dashboards und Datenvisualisierungen.
- Erfahrung in der Kredit- und Risikoanalyse.
- Erfahrung im Entwerfen oder Bewerten von Experimenten und A/B-Tests.
- Ausgeprägte Problemlösungs- und kritische Denkfähigkeiten.
- Sichere Kommunikation mit Stakeholdern.
Zusatzleistungen
- Private Krankenversicherung
- Rentenplan
- Schulungen und berufliche Weiterentwicklung
- Leistungsbonus