FairMoney — финтех-компания, создающая мобильные банковские сервисы для интернет-пользователей по всему миру. Платформой компании в Нигерии пользуются более 5 миллионов человек: она предлагает личные и бизнес-кредиты, сберегательные продукты FairSave и FairLock, оплату счетов и карточные сервисы. Компания стремится сделать повседневные финансовые инструменты более доступными, помогая клиентам управлять личными финансами и развивать свой бизнес. Команда FairMoney работает в сфере финтеха, банковских услуг и ориентированных на потребителей финансовых сервисов, создавая продукты для широкой и постоянно растущей цифровой аудитории.
Аналитик бизнес-аналитики — кредитование и кредитный риск (гибридный формат)
Анализируйте данные о кредитовании, кредитных рисках, взыскании и продуктах мобильной банковской платформы FairMoney. Создавайте дашборды, автоматизируйте отчётность и формируйте выводы для повышения эффективности кредитного портфеля на развивающихся рынках.
Описание
- Анализировать данные на всех этапах кредитного цикла — от привлечения клиентов и андеррайтинга до выдачи, погашения, взыскания и возврата задолженности.
- Выявлять тенденции, риски и возможности улучшения портфеля.
- Предоставлять практические аналитические выводы командам кредитования, операционной деятельности, продукта и руководству.
- Создавать и поддерживать дашборды в реальном времени для показателей PAR, NPL, коэффициентов возврата и объёмов выдач.
- Автоматизировать ежедневную, еженедельную и ежемесячную отчётность по эффективности.
- Поддерживать точность, согласованность и доступность данных для межфункциональных команд.
- Участвовать в разработке и мониторинге моделей кредитного скоринга с использованием телекоммуникационных, поведенческих, банковских данных и данных устройств.
- Отслеживать показатели состояния портфеля, включая PAR 30/90, коэффициенты перехода между стадиями просрочки и уровни дефолтов.
- Использовать когортный анализ для оценки эффективности кредитов и сегментов риска.
- Анализировать поведение клиентов при погашении и совершенствовать стратегии взыскания.
- Формировать сегменты заёмщиков, включая счета на ранних и поздних стадиях просрочки, а также счета с высоким риском.
- Поддерживать улучшение поиска заёмщиков и возврата задолженности, анализируя данные и эффективность эскалаций.
- Работать с продуктовыми командами над измерением пользовательских сценариев, конверсионных воронок и точек отсева.
- Разрабатывать и оценивать A/B-тесты, ориентированные на привлечение, вовлечённость и результаты погашения.
- Рекомендовать улучшения в ценообразовании, кредитных предложениях и таргетировании клиентов.
- Сотрудничать с командами инженерии данных над конвейерами, ETL-процессами и проектированием хранилища.
- Заменять ручные процессы отчётности автоматизацией с помощью SQL, Python или BI-инструментов.
- Применять надлежащие практики управления данными и аналитики.
- Поддерживать подготовку отчётности в соответствии с требованиями Центрального банка Нигерии.
- Защищать целостность финансовых данных и данных о рисках, используемых для аудита и регуляторной отчётности.
- Оценивать успех по точности и своевременности отчётности, улучшению показателей портфеля, повышению эффективности взыскания, ускорению принятия решений на основе дашбордов и измеримым результатам экспериментов.
- В течение первых шести месяцев подготовить дашборды кредитования и взыскания, помочь снизить уровень дефолтов и повысить возврат задолженности, автоматизировать отчётность, взаимодействовать с командами кредитования, операционной деятельности и продукта, а также влиять на решения с помощью рекомендаций, основанных на данных.
Требования
- Не менее пяти лет опыта в бизнес-аналитике, анализе данных или смежной области, желательно в финтехе, банковской сфере или кредитовании.
- Продвинутые навыки SQL обязательны.
- Опыт работы с Python или R будет преимуществом.
- Опыт использования BI-платформ, таких как Power BI, Tableau или Looker.
- Глубокое знание показателей кредитования, включая PAR, NPL, коэффициенты перехода между стадиями просрочки и коэффициенты возврата.
- Умение превращать сложный анализ в понятные бизнес-рекомендации.
- Опыт работы с большими и сложными наборами данных.
- Сильные навыки анализа данных и аналитического сторителлинга.
- Опыт создания дашбордов и визуализации данных.
- Опыт в аналитике кредитных и рисковых показателей.
- Опыт разработки или оценки экспериментов и A/B-тестов.
- Сильные навыки решения задач и критического мышления.
- Эффективное взаимодействие с заинтересованными сторонами.
Преимущества
- Частная медицинская страховка
- Пенсионный план
- Обучение и профессиональное развитие
- Премия по результатам работы