原標(biāo)題：黑石、花旗緣何紛紛“挖角” 來源：FundsWorks
公司工作了超過七年。
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黑石集團(tuán)挖他過來，就是為了更好地建設(shè)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)。
沒錯(cuò)，在摩根大通、高盛布局之后，黑石集團(tuán)在數(shù)據(jù)技術(shù)布局上也開始發(fā)力。金融行業(yè)，懂技術(shù)的數(shù)據(jù)分析師越來越吃香了...
黑石集團(tuán)對Data的布局從挖角John Stecher正式開始，而在John在接受記者采訪時(shí)，直言道我們現(xiàn)在需要很多數(shù)據(jù)人才。
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其實(shí)除了黑石以外，很多金融行業(yè)的Big Name早早就對數(shù)據(jù)和科技有了戰(zhàn)略動(dòng)作：
花旗將擴(kuò)招AI
花旗集團(tuán)據(jù)報(bào)計(jì)劃于未來5年，裁減1萬名旗下投資銀行業(yè)務(wù)部門的技術(shù)及營運(yùn)員工，并將有關(guān)工作轉(zhuǎn)為自動(dòng)化及機(jī)械化。
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高盛鼓勵(lì)員工學(xué)編程
自從2014年開始，高盛的電子交易利潤就已經(jīng)高達(dá)40%，2019年高盛將大量投資自動(dòng)電子交易系統(tǒng)的建設(shè)，屆時(shí)AI人員和編程人員的需求會(huì)急速增加。高盛甚至自掏腰包，鼓勵(lì)感興趣的女員工們學(xué)習(xí)編程。
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然而，錢幾乎都投到系統(tǒng)建設(shè)了，傳統(tǒng)交易板塊的人工投入自然會(huì)大幅度下降。不少高盛員工已經(jīng)離開高盛，轉(zhuǎn)而尋求其他科技類崗位。
瑞銀擴(kuò)招技術(shù)團(tuán)隊(duì)
瑞銀曾對外聲稱加強(qiáng)AI應(yīng)用，未來將計(jì)劃裁員30%。而如今，瑞銀正在擴(kuò)大科技領(lǐng)域的員工隊(duì)伍，包括數(shù)據(jù)科學(xué)家和商業(yè)分析師等。
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同時(shí)，從近年來各大投行在Fintech領(lǐng)域的投資版圖也能發(fā)現(xiàn)，除了傳統(tǒng)投行業(yè)務(wù)，金融科技已是華爾街的新“寵兒”。
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金融公司都盯上了科技人才，就是因?yàn)橥ㄟ^技術(shù)手段能為他們帶來更多的數(shù)據(jù)。
為什么金融公司都如此愛數(shù)據(jù)？
從哪里跌倒就在哪里爬起來
2014年巴西世界杯期間，百度、微軟、谷歌等國內(nèi)外科技巨頭和投行高盛、德銀乃至彭博等，均推出了大數(shù)據(jù)預(yù)測。
當(dāng)年，百度、微軟、谷歌預(yù)測成功了全部的16強(qiáng)（谷歌只預(yù)測了8強(qiáng)）和8強(qiáng)。反觀高盛、德銀和彭博三家傳統(tǒng)的華爾街公司則錯(cuò)得離譜。
2018年，高盛和瑞銀再度運(yùn)用大數(shù)據(jù)對世界杯出手，瑞銀預(yù)測德國將成世界杯冠軍，高盛則第三次“毒奶”了巴西隊(duì)，再次“撲街”。
投行的“跨界演出”并不圓滿地謝幕了，但這也激發(fā)了華爾街巨頭們想要征服數(shù)據(jù)的決心，因?yàn)榇蠹乙庾R(shí)到：得數(shù)據(jù)者得天下。
斥巨資在數(shù)據(jù)中找機(jī)會(huì)
大數(shù)據(jù)時(shí)代，用戶們每天的互聯(lián)網(wǎng)行為都會(huì)生成大量極具挖掘價(jià)值的數(shù)據(jù)，金融機(jī)構(gòu)會(huì)砸錢買下最有價(jià)值的數(shù)據(jù)，并從數(shù)據(jù)挖掘中找到投資機(jī)會(huì)。
高盛每年都會(huì)斥巨資購買各類經(jīng)濟(jì)金融相關(guān)數(shù)據(jù)。2018年，Business Insider曾報(bào)道：
一位高盛的高管粗略估計(jì)，該行每年從第三方來源購買數(shù)據(jù)的支出約為4億美元。
這些數(shù)據(jù)里不僅有一些Banker用來評估公司和行業(yè)的數(shù)據(jù)，還有更復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，比如信用卡交易或全球各地電視臺(tái)實(shí)時(shí)閉合的字幕提要等。
為了金融業(yè)務(wù)的進(jìn)一步開展，高盛還建立了Data Lake，用來整合有關(guān)交易、市場和投資研究的信息。
大佬們?yōu)榱双@取數(shù)據(jù)還有許多花式玩法。比如對沖基金、資產(chǎn)管理公司、保險(xiǎn)公司等金融機(jī)構(gòu)，通過和衛(wèi)星測繪公司合作，以衛(wèi)星、無人機(jī)等手段，監(jiān)測眾多難以獲取的重要商業(yè)數(shù)據(jù)。如港口船舶數(shù)量、石油儲(chǔ)量、某大型超市停車場的車輛數(shù)目等，通過這些數(shù)據(jù)，華爾街對沖基金可以提前預(yù)測趨勢，制定交易策略。
又比如華爾街新交易日開盤前的幾小時(shí)，對沖基金經(jīng)理人會(huì)收到世界原油供應(yīng)量的最新估值，這就是他們花重金購買到的關(guān)鍵信息。
用數(shù)據(jù)換來的每一條信息都價(jià)值連城，這瞬間就能解釋通為什么這些金融公司都拼了命的招數(shù)據(jù)人才。
