A technológia kreatívabbá és szociálisabbá tette a pénzügyi szektort
Amikor pályája elején egy technológiai tanácsadó cégnél helyezkedett el szülőhazájában, Indiában, Shaunak Ohri aligha gondolta, hogy egy napon a pénzügy jövőjét alakító újításokon dolgozik majd a világ egyik legnagyobb pénzintézeténél, a magyar fővárosban. Ma mégis ő vezeti az egyik pénzügyi tervezői és elemzői (Financial Planning and Analysis, FP&A) csapatot a Morgan Stanley budapesti központjában, amelynek Duna-parti irodáiban több mint kétezer magasan képzett szakember dolgozik. Csapata olyan modellek fejlesztésével foglalkozik, amelyek segítségével a bank elemezni és számszerűsíteni tudja, hogy milyen hatással lennének a bevételeire különböző hipotetikus makroökonómiai forgatókönyvek. Az elmúlt évtizedekben a stabil pénzügyi tervezés érdekében a kormányzati szabályozó hatóságok is egyre inkább elvárják a bankoktól, hogy rendszeresen beszámoljanak az ilyen szimulációk eredményeiről.
A pénzügyi szektor jövőjét formálják
A Shaunak által vezetett csapat modellezési és analitikai munkája kulcsszerepet játszik abban, hogy a Morgan Stanley eleget tud tenni a szabályozók felé fennálló kötelezettségeinek. A csapat szorosan együttműködik az Antal Viktória által irányított pénzügyi modellező részleggel, hogy technológiai és matematikai újításokkal járuljanak hozzá a bank pénzügyi stratégiájának folyamatos fejlődéséhez.
Viktória először 2011-ben lett a Morgan Stanley munkatársa, és 2015-ben, egy külföldi utazásokkal töltött alkotói szabadság után tért vissza a vállalathoz. A szakember a Budapesti Corvinus Egyetemen végzett aktuárius és vállalati pénzügy szakirányokon, az Egyesült Királyságban folytatott üzleti és közgazdasági tanulmányokat, megszerezte az FRM (pénzügyi kockázatkezelő) minősítést, jelenleg pedig Executive MBA tanulmányokat folytat a CEU-n, vagyis széles körű pénzügyi tudásra támaszkodhat. Jelenlegi pozíciójában a Morgan Stanley-nél az elmúlt években megszerzett technológiai és programozási képességeit is be kell vetnie. A két csapat a pénzügyi kockázatkezelő tudást ötvözi a modern informatikai háttérrel: modelleket futtatnak, platformokat fejlesztenek, és behatóan tanulmányozzák a gépi tanulási (ML) technikákat a további innovációhoz.
A tudás olvasztótégelye: zenész, informatikus, matematikus közösen dolgozik
Ezekben a csapatokban sokféle szaktudás találkozik. „A pénzügyben járatos kollégák mellett vannak olyan munkatársaim, akik kiterjedt makroökonómiai tudással rendelkeznek, mások pedig STEM (természettudományos, technológiai, mérnöki és matematikai) területeken szereztek tapasztalatot. Ezt a tudást ötvözzük matematikai és programozási készségekkel, amikor a munkánkhoz szükséges modelleket fejlesztjük – mondja Viktória. – Szorosan együttműködve igyekszünk minél jobb és innovatívabb megoldásokat találni. Nehéz lenne megmondani, mi a siker titka ezen a területen, de a jelenleg pályaválasztás előtt álló fiataloknak azt mondanám, hogy egy olyan diák, aki érdeklődik a matematika és a programozás iránt, jó eséllyel lehet sikeres a mai pénzügyi világban.” Shaunak csapatában még egy volt zenetanár is dolgozik, aki korábban adatelemzéssel tanulmányozta a zene szerkezetét. Ezt a tapasztalatát kiválóan tudja hasznosítani az idősoros adatok elemzésekor, ahogyan az előző, képalkotással kapcsolatos munkája során a gépi tanulásban szerzett ismereteit is.
Nem könnyű elsőre átlátni, milyen hatalmas technológiai átalakuláson ment keresztül a pénzügy világa az elmúlt években. A fogyasztói pénzügyeket valósággal forradalmasította a mobilbankolás és az újfajta fizetési módszerek, és mind fontosabbá vált a kiberbiztonság. „Az elmúlt négy évben rengeteget tanultunk a Morgan Stanley-nél technológiai területen dolgozó munkatársainktól – magyarázza Shaunak. – Elsajátítottuk tőlük a legjobb gyakorlatokat és a legkorszerűbb eszközöket, az Agile (Agilis) és a Lean módszertant, és a pénzügyekre adaptáltuk, ahol újdonságnak számítottak. A gépi tanulást nem is olyan rég egyfajta fekete doboznak tekintettük, mi viszont egyre inkább beépítjük őket a munkákba, ahogyan kifinomultabbá válnak az így alkotott modellek.”
Az automatizáció kiemeli az emberi szakértelem fontosságát
Mindezzel együtt hiba lenne azt gondolni, hogy a technológia kevésbé emberivé tette a pénzügy világát. Valójában ennek az ellenkezője történt. „Amikor kilenc éve elkezdtem a Morgan Stanley-nél dolgozni, a napi rutin nagy része táblázatkezelőben elvégzett feladatokból állt. A legtöbb manuális feladatot azonban mára automatizáltuk, és ez lehetővé tette, hogy a felszabaduló időben érdekesebb és kreatívabb feladatokra összpontosítsunk” – meséli Viktória.
Az MI modellek nem helyettesítik az emberi tudást – sőt, még inkább előtérbe helyezik a kritikus gondolkodás fontosságát. „Nem lehet pusztán modellekre támaszkodni – figyelmeztet a szakember. – Lehet, hogy matematikailag biztos lábakon áll a modelled, de leginkább múltbeli adatokra épül. Ha valami megváltozik a portfoliódban vagy módosul a kockázati profilod, az egyértelműen befolyásolni fogja a modelled pontosságát, így felül kell vizsgálnod, adott esetben felül kell bírálnod azt. Ehhez elengedhetetlen az emberi szaktudás és, hogy legyenek tapasztalt szakemberek, akik értelmezni tudják az eredményeket. Fontos folyamatosan kapcsolatban állnunk a piaci kockázatkezelő és belső audit csapatainkkal is, amelyek tőlünk függetlenül ellenőrzik a modelljeink helyességét és hagyják jóvá azokat. Ma már mindkét részlegnek vannak Budapesten működő csapatai.
Globális hatás Budapestről
Shaunak a Morgan Stanley New York-i központjában dolgozott, mielőtt Budapestre költözött. Elismeri, hogy eleinte kissé aggódott egy ekkora változás miatt, ám aggodalmai végül gyorsan elillantak. A vállalat segített neki a lakáskeresésben és a beilleszkedésben. Jelenleg a nyelvtanulásban leli örömét – már New York-ban dolgozó magyar kollégái megtanították néhány fontos szóra és kifejezésre –, ugyanakkor az angollal is jól elboldogul Budapesten. „Úgy érzem, valóban nagy hatása van a Budapesten végzett munkánknak. Sok magasan képzett kollégával dolgozom itt, ráadásul éppen ideális időzónában helyezkedünk el India és London között, márpedig a Morgan Stanley napi 24 órában működik. Előfordul, hogy a Hong Kong-i irodánk az indiainak, az indiai a budapestinek, a budapesti a londoninak, a londoni pedig a New York-inak adja át a stafétabotot egy projektben” – magyarázza a szakember.
„Noha Budapesten nem foglalkozunk például kereskedéssel, más területeken jelentős értéket teremtünk a pénzintézet számára – teszi hozzá Viktória. – Szorosan együtt dolgozunk a befektetési banki területen dolgozó kollégákkal, napi szinten használják a segítségünkkel kifejlesztett analitikai eszközöket és modelleket. A vállalaton belül sok innováció a Budapesten dolgozó munkatársaktól indul. Normális körülmények között gyakran utazunk is, hogy személyes kapcsolat alakuljon ki a többi irodában dolgozó kollégákkal. A világjárvány alatt virtuálisan, videócset és -konferencia alkalmazásokkal tartjuk a kapcsolatot, hogy fennmaradjon az egyes részlegek és a világ különböző pontjain elhelyezkedő irodák közötti együttműködés. Ezek a megoldások azt is lehetővé tették, hogy produktívak maradjunk és fenntartsuk a kapcsolatot egymás között az elmúlt hetekben, amikor teljesen otthoni munkavégzésre álltunk át.”
Inspirálják a következő nemzedéket
Az egyik legfontosabb ok, amiért Viktória visszatért a Morgan Stanley-hez, az a pénzintézet nemzetközi, nyitott és kollegiális kultúrája. A sokszínűség és a befogadás különösen fontos a cégnek, és számos kezdeményezésük célozza meg a következő nemzedéket. Viktória maga is több olyan programban önkénteskedik, melyek célja kisdiákok vagy középiskolás fiúk és lányok pénzügyi, matematikai és/vagy programozási ismereteinek bővítése. Az alma materével, a Corvinus Egyetemmel való együttműködésnek is ő az egyik vezéralakja: összefogja azokat a Morgan Stanley-munkatársakat, akik a VBA, SQL és Python programozási nyelvek pénzügyi felhasználásával ismertetik meg a hallgatókat. Az ugyanis egyértelműen látható, hogy a pénzügyi pályák gyorsan változnak, és a Morgan Stanley-nél több érdekességet és kihívást tartogatnak majd, mint valaha.