Lead Analyst - Portfolio Intelligence & Fraud Analytics

В роли ведущего аналитика по интеллектуальной собственности и аналитике мошенничества вы будете играть ключевую роль, помогая Nium понимать, отслеживать и управлять эффективностью портфеля, риском мошенничества, злоупотреблениями при платежах и новыми тенденциями в поведении клиентов в глобальной платежной экосистеме.

Вы будете использовать данные, аналитику и информацию о рисках для выявления возможностей, обнаружения возникающих рисков, поддержки инициатив по предотвращению мошенничества и предоставления действенных рекомендаций заинтересованным сторонам бизнеса. Тесно сотрудничая с отделами мошенничества, рисков, комплаенса, продуктов, операций и данных, вы будете преобразовывать сложные данные в значимую информацию, которая поддерживает рост бизнеса, эффективное управление рисками и принятие оперативных решений.

Эта роль идеально подходит для высокоаналитического специалиста, который сочетает сильные навыки SQL и анализа данных с пониманием платежей, рисков мошенничества, мониторинга портфеля и поведения клиентов.

Анализ эффективности клиентов, продуктов, коридоров и рынков для выявления новых тенденций, рисков и возможностей для роста. Разработка и поддержка панелей мониторинга портфеля и систем отчетности, а также проведение глубокого анализа сегментов клиентов, поведения транзакций, платежных потоков и рисков концентрации портфеля. Мониторинг ключевых KPI и KRI портфеля, выявление значительных изменений и потенциальных индикаторов риска. Проведение специальных аналитических обзоров для поддержки бизнес-инициатив и стратегического принятия решений. Мониторинг тенденций мошенничества, чарджбэков, споров и злоупотреблений при платежах по продуктам и географическим регионам. Расследование случаев мошенничества для выявления первопричин, моделей атак и пробелов в контроле. Поддержка разработки и оптимизации правил мошенничества, пороговых значений и стратегий мониторинга. Оценка эффективности мер по борьбе с мошенничеством и предоставление рекомендаций по улучшению. Анализ метрик, связанных с трением для клиентов, для балансировки целей предотвращения мошенничества с опытом взаимодействия с клиентом. Поддержка мероприятий по устранению возникающих рисков мошенничества и повышенных тенденций убытков. Создание и поддержка панелей мониторинга с использованием Looker, Power BI, Tableau или аналогичных аналитических платформ. Разработка и оптимизация SQL-запросов для отчетности по мошенничеству, портфелю, комплаенсу и операционной деятельности. Создание регулярных и специальных отчетов для отделов рисков, комплаенса, продуктов и высшего руководства. Разработка визуализаций данных, которые эффективно передают действенные рекомендации. Партнерство с командами инжиниринга данных для улучшения качества данных, доступности и возможностей отчетности. Мониторинг эффективности портфеля по отношению к внутренним пороговым значениям риска и требованиям платежных сетей. Отслеживание соотношения мошенничества к продажам, коэффициентов чарджбэков, уровня споров, коэффициентов одобрения и индикаторов риска транзакций. Анализ новых тенденций риска платежей и предоставление индикаторов раннего предупреждения заинтересованным сторонам. Предоставление аналитической поддержки для проектов по предотвращению мошенничества, управлению рисками и оптимизации портфеля.

4-7 лет опыта работы в области аналитики мошенничества, аналитики портфеля, управления платежными рисками, аналитики финансовых преступлений, бизнес-аналитики или анализа данных. Сильные аналитические навыки и навыки решения проблем. Опыт работы с большими наборами данных и выявления действенных рекомендаций. Продвинутые навыки SQL и опыт проведения сложного анализа данных. Уверенное владение Python для анализа данных и автоматизации. Опыт создания панелей мониторинга и визуализаций с использованием Looker, Power BI, Tableau или аналогичных инструментов. Понимание платежных экосистем, типологий мошенничества, чарджбэков и индикаторов риска транзакций. Сильные навыки коммуникации и управления заинтересованными сторонами. Способность представлять результаты аналитических исследований как технической, так и нетехнической аудитории.