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金融行业如何筛选简历用大数据分析

2019-7-22     来源:互联网

去年中国大学生史上最难就业年的寒冬过去,本届应届生又要面对史上更难就业年。

尚未杀至面试、笔试、群面PK、boss面种种环节,多路英雄就已倒在了网申简历的雄关险隘之前,虽自负怀有斗战群儒三寸不烂之舌却终得铩羽而归。

在眼花缭乱的校招宣讲背后,也是有着哭爹骂娘霸面跪求种种姿态。


金融行业如何筛选简历用大数据分析


到底企业需要什么样的人,企业需要的人是要什么样的条件,恐怕也是幕后大boss和各位神龙见首不见尾的HR才会知道。

那么用人单位到底是要什么样的人,需要什么素质,需要什么专业,需要什么经历和要求,各家单位也有所不同。

知己知彼才能百战不殆,在信息不断透明健全的今天,除了各种七嘴八舌讨论臆测猜想之外,大数据也为我们提供了一个很不错的分析思路和方法。

近日,招商证券在27号放出的笔试名单为我们提供了充足的数据和资料,并且招聘部门和岗位要为齐全,那么我们现在就以招商证券——这所招商局集团的御用券商为例,和小伙伴们一起来分析用人单位的简历筛选的要求和条件。


OK,let go.此时此刻,招行的网申系统已经关闭,因此只能通过有限的途径来搜集我们所需要的信息。

总结,数据来源:招行官网、年报、Wind以及其他公开信息。

招收部门总体情况。

让我们先来看一下总体情况,此次招商证券招聘共收到简历18000余份,审核通过给予机试名额共3157人次,网申审核通过比例为17%多一点。

而最终21个部门的33个岗位将在其中录取238人(不包括招商期货和招远资本),网测至此通过比例为7.5%左右,也就是说13录1的概率。也就是说在所有申请人中通过层层选拔后最终通过比例为1.3%.可真谓是百里挑一了。


下面我们主要针对这3157人次的笔试名单来分析,希望可以从中发现大家所报岗位和岗位筛选要求双方面的信息

在所有部门中,招人最多前三岗位是营业部财富管理岗、投行部分析师岗和营业部柜台岗。分别是110人、34和30人,而其余岗位所招人数都是个位数。

网申通过人数最多的三个岗位分别是投行分析师岗(608)、财富顾问(429)和债券销售交易(421),可以推测出计划招聘人数、门槛和专业限制以及预期收入等综合作用下的热门岗位。

在这3157人次中,从录取比例来看,竞争最为激烈的岗位是债券销售交易岗,招聘4人,当前421人,为105:1。

其次是固收部的投资研究岗(368/5)和债券承揽岗(255/5),固定收益部毫不意外的成为了第一热门部门。

零售经纪部人力资源管理岗(47/1)与投行部并购研究岗(42/1)紧随其后。

竞争最为轻松地部门要数私人客户部的营销服务岗,招聘2人,审核通过1人。也就是说只要此人过了笔试,面试不要太2,基本也就进了。其次为财富顾问岗(429/110)、固收部交易员岗(13/3)和场外的内控综合岗(5/1)。

另外,传统较为热门的岗位,如研究所行研(76/3),明显人数已有下降,可能与当前行研性价比下降有关,也有可能大家都了解到行研基本都是实习内定,所以缺乏热情。

目前看来,各部门的热门程度与我们大家所了解也几近相当。接下来让我们看看都有哪些名校毕业生能入招商法眼呢?


1.学校分析

剔除掉学校名称不全不详的,有效数据3140人次。

其中共有149所海外及港澳台地区大学459人次,香港四所大学共占120,其余在美国、英国、法国、澳洲、新加坡的学校都有涉及,而学校排名从国际前列的芝加哥大学、纽约大学、哥伦比亚大学等顶尖学府到其他泛泛欧美各学院都有分布,分布较为平均。

国内大学共分布在127所高校,总计2504人次。


其中人数最多前十名分别为北京大学-(包括光华、汇丰等学院,315)、复旦大学(219)、中国人民大学(212)、中央财经大学(205)、对外经贸大学(161)、上海财经大学(138)、清华大学(129)、厦门大学(105)、上海交通大学(82),共计1566,占比62.5%,前20名高校共计1992,占比80%。其他高校分布较为平均,且有部分非985、211院校也有通过简历筛选(非重点院校还是有机会的,不过可能关系户,也不排除个别牛人)。可见,招商证券对于国内高校招聘方面仍是以老牌经济金融名校与重点985院校为主。


从人事关系方面来看,招商证券9名高管分别来自西南财经大学、北京大学、辽宁大学、华中科技大学、清华大学、华南理工大学、上海海运学院、澳州南昆士兰大学,可见,传言中的高管母校与应届生招聘并没有直接关系。

下面看一下各类部门岗位人员的学校分布。


所有研究类部门海归的总体占比18%,其中最高的是量化套利投资岗(33%),且人员中无论国内外也都是清一色金融或工科的名校,其次是研究员岗,海归占22%;另外产品设计岗、场外产品交易设计岗和投资研究岗等也都达到了20%,且无一例外的也都是名校。接下来是业务类部门中,总部业务岗位债承债揽等海龟比例为19%,最高的为债券销售交易岗24%,且学校以欧洲居多。而在一线业务岗位中,海龟比例仅为8%,最低的为,基金销售经理0人,其次柜台业务岗仅占5%。后台类岗位中,合规和风控等专业技术较强的岗位海归比例较高,总体为13.6%。其他后台类,如软件开发、数据支持、业务运维、营销策划服务等,都没有海归,主办会计岗海归比例也仅为3%。


网申和筛选是一个双向选择的动态过程,那么从以上可以看出,券商如投行研究、行业研究及量化研究等研究类岗位仍是非常重视需要名牌院校重点相关专业。其次在一般研究类岗位上,院校间差异并不显着。在业务类岗位上,基层业务岗位学校分布广泛,且海归较少,核心业务岗位上,海归较多,且学校分布较为分散。可见对于基层业务岗,门槛要求相对较低,而对于核心业务岗,国内方面仍是需要在国内业界有着一定人脉资源的金融经济重点专业的院校,在海归中对自有业务资源要求较高。后台类岗位,一是信息技术支持类,并不需要海归,并且毕竟现在海归出国很少有学IT方面专业,且IT精英在微软等大公司做远远比在券商做后台支持有发展前景。其他后台类,如合规和人力资源等,技术要求限制较多,且收入一般,因此也有较少的海归愿意投这些岗位。


2.学历分析

3157人次中,初中及以下2人,本科245人,硕士研究生2836人,MBA18人,博士56人,硕士为此次应聘的主力。本科学历人数最多的岗位为柜台业务岗(78)、财富顾问岗(95)及主办会计岗(19),本科生大都从事业务及后台类岗位,而从事研究岗的本科生仅有2人(投行分析师岗)。博士人数最多的岗位为投行部分析师岗(13)和固定收益部投资研究岗(25),博士参与比例最高的为量化投资研究岗(80/8),而业务及后台岗位都只有1个博士,可见越是研究类技术岗位有着越高的学历要求,此次招聘并没有限制博士学历的岗位,可见目前研究生学历仍足以应聘大部分的券商岗位工作(研究或业务)。


3.部门专业要求分析

3157人次中,涉及具体细分的专业小类600余个,其中金融263个,会计管理类144个,法律类42个,统计或数学类50个。其中分布最为广泛的为投资管理岗,559的有效人次上共有181个专业小类分布。


4.下面依次来分析各类岗位上的专业录取情况:

并购研究支持岗(83):研究类,经济(21)、管理(19)、金融(35)、法律(6),额,怎么还有自动化、工程机械这种奇怪的专业;

财富顾问(429):业务类,其中经济管理类的占95%以上,也有少部分语言及工科专业;

产品估值(7): 研究类,资产估值(1)、会计(3)、金融经济(3);

产品开发与研究支持(25):研究类,金融(17)、金融工程数学类(8);

产品设计岗(20):研究类,数学(4)、法律(3)、会计(2)、金融(11);

场外产品设计交易岗(10):研究类,数学、运筹控制学(5)、金融学(5);

场外业务销售交易岗(12):业务类,管理(4)、金融(5)、经济(3)

创新业务支持岗(54):研究类,几乎全为经济、金融专业,法律3个,没有管理专业;

投行-分析师岗(608):研究类,纯理工专业共20个,剩余金融、经济、会计管理、数学统计比例为4:2:2:2;

柜台业务岗(191):业务类,金融、经济、管理、其他比例为3:2:2:2:1;

基金销售经理(37):业务类,金融(13)、经济(12)、管理(8)数学计算机(4);

监控分析岗(45):后台类,金融(22)、经济(23);

结算管理岗(7):后台类,经济、会计、计算机;

量化套利投资(80):研究类,金融学(10)较少,几乎为数学、统计、运筹、工程、计算机建模等专业占据;

内控综合岗(5):后台类,清一色法律专业;

清算管理岗(19):后台类,金融(6)、会计(4)、数学计算机(9);

渠道营销岗(13):业务类,金融(6)、管理(5)、经济(2);

人力资源管理岗(54):后台类,金融(5)、管理(35)、社会心理学(9);

软件开发岗(63):后台类,清一色计算机和通信工程专业;

数据支持岗(8):后台类,计算机与自动化;

投资研究岗(368),研究类,金融(150)、金工数学统计运筹计算机(60)、其余为经济与管理等专业;

网点建设岗(12):业务类,都为金融与管理专业

研究员(76):研究类,金融经济学(50)、理工类(26)

业务审核岗(56):后台类,管理(12)、金融经济(38)、其他(8)

业务运行维护岗(22):后台类,都为计算机与通信专业

营销策划岗(7):后台类,管理、金融、新传、经济、统计都有

债券承揽(255):业务类,金融、经济、管理、其他占比5:2:2:1左右;

债券交易岗(13):业务类,金融(7)、经济(6)

债券销售交易岗(421):业务类,金融、经济、管理、数学及其他占比5:2:2:1左右;

主办会计岗(121):后台类,金融(3)、财务会计(102)、企管税务(14)

综合调研岗(12):后台类,新传、语言、政治、经济专业均有


5.其他因素分析

校友人脉因素:这个对于实习真的是帮助很大,然后对于校招没什么实际作用,但是想进券商的话,实习起到的助推作用也是毋庸置疑的。

实习生因素:有些岗位尤其是研究岗某些名额已经被长期于此的实习生给拿下了。公布名额和网申网测也都是走走流程。

关系户因素:那些个闻所未闻的学校,不对口的专业,还有学历等等可以看出,关系户确实是存在的,可是券商能够拒绝这些关系户为自己带来的实际和潜在收益吗?

帅哥美女因素:如果你相貌堂堂,一表人才,倾国倾城,恭喜也是有很大把握进的。这些嘛,从简历和个人中完全可以发掘出来。业务型人才,至于高富帅和白富美们,进的必须也都是核心业务岗呢。

HR随机波动因素:好吧,这个臆测的,可能存在,HR心情好看你顺眼轻轻一点就过了呢,说不定也是手抖啊。

地域因素:对总部岗位来说关系不大,除非地域限制要求比较高的一线业务部门,高校或生源地是当地最好。


综上所述:

研究生学历以及985招牌仍是应对机构招聘的重要优势;

没有背景的同学们要逆袭券商的话:实习、CFA、CPA和司考等都是利器;

专业不对口么,学校不出名么,多添加点提示性关键字说不定就能过了呢;

研究类岗位需要专业对口,或有相关实习经历,业务类岗位基本要求专业大类符合即可。后台类专业相关要求也较高。


一位券商HR曾经讲过,券商业务部门看重的是在学校的学生活动和社会活动经历、而研究部门更为看重实习经历,成绩也属其次,简历放眼望去写的成绩全是前10%的。

固收和投资研究类岗位目前仍是为热门,计算机和金融成为了就业范围最广、最为百搭的两个专业大类,而码农和金融民工的较量才刚刚开始。

一般的同学,报岗位时还是要认真考虑下所报岗位录取人数,专业和学历要求,以及自己是否有相关实习经历,最好还是要向内部打听一下哪些部门今年有内定,哪些是真要招人。比如一同学在招商某部门实习,换了好几拨实习生最后也就只有他1个人还在实习,但是岗位今年要招5个,所以空缺还是蛮多的。而研究员只招3个,且基本已经从实习生中定下的,网申时还是要慎重考虑。


文已至此,在考虑自己的适合性,还有把握程度之后,本人在投行和债揽里面最终还是选择了投行。

这里用到的其实也是较为简陋的数据透视分析,有很大的的局限性,比如数据缺失所导致偏差(包括实习因素影响和内部关系户因素未能发掘),以及其实在面临实际问题时,也会用到许多更为复杂的动态模型和方法。在下所学有限,且不献丑了。希望大家在网申时注意一些细节和申请条件及要求,选择符合要求和自己把握较大的岗位。也希望以上能够对大家在接下来的网申和面试过程有所帮助。

俗话说,三分靠运气,七分靠努力,爱拼才会赢。Pay与Payoff 不正是一体两面么。各位,加油啦。


一些另类数据:

此次通过建立筛选进入机试环节的3157人次中,

最西洋化的人:有12人用的是拼音或英文姓名,北大清华各1人用的英文校名。

最稀里糊涂的人:有2人姓名未知(意味着有俩二货名字都没填竟然也给过了,Ou, a meizi in)

最有券商范的名字:扬帆。有5人重名叫扬帆。

最全能的牛人:来自复旦大学的李哲,一人独中5个岗位。

最后,还是要提醒一下大家注意细节。细节决定成败!

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