2019传统金融VS互联网金融人才研究报告.pptx

,2019传统金融VS互联网金融人才研究报告,030611人才城市分布毕业院校&学历分布性别比例,131929薪酬分析流动性分析热门职能分析,目录,2,人才城市分布,3,传统金融热门城市TOP10,互联网金融热门城市TOP10,1北京2上海3广州4深圳5成都6武汉7天津8重庆9南京10西安,1上海2北京3深圳4杭州5广州6武汉7成都8南京9西安10长沙,人才城市分布,北上广深一线城市金融业发达，金融人才分 布也居于前列,4,上海的互联网金融发展一直走在全国前列 互金人才占比最高,传统金融热门城市TOP10,互联网金融热门城市TOP10,1北京2上海3广州4深圳5成都6武汉7天津8重庆9南京10西安,1上海2北京3深圳4杭州5广州6武汉7成都8南京9西安10长沙,人才城市分布,5,毕业院校&学历分布,6,传统金融行业,互联网金融行业,人才毕业院校,名校多，综合类院校和专业财经院校都有相当高的占比,7,上海的院校占比较高，或与上海互联网金融业发达有关,传统金融行业高薪员工毕业院校TOP20互联网金融行业高薪员工毕业院校TOP20传统金融与互联网金融行业的高薪员工来自985及211院校的占了很大一部分，反映出金融行业的“名校情结”。,高薪员工毕业院校TOP20,8,47.34%,44.04%44.83%,49.11%,8.62%6.06%,0%,20%,40%,60%,专科及以下,本科,硕士及以上,30岁以下入职员工学历对比,48.50%,42.87%42.50%,50.46%,8.63% 7.04%,0%,20%,40%,60%,专科及以下,本科,硕士及以上,全体员工学历,学历分布,传统金融互联网金融传统金融互联网金融总体来看，传统金融行业高学历员工占比高于互联网金融行业。年轻员工中，互联网金融行业本科率比传统金融行业高1.77个百分点，硕士及以上学历传统金融行业高出互联网 金融行业2.56个百分点。,9,学历分布,0%,10%,20%,30%,40%,50%,60%,70%,银行,期货,证券,基金,信托,人寿保险,财产保险,传统金融-学历分布,0%,10%,20%,30%,40%,50%,60%,70%,互联网支付,互联网分期,网络借贷,互联网理财,互联网基金,互联网金融-学历分布,专科及以下本科硕士及以上专科及以下本科硕士及以上传统金融领域，银行、期货、证券行业的学历水平较高，本科及以上学历占比均超过60%；保险业学历水 平相对较低，或与其销售职能占比高有关。互联网金融领域，互联网支付的高学历人才占比最多，或与其高技术人员占比较高有关；而互联网分期 的硕士学历人才占比最低。,10,性别比例,11,0,0.5,1,1.5,2,性别比例（男/女）,男性比例大,性别比例,传统金融领域：,12,银行女性占比高于男性 保险行业男女比例接近1,其余细分行业男性比例均大于女 性，其中信托行业男性比例最大互联网金融领域：互联网分期行业男性比例最大， 男女比例接近2:1,薪酬分析,13,0,10000,20000,30000,40000,银行,期货,证券,信托,基金,财产保险,人寿保险,传统金融-职级薪资,职员经理总监合伙人,0,10000,20000,30000,40000,互联网支付,互联网理财,网络借贷,互联网基金,互联网分期,互联网金融-职级薪资,职员经理总监合伙人,薪资分布,平均薪资7076元,平均薪资9502元,互联网金融行业平均薪资高于传统金融行业互联网金融细分领域中，互联网基金和互联网分期薪资水平相对较低，或与其有较多低端岗位（如销售、催收）有关,14,单位：元,单位：元,0,1000,2000,3000,4000,传统金融跳槽薪资涨幅,1000,2000,3000,4000,0寿险财险期货基金证券银行信托互联网理财互联网基金网络借贷互联网分期互联网支付,互联网金融跳槽薪资涨幅,信托、互联网支付人才跳槽后薪资涨幅居前,传统金融行业，信托人才跳槽后薪资涨幅最大，远高于居于第二位的银行。讲究业绩为王的信托行业，其员工较强的 竞争力或成为跳槽后涨薪幅度大的原因之一。互联网金融行业，互联网支付人才跳槽后薪资涨幅最大，或因为其中高学历、技术人才占比较大，发展潜力大。,单位：元,单位：元,15,互联网金融人才更加“年轻有为”单位：元年龄-薪资总体来看，年纪相同的互联30000网金融行业的员工薪资明显高于传统金融行业，更加符20000合员工“年轻有为”的期望。从37岁开始，无论传统金融10000还是互联网金融人才的涨薪 幅度均开始趋缓。021 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45单位：岁16,0,10,20,30,40,传统金融职级-年龄,0,10,20,30,40,网络借贷,互联网理财,互联网分期,互联网金融职级-年龄,互联网基金职员经理总监高管,信托证券期货基金人寿保险银行互联网支付职员经理总监高管相较于传统金融行业，互联网金融行业人才各职级“年轻化”现象明显互联网支付行业人才平均年龄接近传统金融行业互联网理财和互联网分期行业员工最为“年轻”,互联网金融行业“年轻化”,单位：岁,17,单位：岁,人才在互联网金融行业工作不到三年，薪资涨幅超过60%；同等工作年限，传统金融行业的薪资涨幅不到40%。 相比之下，传统金融人才薪资增长的峰值出现在工作三到五年时，涨幅也超过了60%。,工作不到三年，互联网金融行业薪资涨幅超60%,0%,20%,40%,60%,80%,0,6000,12000,18000,0-1,1-3,3-5,5-8,8-15,传统金融工作年限-薪资,传统金融公司,增幅,20%,40%,60%,80%,0,6000,12000,18000,24000,0-1,5-8,8-15,互联网金融工作年限-薪资,1-33-5互联网金融公司,增幅,18,单位：元24000,单位：元,单位：年,0%单位：年,流动性分析,19,互联网金融行业平均在职时间为23个月，传统金融行业平均在职时间为28个月证券、信托、银行、基金行业平 均在职时间居前，均超过30个月互联网理财、互联网分期行业平 均在职时间不足20个月,0,12,24,36,证券,信托,银行,基金,期货互联网支付 人寿保险,财产保险 互联网基金 网络借贷 互联网理财 互联网分期,平均在职时间,流动性分析,单位：月,20,稳定性方面：传统金融人才互联网金融人才,0,22,44,银行,期货,证券,财产保险,人寿保险,基金,信托,传统金融平均在职时间,0,22,44,互联网支付,网络借贷,互联网基金,互联网理财,互联网分期,互联网金融平均在职时间,职员经理总监高管职员经理总监高管管理层方面，传统金融领域管理层员工平均在职时间均超过44个月；互联网金融领域，平均在职时间最长的为互联网 支付行业的高管，但仍未超过42个月。普通员工方面，传统金融领域中最不稳定的为财产保险行业，仅有22个月；互金领域的员工不稳定性更强，除互联网 支付以外，其他细分领域的员工在职时间均不足22个月。,21,单位66：月,单位66：月,传统金融行业从业人员众多，大 部分人才在行业内流动；流向其他行业的不足10%。,传统金融人才多在本行业流动,传统金融,传统金融,其他行业,互联网金融,流出5.72%,流入10.64%,22,互联网金融,传统金融,其他行业,互联网金融,流出24.57%,流入26.71%,互联网金融行业有超过60%的人才来,自传统金融行业，来自其他行业的人才也超过四分之一；过半数互金人才“回流”至传统金融行业，25%左右的人才仍留在本行业。,互联网金融人才跨行业流动频繁,23,58.03%,35.47%,5.53%,TOP30流入公司前50企业从属领域,26.50%,68.02%,5.48%,TOP30流出公司前50企业从属领域,P2P 行业TOP30平台流动性分析,传统金融公司互联网金融公司其他P2P顶尖平台超过50%的人才来自传统金融行业,24,传统金融公司互联网金融公司其他回流至传统金融行业的人才仅为26.5%,相关数据图表来源于由e成科技联合网贷之家制作发布的2016 P2P网络借贷行业人才白皮书,0%,5%,10%,15%,20%,1月2月3月4月5月6月7月8月,9月10月11月12月,2015年传统金融简历更新人数比例,员工管理人员,0%,5%,10%,15%,20%,1月2月3月4月5月6月7月8月,9月10月11月12月,2015年互联网金融简历更新人数比例,员工管理人员,总体来看，互联网金融人才简历更新比例明显高于传统金融人才；下半年互联网金融人才简历更新比例增加明显，或因为2015年下半年多家理财机构恶性事件曝出，监管政策频出，对行业前景发展的不看好引致行业内人才跳槽意愿增加；高管简历更新比例高于员工，或与近两年互联网金融“高薪挖角”有关。,15年下半年互金人才跳槽意愿增加,25,0,200,400,600,800,15年11月,15年12月,16年1月,16年2月,16年3月,16年4月,16年5月,16年6月,高管半年简历更新,P2P行业TOP30 平台的高管 在 5 月、6月更新简历的次数也很多，或因为 2016 年来以来，各项互联网金融监 管措施密集出台，监管力度 持续加强导致高管跳槽意愿 增加。,P2P行业TOP30平台高管流动性分析,单位：次,26,相关数据图表来源于由e成科技联合网贷之家制作发布的2016 P2P网络借贷行业人才白皮书,保险,太平洋人寿保险 平安保险平安财保,保险,银行,银行中国银行 工商银行 农业银行 建设银行 民生银行 交通银行,太平洋人寿保险 平安保险平安财保,中国银行 工商银行 农业银行 民生银行 交通银行 平安银行 建设银行,流入流出公司TOP10,流入公司TOP 10,流出公司TOP 10,证券广发证券,传统金融,由于基数庞大，银行、保险仍是传统金融领域人才流动量最大的两大行业,27,其他,Wind咨询,其他,Wind咨询,网络借贷陆金所,保险,互联网支付,快钱支付 支付宝 网银在线 环迅支付,平安保险 平安财保,银行光大银行 交通银行 平安银行,互联网支付快钱支付 银联商务 网银在线 支付宝 环迅支付 通联支付银联电子支付,流入流出公司TOP10,保险,平安保险,流入公司TOP 10,流出公司TOP 10,传统金融,互联网金融,互联网金融,互联网金融爱从银行、保险行业挖人互联网支付“吸收” 人才能力强,28,热门职能分析,29,0,20000,40000,60000,传统金融产品经理年龄-薪资,0,20000,40000,60000,互联网金融产品经理年龄-薪资,传统金融产品经理在30岁前薪资增长迅速，30-35岁时薪资增长趋于稳定，35岁之后几年又出现 一波薪资增长高峰。互联网金融产品经理与传统金融类似，但其在30-35岁之间的薪资涨幅要高于传统金融。,热门职能：产品经理,单位：元,30,单位：元,21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40单位：岁,21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40单位：岁,说明：基于e成人才公海海量的简历沉淀，我们采用了核密度估计(KDE)方法给出了热门职能薪资 分布密度估计。由于计算方法问题会出现边缘（坐标零点）之外很小的区间内概率密度不为零的 现象，但其影响较小，可以忽略。,热门职能：产品经理,单位：元,单位：元,传统金融产品经理薪资分布,互联网金融产品经理薪资分布,31,10%,51%,39%,传统金融产品经理学历分布,专科及以下,本科硕士及以上,9%,65%,26%,互联网金融产品经理学历分布,专科及以下,本科硕士及以上,传统金融产品经理学历结构总体优于互联网金融产品经理，其高学历人才比重（硕士及以上）高 出互联网金融产品经理13个百分点，专科及以下学历二者占比皆在10%左右。,热门职能：产品经理,32,0,10000,20000,30000,40000,传统金融运营年龄-薪资,0,10000,20000,30000,40000,互联网金融运营年龄-薪资,传统金融运营在21-30岁之间薪资增长迅速，随后出现波动，在38岁左右达到峰值；互联网金融运营与传统金融类似，但其薪资增幅略高于传统金融运营，在33岁后互联网金融运 营薪资明显高于传统金融运营。侧面反映出互联网金融运营的发展后劲“较强”。,热门职能：运营,单位：元,33,单位：元,21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40单位：岁,21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40单位：岁,热门职能：运营,单位：元,单位：元,传统金融运营薪资分布,互联网金融运营薪资分布,34,传统金融与互联网金融运营薪资分布均相对较为集中,20.73%,65.11%,14.17%,传统金融-运营学历分布,专科及以下,本科硕士及以上,31.06%,60.11%,8.83%,互联网金融-运营学历分布,专科及以下,本科硕士及以上,传统金融运营学历结构总体优于互联网金融运营，前者本科及硕士学历比重均高出后者5%左 右。此外，运营职能总体专科及以下学历从业者偏多，分别达到了20.73%和31.06%。,热门职能：运营,35,0,10000,20000,212223242526272829303132333435,传统金融理财经理年龄-薪资,0,10000,20000,互联网金融理财经理年龄-薪资,传统金融理财经理起薪较低，在21-30岁之间薪资增长较快，随后趋于稳定；互联网金融 理财经理起薪稍高，但26岁前增长稍慢，随后薪资涨幅较大，显著高于同龄传统金融理 财经理。,热门职能：理财经理,单位：元30000,36,单位：元30000,单位：岁,212223242526272829303132333435单位：岁,热门职能：理财经理,单位：元,单位：元,传统金融理财经理薪资分布,互联网金融理财经理薪资分布,37,传统金融理财经理薪资分布相对集中，互联网金融理财经理薪资分布则较为分散,48%,47%,5%,传统金融理财经理学历分布,专科及以下,本科硕士及以上,44%,51%,5%,互联网金融理财经理学历分布,专科及以下,本科硕士及以上,传统金融理财经理学历结构与互联网金融类似，二者的高学历人才均占比较低，仅为5%。传统金融理财经理本科人才占比略低于互联网金融，专科人才占比则略高于互联 网金融。,热门职能：理财经理,38,0,10000,20000,30000,传统金融风险管理年龄-薪资,0,10000,20000,30000,互联网金融风险管理年龄-薪资,传统金融风险管理总体呈现出稳定增长的趋势，30岁前从业者薪资涨幅明显高于互联网金 融；而互联网金融风险管理薪资出现较大增幅主要出现在28-30岁之间。这或与传统金融 行业对于风险管理的重视程度有关。,热门职能：风险管理,单位：元40000,39,单位：元40000,21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40单位：岁,21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 39 40单位：岁,热门职能：风险管理,单位：元,单位：元,传统金融风险管理薪资分布,互联网金融风险管理薪资分布,40,传统金融风险管理薪资分布较为分散，互联网金融风险管理薪资分布则较为集中,11%,55%,34%,传统金融风险管理学历分布,专科及以下,本科硕士及以上,23%,66%,11%,互联网金融风险管理学历分布,专科及以下,本科硕士及以上,传统金融风险管理学历结构明显优于互联网金融，高学历人才占比差距最为明显，传统金 融硕士及以上学历高出互联网金融风险管理23个百分点。传统金融风险管理人才在技术及经验方面均有较深厚积累，而互联网金融由于发展时间相 对较短，风险管理人才储备不足，因此常会出现从传统金融行业“挖墙角”的现象。,热门职能：风险管理,41,0,20000,40000,60000,80000,传统金融金融工程师年龄-薪资,0,20000,40000,60000,80000,互联网金融金融工程师年龄-薪资,传统金融金融工程师薪资水平随年龄增长总体表现出稳中有升的趋势。30岁前传统金融与互 联网金融金融工程师薪资差距不大，但在30岁之后互联网金融行业的金融工程师薪资显著高 于传统金融行业同龄金融工程师，在某些年龄甚至高出一倍以上。侧面反映出互联网金融对 于此类既懂金融又懂IT的复合型人才的重视。,热门职能：金融工程师,单位：元,42,单位：元,21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40单位：岁,21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 35 37 39 40单位：岁,热门职能：金融工程师,单位：元,单位：元,传统金融金融工程师薪资分布,互联网金融金融工程师薪资分布,43,传统金融金融工程师薪资分布较为集中，互联网金融金融工程师薪资分布则较为分散,27%,44%,29%,传统金融金融工程师学历分布,专科及以下,本科硕士及以上,20%,60%,20%,互联网金融金融工程师学历分布,专科及以下,本科硕士及以上,传统金融金融工程师高学历人才占比高于互联网金融行业，同时专科及以下学历也高于互联 网金融行业。,热门职能：金融工程师,44,0,5000,10000,15000,20000,理财经理,风险管理,运营,金融工程师,产品经理,热门职能平均薪资对比,传统金融,互联网金融,除风险管理职能外，互联网金融相关热门职能平均薪资均高出传统金融相关职能20% 左右。总体来说互联网金融薪资优势明显，而相对较低的薪资或会导致传统金融人才 容易被“挖墙脚”。,多数互联网金融热门职能薪资高于传统金融,单位：元,45,谢谢观看,