AI风控策略经理

优缺点分析

角色解读

• 横向发展：向高级风控策略专家或风控总监晋升，负责更大范围的策略制定
• 纵向深化：成为风控模型专家，主导AI驱动的风险预警系统开发
• 跨领域拓展：转向金融科技产品经理或数据分析负责人，综合业务与技术能力
• 负责风险规则体系的搭建与持续优化，包括规则评估、部署、监控及异常回溯
• 深入分析各类风险案件，挖掘规律并提出应对策略，迭代风控模型规则
• 与业务团队协作，理解融资租赁产品场景，结合用户画像调整风险策略
• 领导交办的其他数据分析与策略优化任务
• 扎实的数据分析能力，熟练使用Python进行数据处理和模型开发
• 掌握数据库操作（如SQL），能高效提取和清洗数据
• 熟悉融资租赁或信贷领域常见的欺诈模式，具备规则提炼经验
• 逻辑思维缜密，对数据敏感，能快速从异常中定位问题

申请策略

• 关注平安的金融科技方向，面试中可主动探讨AI在风控中的应用
• 准备1-2个过往风控案例的完整复盘，包括问题、分析过程、策略实施与效果
• 突出风控策略项目经验，如规则优化后风险下降的具体数据
• 强调Python和SQL的实际应用能力，可附上GitHub或项目链接
• 展示对融资租赁或信贷业务的深度理解，如欺诈案例复盘
• 体现逻辑分析能力，例如简历中用量化成果描述过往工作
• 若Python基础薄弱，建议系统学习pandas、numpy及基本机器学习模型
• 补充融资租赁行业知识，了解常见骗贷手法和风控指标体系

面试指南

• 采用STAR法则：背景-任务-行动-结果，尤其突出你的分析逻辑和量化效果
• 对于策略设计题，展示从业务理解到规则提炼的完整步骤
• 技术问题侧重功能实现和效率考量，可提及常用库或算法
• 请描述一次你通过数据分析发现并优化风控规则的经历
• 如何设计一个针对融资租赁客户的反欺诈规则？
• 解释一个你使用Python解决实际业务问题的例子
• 如果线上指标出现异常，你会如何回溯并排查？
• 你如何看待机器学习在传统风控中的角色？