高级/资深风险策略分析师（信用购）

优缺点分析

角色解读

• 在风控领域深耕成为资深策略专家，主导复杂风险场景的方案设计
• 向风控团队负责人发展，带领团队制定整体风控策略
• 横向拓展至其他金融产品（如信贷、保险）或转岗至数据分析、模型开发等方向
• 开发和维护信用购产品的风控策略，包括准入、动支、额度等环节，通过策略迭代平衡业务增长与风险控制
• 基于用户多维度特征进行画像分析，深入理解客群风险特质，为策略优化和前端运营提供数据支持
• 通过量化手段优化现有风险特征，挖掘新的有效特征，驱动特征与模型开发需求
• 搭建风险监控报表，实时跟踪风险指标，提前预判并制定应对策略
• 精通SQL和Python，能够高效处理大规模数据并完成建模与统计分析
• 扎实的风险策略经验，熟悉消费金融、信用卡或月付产品的风控逻辑
• 较强的数据分析与挖掘能力，掌握常用机器学习算法
• 优秀的沟通协调能力，能够与产品、运营、技术等多团队协作

申请策略

• 针对滴滴金融的业务场景（如出行场景分期），思考如何设计差异化风控策略
• 面试中准备1-2个完整的策略优化案例，用STAR法则呈现
• 突出量化风险策略优化案例，如通过调整准入策略降低逾期率同时提升通过率
• 展示SQL/Python项目经验，特别是大规模数据处理或特征工程相关的成果
• 如果具备消费金融、信用卡或月付产品背景，务必强调相关业务理解
• 体现跨部门协作和沟通能力，例如推动策略落地或与业务团队对接的实例
• 补充分数卡、决策树、随机森林等风控常用模型知识，以及A/B测试方法
• 学习滴滴金融业务特点，关注月付、先享后付等产品的风控逻辑

面试指南

• 对于策略设计类问题，采用“业务理解→数据探索→策略制定→评估验证→迭代优化”的逻辑，强调量化结果
• 对于数据工具问题，先明确分析目标，再分步骤展示代码思路，注意边界条件和性能优化
• 对于业务权衡问题，从风险-收益角度分析，提出多方案对比（如不同通过率下的坏账预测），结合业务实际
• 请描述你设计过一个风控策略的完整流程，如何评估效果并迭代？
• 你如何定义和监控关键风险指标？当指标异常波动时如何排查？
• 请介绍你用过的一个特征挖掘方法，如何验证特征有效性？
• 如果业务要求提高通过率，同时控制坏账率，你会如何调整策略？
• 用SQL写一段代码：从订单表中计算每个用户最近3个月的逾期天数？