贷中风险策略分析（滴水贷）

优缺点分析

角色解读

• 从策略分析向风控专家或风险模型岗发展，深入量化风控领域
• 可晋升为风控团队负责人，管理策略与模型团队
• 积累金融科技经验，往消费金融、银行等方向横向拓展
• 制定循环额度产品的贷中风险政策，通过评分卡和交易策略控制风险敞口
• 持续跟踪策略上线后的效果，量化验证并迭代优化
• 参与风险策略系统需求开发与测试，设计风险监控报表
• 精通SQL，熟练使用Python或R进行数据分析和建模
• 掌握评分卡开发与应用，熟悉信贷风险政策体系
• 具备较强的逻辑思维和数据敏感度，能独立完成策略分析

申请策略

• 面试前研究滴滴金融业务（滴水贷产品），关注行业动态
• 准备一个完整的策略分析案例，从数据到方案到效果评估
• 突出信贷风险政策相关项目经验，量化描述策略效果
• 展示SQL/Python技能，提供代码仓库或数据分析案例
• 强调评分卡、额度定价等金融风控知识
• 提前复习评分卡开发流程与逻辑回归模型
• 练习SQL复杂查询与Python数据分析库（如pandas、numpy）
• 了解互联网信贷产品常见的贷中风险场景

面试指南

• 项目类问题采用STAR法则：场景-任务-行动-结果
• 策略评估指标需关联业务目标，如逾期率、通过率、ROI等
• 技术问题先梳理原理，再结合实际应用场景
• 请描述一个你主导的贷中风险策略优化项目
• 如何评估一个额度策略的有效性？
• SQL题：计算某段时间内逾期率的变化趋势
• 评分卡中WOE和IV的含义及计算过程
• 如果策略上线后效果不如预期，你会如何排查？