数智化稽核分析岗

优缺点分析

角色解读

• 纵向可发展为资深数据审计专家或稽核团队负责人
• 横向可向风控策略、数据科学或AI业务落地专家转型
• 参与稽核与IT审计项目，通过数据挖掘识别异常线索并跟进排查
• 构建风险监控指标体系，维护稽核规则与分析模型，推动持续监测
• 探索大模型和Agent技术在稽核审计场景的落地应用
• 熟练掌握SQL和Python，能独立完成数据提取、清洗、建模到部署的全流程
• 具备敏锐的风险识别能力和算法设计能力，有稽核或风控经验
• 了解大模型及AI应用，能将其与审计业务场景结合

申请策略

• 准备具体的数据驱动审计案例，说明如何通过数据发现隐蔽风险
• 突出SQL/Python数据处理及建模能力，展示从数据到模型部署的完整项目经验
• 强调在金融或互联网行业的风控、稽核或数据分析实战成果
• 展现对大模型/Agent等AI技术的关注及实际应用或探索经历
• 深入了解金融稽核、内审的业务流程与常见风险点
• 学习并实践大模型（LLM）在文本分析、异常检测等审计场景的微调或Agent应用

面试指南

• STAR法则：针对案例题，按情境、任务、行动、结果结构化回答，突出数据带来的业务价值
• 业务+技术双重视角：回答技术问题时，先阐述业务痛点，再说明技术选型和实现路径
• 请分享一个你通过数据挖掘发现异常线索并成功排查风险的案例
• 如何构建一套有效的风险监控指标体系？请结合具体业务场景说明
• 你认为大模型或Agent技术在稽核审计中有哪些具体的应用场景？如何推动落地？
• 在从数据处理到模型部署的全流程中，你通常如何保证数据质量和模型效果？
• 复习SQL和Python的高级用法，准备手撕代码或复杂查询的场景
• 了解平安集团近期的数字化转型战略及稽核审计相关的公开信息