网商银行-全面风险管理专家-杭州

优缺点分析

角色解读

• 在技术深度上，成为AI金融风控领域的顶级专家，主导复杂风险问题的解决方案
• 在职业广度上，可向首席风险官（CRO）方向发展，或成为影响行业标准制定的技术领袖
• 在管理方向上，可发展为模型风险管理团队的负责人或风险管理部门的中层管理者
• 搭建并持续优化覆盖传统与AI模型的银行级模型风险管理体系框架，进行模型分级分类管理
• 设计和实现AI模型风险的感知与防控工具及策略，包括构建评测Benchmark、设计Guardrails等，保障模型应用安全
• 推动人工智能模型风险管理的行业标准制定，将内部实践转化为行业影响力
• 扎实的金融风险管理理论基础，深刻理解金融监管对模型风险的要求和行业实践
• 具备AI/大模型技术背景，能够理解其原理并评估其带来的新型风险（如幻觉、偏见、安全性）
• 优秀的数据分析和工具能力（Python/SQL），用于风险评估、工具构建和评测体系搭建

申请策略

• 在求职信或面试中，表达你对‘利用技术手段管理AI风险’这一使命的理解和热情，这与岗位核心目标高度契合
• 准备一个案例，说明你如何发现一个隐蔽的模型风险并推动解决了它，这能很好体现你的‘风险敏锐度’和‘担当’
• 突出8年以上在金融机构或顶级咨询公司的模型风险管理项目经验，尤其是与AI/模型相关的项目
• 详细描述你使用Python/SQL进行风险分析、构建监控工具或分析报告的具体案例
• 强调你参与过的涉及新业务、新模型风险评估和解决方案设计的完整经历，体现你的风险敏锐度和体系化能力
• 深入学习当前主流大模型（如LLM）的原理、局限性及其在金融场景可能引发的风险（如提示词攻击、输出可控性）
• 研究国内外金融监管机构（如中国的央行、银保监会，美国的OCC、美联储）关于模型风险管理的最新指引和框架（如SR 11-7）
• 尝试构建一个简单的模型风险评估或监控小项目，积累实战经验

面试指南

• 对于项目经验题，使用STAR法则：Situation（背景）、Task（任务）、Action（你采取的行动，特别是技术/分析层面）、Result（取得的成果和数据）
• 对于开放设计题，展现结构化思维：先分析风险点（如数据、模型、应用层风险），再提出对应的感知（监控、评测）和防控（规则、护栏）措施，并关联金融业务场景
• 对于处理阻力题，强调沟通、价值证明与协作：理解业务痛点、用数据/案例证明风控的必要性、寻求共赢方案、分阶段推动
• 请描述你过去负责过的一个最复杂的模型风险管理项目，你是如何搭建体系并解决其中关键风险的？
• 如何看待金融业务中AI大模型的应用风险？你会如何设计一套针对大模型应用的风险感知和防控策略？
• 你有丰富的传统模型风险管理经验，但如何将经验迁移到快速迭代的AI模型风险管理中？
• 在推动一个新的风险管理标准或流程落地时，如果遇到业务部门的阻力，你会如何处理？
• 你对当前金融监管在AI领域的政策走向有什么看法？这对我们构建风险管理体系有什么启示？