风控数字化

优缺点分析

角色解读

• 纵向可发展为风控数字化专家或风控数据团队负责人，主导集团级风控战略
• 横向可向AI业务落地专家、数字化转型负责人等方向拓展，推动企业智能化升级
• 搭建集团智慧化风控体系及整车主价值链业务风险模型，进行全生命周期管理
• 构建风控AI智能体，推动风控知识库与AI审查能力在实际业务中的落地
• 参与专项审查，通过业务数据分析识别风险，并设计相应的风控策略
• 具备扎实的数据审计、风险数据挖掘与风险建模经验，熟练使用MySQL和Python
• 熟练掌握大模型工具及Prompt Engineering，能将业务痛点转化为AI解决方案
• 熟悉常见风控模型及策略引擎的运作逻辑，具备优秀的问题拆解能力

申请策略

• 在面试前深入了解吉利汽车近期的数字化转型战略及风控相关的公开信息，展现对业务的深刻理解
• 突出5年以上风险建模与数据挖掘经验，列举具体的风控模型案例及业务收益
• 详细展示大模型及Prompt Engineering的实际应用经验，特别是如何将AI转化为风控生产力的案例
• 强调在整车制造业或类似复杂制造业背景下的业务理解与风控策略设计能力
• 深入学习大模型在风控、审计领域的最新应用案例，掌握更高级的Prompt技巧与Agent开发基础
• 了解整车制造行业的供应链、生产、销售等主价值链的常见风险点及行业合规要求

面试指南

• STAR法则：针对项目经验问题，按照情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)结构化回答，突出数据指标和业务收益
• 技术+业务双重视角：在回答AI应用问题时，既要讲清楚技术实现（如Prompt设计、模型调用），更要强调对业务痛点的解决和效率提升
• 请分享一个你主导的风险建模项目，你是如何识别业务风险并设计风控策略的？
• 在日常工作中，你是如何使用大模型提升风控效率的？请举一个具体的Prompt Engineering案例
• 大模型在风控场景中存在哪些能力边界和常见风险？你是如何规避这些风险的？
• 如果业务部门对风控策略有抵触，你如何通过数据分析和沟通推动策略落地？
• 准备1-2个将大模型应用于数据分析或风控审查的实操案例，最好有具体的效率提升数据
• 复习MySQL和Python在复杂数据处理中的高级用法，以及常见风控模型的原理与调优