风控策略

优缺点分析

角色解读

• 可在京东科技内部晋升为高级策略专家或团队负责人，负责更大范围的资管策略
• 横向扩展至消费金融、银行等其他金融机构的风控或策略岗位
• 向AI产品经理或数据科学方向转型，结合技术与业务能力
• 制定和优化贷后催收策略，通过数据分析和模型驱动提升回收率
• 负责贷后预警管理，设计预警策略并进行日常监控
• 利用AI技术（如机器学习、大模型）优化催收触达时机、话术和分案逻辑
• 构建业务指标分析体系，输出常规报表和专题报告，发现异常并定位原因
• 精通SQL、Python或SAS等数据分析工具，具备BI可视化能力
• 扎实的数据敏感度，能从海量数据中发现业务机会与风险
• 熟悉贷后策略或催收模型（如催收评分卡）的制定与评估
• 了解AI技术（机器学习、大模型）在催收场景的应用，有项目经验优先

申请策略

• 面试前深入了解京东科技智能资管的业务模式和技术栈，准备针对性的案例
• 关注京东价值观（客户为先、创新等），在面试中体现契合度
• 突出贷后策略制定与优化的具体案例，如通过策略提升回收率X%、降低成本Y%
• 详细描述数据分析项目经验，包括使用的工具（SQL/Python/SAS）、数据量和业务影响
• 如有AI应用经验（如机器学习模型、大模型），重点展示在催收或风控场景的实践
• 强调跨部门协作和项目管理能力，体现推动策略落地的成果
• 补充机器学习或深度学习相关知识，特别是分类、预测模型在风控场景的应用
• 学习智能外呼、自然语言处理等AI技术在催收中的最新应用

面试指南

• STAR法则：清晰描述场景、任务、行动、结果，数据量化
• 结构化思维：先分析问题原因，再提出方案，最后评估效果和迭代计划
• 结合业务和技术：展示既懂业务逻辑（如催收周期、客户分层）又掌握技术工具（模型、SQL）的能力
• 请描述一次你通过数据分析优化贷后策略的经历，具体步骤和结果
• 如何处理逾期率突然上升的情况？你的诊断和应对流程是什么？
• 你使用过哪些机器学习模型在催收场景？效果如何评估？
• 如何平衡回收率和催收成本？举例说明你的策略逻辑
• 如果让你设计一个智能催收系统，你会考虑哪些关键模块？