字节跳动国际支付-风控策略 (Fraud Strategist)

1、基于历史数据和专家经验进行系统性研究分析，开发、挖掘对风险策略及预测模型有价值的交易、用户行为等相关特征，设计针对盗用、欺诈、作弊等风险的安全策略，并持续优化； 2、与业务深度合作，平衡支付体验与风控控制，设计、实施、监控与迭代风控策略来平衡交易风险与交易转化率，保证业务健康发展； 3、跟踪分析实时数据，对发生的可能欺诈攻击及时反应并布控对应策略； 4、与数据、产品、技术团队深度合作，建设风险引擎中台能力；协助支持风控团队项目，帮助实现团队整体目标； 5、协助团队进行跨部门资源整合，向团队成员，管理层传达有效见解和建议。

1.风险建模与算法开发 研发实时/离线的反欺诈、反洗钱（AML）和信用风险模型，覆盖信用卡、电子钱包、加密货币等支付场景。 应用机器学习（如GBDT、深度学习、图神经网络）和规则引擎，提升欺诈检测准确率并降低误杀。 针对跨境支付特点（如汇率波动、多国合规要求）优化风险策略。 2.数据驱动风控 挖掘用户行为、交易链路、设备指纹等数据，构建风险特征体系 通过大数据分析（如Spark/Flink）识别新型欺诈模式（如跨境套现、团伙作案） 3.系统落地与迭代 推动风控算法在实时决策引擎（如Drools/Fraud Ranger）中的部署，确保毫秒级响应 设计A/B测试框架，监控模型效果（如召回率、误判率），持续迭代策略 4.跨团队协作 与合规、产品、国际业务团队合作，确保风控方案符合当地法规（如GDPR、PSD2） 输出风控技术文档，向非技术部门解读算法逻辑与风险趋势

● 针对Lazpay账户体系、资金渠道、支付场景和欺诈案件等进行风险评估，通过数据挖掘和其他手段，建立针对性的欺诈风险管理策略、风险模型与监控机制 ● 通过数据化运营的方法，及时掌握风险及业务的变化，根据实际情况持续优化调整风险策略，最大限度地减少跨多个产品、多国家的业务欺诈资损 ● 过与案件调查，模型等内外团队合作，针对历史案件进行深度挖掘，刻画用户特征和作案链路，持续优化欺诈风险对抗能力 ● 监测和评估各项风险策略执行情况和效果，持续优化和完善风险政策，跟踪业务和风控指标变化，通过数据分析定位问题，并给予解决方案建议 ● 负责Lazpay各项业务的风险评估，并根据不同的业务特点制定相关风控方案，并持续监控，且不断优化调整风控策略，以帮助Lazpay在欺诈损失和客户体验之间建立最佳平衡

● 制定并执行 KYC/AML 运营策略，覆盖客户准入、持续监控、增强尽调（EDD）及退出全生命周期 ● 主导高风险客户（如 PEP、制裁名单命中、异常行为）的人工审核、风险评级与处置流程 ● 管理 eKYC 第三方厂商（如 Jumio、Onfido等），包括选型、对接、性能监控、成本优化与合规审计 ● 推动 KYC 数据标准化、复用规则与跨产品线流程统一，减少重复验证，提升通过率与体验 ● 与合规、法务、产品、技术团队协作，响应监管检查、牌照申请及数据隐私（如 GDPR、PDPA）要求； ● 建立并优化审核 SOP、质检机制、BPO 团队管理及审核平台需求，提升人审效率与准确率 ● 监控 KYC 关键指标（如通过率、误拒率、审核时效、资损关联率），驱动持续迭代