阿里巴巴阿里国际-风险数据分析专家-杭州

1. 数据收集与分析 负责收集和整理即时配送业务相关数据，包括但不限于：从业人员基本信息（年龄、驾龄、工作经验等），配送行为数据（配送路线、时间、天气条件等），事故发生率统计和理赔数据分析 2. 风险建模与风控策略制定 开发和维护即时配送意外险风险评估模型，运用统计学和机器学习方法进行风险定价； 建立风险预警机制、异常检测系统和反欺诈识别机制，特别关注车险人伤、意外险等行业黄牛的防范； 制定风险分级标准、承保政策、业务分流策略和调度优化方案； 定期评估和优化风险模型效果，完善风控策略； 3. 业务支持与协作 与产品、技术团队协作，推动风控系统建设； 为销售和运营团队提供风险数据支持，参与保险产品设计和定价策略制定； 定期输出风险分析报告和管理建议。

1、 深入理解业务市场格局和商业模式，建立完整相关的报告和分析体系，跟踪预算预测的执行情况； 2、 准备月度集团经营管理报告，分析风险和机会，跟踪行动计划； 3、 各事业部利润分析，为管理层决策提供财务分析方案； 4、 参与编制年度预算和季度预测，并分析预实差异；审核汇总各个事业部预算； 5、 完成行业可比公司的季报、半年报和年报对标分析； 6、 构建和优化财务分析模型，提高效率和准确性。

1. 全面预算管理 1) 主导年度预算及月度滚动预测编制，构建数据驱动的预测模型与分析框架，落地执行全面预算管理机制； 2) 负责云单体及合并财报、管理报表的编制与输出，定期跟踪预算执行情况并动态调整预测，优化综合财务计划与控制标准。 2. 财务指标分析与洞察 1) 建立财务指标长周期趋势预测体系，验证核心指标合理性并跟踪考核，输出高质量财务分析报告； 2) 开展云业务资产负债表（BS）及现金流量表（CF）核心科目量化分析，设计财务管控工具、制度及流程，通过科目变动识别业务问题并提出改进建议。 3. 业财协同与决策支持 1) 支持业务目标制定、拆解及考核机制设计，推动财务与业务深度协同； 2) 构建业务、产品、客户等维度的业财分析体系，提炼核心指标，搭建管理监控模型，通过数据挖掘定位业务动因、机会点及风险，为管理层提供战略决策支持。 4. AI与数字化工具应用 1) 探索AI技术在预算预测、财务分析等场景的应用，推动自动化报表、智能预警等工具落地，提升分析效率与精准度。 5. 数据建模与算法开发 1) 设计并优化数据建模框架，构建业务预测模型、风险评估模型及资源分配模型，以支持财务与业务决策的量化分析； 2) 运用机器学习、统计建模等算法挖掘数据价值，提升预算准确性与风险预判能力； 3) 联合业务支撑系统及数据工程团队，优化系统构架，设计并落地标准化的数据模型与数据仓库，支撑多维度业务分析需求，赋能数据驱动决策文化。

1、内部经营分析：基于业务目标及商业模式，搭建全面、准确、客观的指标体系和监控框架。同时基于业务监控体系，清晰洞察业务全局和定位业务问题； 2、通过分析报告或专题研究等形式，对业务问题进行深入分析，为平台机制、行业/商家策略、产品方向、资源投入策略等业务决策提供数据和分析支撑，输出经营管理建议，协助达成业务目标并提升效率； 3、将监控体系及分析方法逐步总结沉淀，抽象、提炼数据产品需求，与产品、商业智能分析等相关团队开展跨部门合作并推动数据产品的落地； 4、市场研究及分析：关注跨境电商赛道动态，分析和跟踪业内玩家的业务动作和表现，输出行业分析洞察报告。