阿里巴巴LAZADA-消费金融业务分析师-杭州

1. 深入分析蚂蚁消费信贷产品（花呗）的产品属性、业务场景、客群特点，根据客户的贷前贷中贷后的行为表现，并结合平台外第三方数据，对获贷及潜在客户的信用风险进行评估与计量； 2. 根据客户的被量化的风险情况，为客户计算响应的准入门槛、授信额度、价格及对应的还款方式等，并使之实现既定目标上的最优化； 3. 科学地设计客户测试方案，为策略迭代优化提供依据，指导后续的业务策略； 4. 将研究成果转化成业务规则并跟进部署在决策系统中，服务于实际业务；

1. 深入分析蚂蚁消费信贷产品（花呗）的产品属性、业务场景、客群特点，根据客户的贷前贷中贷后的行为表现，并结合平台外第三方数据，对获贷及潜在客户的信用风险进行评估与计量； 2. 根据客户的被量化的风险情况，为客户计算响应的准入门槛、授信额度、价格及对应的还款方式等，并使之实现既定目标上的最优化； 3. 科学地设计客户测试方案，为策略迭代优化提供依据，指导后续的业务策略； 4. 将研究成果转化成业务规则并跟进部署在决策系统中，服务于实际业务；

1、利用公司内部数据资源，深度分析用户行为数据与属性，挖掘潜在价值； 2、全面理解信贷产品的特性、应用场景和目标用户，精准识别风险点； 3、综合客户在贷前、贷中、贷后的行为数据，以及内外部多维数据，进行信用风险与欺诈风险的评估和量化； 4、基于客户风险量化结果，制定准入规则、授信额度、定价策略、还款模式及清退方案，实现业务目标的最优解； 5、设计科学合理的测试方案，提供数据支持并优化策略调整，助力业务规划。

1. 主导或核心参与至少一个核心海外市场的零售信贷产品（BNPL/现金贷）全生命周期风控策略的设计、实施与迭代。需要对该市场的整体风险表现（如通过率、逾期率、损失率）和资产质量负起核心责任。 2. 深度洞察业务，精准平衡业务增长、用户体验和风险控制三者间的关系，通过数据驱动的方式，为业务决策提供关键风控输入。 智能风控体系建设 (Intelligent Risk System Development): 1. 负责构建和持续优化贷前（准入、授信）、贷中（交易监控、动态调额）和贷后（催收评分、资产处置）的核心策略模块。 2. 深入分析用户行为、交易模式和宏观信用环境，主动识别潜在风险，设计并部署敏捷、自动化的风险应对策略和监控预警体系。 风控模型与数据科学应用 (Modeling & Data Science Application) 1. 驱动信用风险模型的完整生命周期管理，包括但不限于数据探查与清洗、特征工程创新、模型（申请分、行为分、催收分等）的开发、验证、部署、监控和迭代。 2. 不仅限于应用，更需要对各类模型算法（如逻辑回归、GBDT/XGBoost、深度学习等）有一定理解，能根据业务痛点和数据特性，进行算法选型、创新和提出优化建议，并主导A/B测试验证策略和模型效果。 跨职能协作与影响力 (Cross-Functional Collaboration & Influence): 1. 与产品、运营、工程、数据科学和合规团队紧密合作，将风控能力产品化、平台化，提升风控策略的部署效率和 robustnes（稳健性）。 2. 能够将复杂的风控模型和数据分析结果，清晰、简洁地呈现给不同背景的合作方和管理层，并以此驱动决策。 策略规划与方法论 (Strategic Planning & Methodology): 负责定义特定风险领域（如反欺诈、信用评估）的中长期策略规划和技术路线图。沉淀风控方法论，并通过文档、分享等形式赋能团队，指导和培养初级风控分析师。 前瞻性研究与创新 (Forward-Looking Research & Innovation): 探索如图计算、NLP、因果推断等前沿技术在风控领域的应用，发起并领导创新项目，为业务构建面向未来的核心竞争力。