阿里云阿里云智能-采供内控专家（智能风控方向）-杭州
任职要求
1、行业经验：5年以上内控、风险管理或数据分析相关工作经验，具备智能风控体系搭建经验的优先。 2、能力要求： ● AI Agent搭建能力： 核心要求！ 必须具备利用低代码平台（如Coze, Dify, Langflow, GPT Builder等）快速搭建AI Agent或AI应用的实际经验，请务必在简历中附上相关案例或作品集。 ● 大模型应用理解： 深刻理解大语言模型（LLM）的能力边界，熟悉如何通过API调用主流大模型（如Qwen、deepseek等），…
工作职责
运用大数据、人工智能、机器学习等能力和工具，通过数据驱动和智能化手段，构建智能化风险体系，通过AI驱动数据沉淀、分析与决策闭环，提升业务风险识别与防控效果。 ● 数据沉淀与治理：梳理风险相关业务流程与数据口径，推动数据采集、清洗、标注，建立可复用的数据资产（指标、标签、特征、样本集等），持续提升数据可用性； ● AI能力在风控场景落地：结合业务需求，推动AI工具/模型在风险识别、预警、稽核等场景的产品化落地（如智能辅助、自动化分流、风险提示等）； ● 评估并集成AI工具链（如LLM、AutoML、NLP模型等），优化数据处理流程（例：非结构化文本解析、异常检测自动化）； ● 需求管理与跨团队协作：能够把风险问题抽象为产品需求，输出需求文档；高效对接算法/开发团队，推动模型训练、数据管道及系统功能落地； ● 持续跟踪AI产品上线后的效果，收集用户反馈，进行数据分析，不断优化产品功能和用户体验。
在传统内控内审基础上，能运用大数据、人工智能、机器学习等能力和工具，通过数据驱动和自动化、智能化手段，提升业务风险识别与防控效果。 1、风险评估： ● 识别、评估及总结所负责业务领域的风险大图，有计划的进行对应风险治理并持续监控风险水位; ● 具备复杂场景的风控机制的设计能力，能主导所负责业务领域风控体系的建设和完善，建立完整框架包括风险预警、应急预案和风险治理流程； 2、内控检查与审阅： ● 根据管理需求独立开展专项形式的采购内控检查/审阅工作，为有效降低和防范风险提供内控改善建议； ● 能抽象高频、高风险业务场景，将传统抽样逻辑转化为自动化稽核规则，设计及实施自动化稽核程序，尽可能实现业务全检； 3、风险处置： ● 能应对复杂和高风险情况，制定全面的风险处置计划，在风险事件发生后快速响应、果断应对，并能与内外部进行有效沟通推进落实； 4、推动审计/稽核能力产品化： ● 具备敏锐的洞察力，能从复杂的业务流程中提炼出核心痛点，且能将内控管理基线通过数字化手段进行预防及监测，实现实时拦截、分级预警与自动留痕； ● 推动审计/稽核能力产品化，能和数据团队、产品团队密切合作，将成熟审计/稽核逻辑封装为自助看板、轻量级机器人或API服务，确保各项内控措施能高效、正确地植入业务流程，最大程度的推进事前预警、事中干预； 5、改进闭环： ● 推进问题改进闭环及时改进并构建相应的运营保障机制，保障从风险识别到业务改善的落地，防止同类问题再次发生。
职责描述： 独立开展业务域审计，发掘并治理业务域风险，完善内控体系，监督流程控制措施有效性，提升业务风险管理水位。 1、风险评估与治理：识别、评估及总结所负责业务板块的top风险，有计划的进行对应风险治理并持续监控风险水位； 2、内控检查与审阅：根据管理需求独立开展专项形式的采购及供应链领域检查/审阅工作和关键岗位的在岗/离岗审计。为有效降低和防范风险提供内控改善建议，推进问题改进闭环及时改进并构建相应的运营保障机制，保障从风险识别到业务改善的落地。 3、推进数据化风控：完善业务域内部控制体系，设计并落地针对业务域结构性及系统性风险的内控优化方案；能将内控管理基线通过数字化手段进行预防及监测，最大程度的推进事前预警、事中干预。 4、完善制度、打造心智：为对接团队提供内控咨询和指引，及时发现风险并查缺补漏，持续完善制度流程体系；建立风险运营体系，提升管理层风险感知及风险管理参与度，构建事业部良好的内控文化心智。 5、其他内控相关工作。
1. 基于业务规划、服务器数量变化，制定生态人力规划 2. 协同业务做好生态侧信息上传下达、生态用工风险事件应急处理等 3. 监控业务指标并识别业务生态用工风险，协同并推动相关方处理和优化
1. 基于业务规划、服务器数量变化，制定生态人力规划 2. 协同业务做好生态侧信息上传下达、生态用工风险事件应急处理等 3. 监控业务指标并识别业务生态用工风险，协同并推动相关方处理和优化