蚂蚁金服网商银行-信贷风险大模型岗-杭州
任职要求
1. 计算机、统计学、运筹学等相关专业背景； 2. 2年及以上信用风险模型建模经验，有普惠金融方向信贷风控从业经验者优先； 3. 拥有丰富的机器学习或统计模型建模经验，包括但不限于统计学、深度学习、图学习、自然语言处理、运筹优化、自动机器学习、大模型等技术； 4. 熟练使…
工作职责
1. 深入了解小微信贷业务模式，参与搭建网商贷的风控模型体系，覆盖贷前、贷中及贷后全流程风控，包括客户画像、信用评分、价值模型等； 2. 搭建多源信息风控特征池，利用机器学习、深度学习、大模型等方法解决信贷场景的实际问题； 3. 协同业务及政策团队抽象小微金融场景中的关键问题，设计大模型驱动的解决方案，推动大模型在信贷场景的创新应用，包括智能决策Agent搭建、风险判别及纠偏、小微全息画像生成等； 4. 参与和探索前沿算法在信贷智能风险管理领域的应用和落地，包括但不限于大模型、知识图谱、GraphML、多模态识别、AutoML,、运筹优化等方向。
1.风控策略制定与优化:负责汽车金融业务的风控策略设计、实施及优化，涵盖贷前、贷中、贷后全流程;基于数据分析，持续优化风控模型和策略，提升风险识别能力， 2.数据分析与模型开发:运用大数据和机器学习技术，开发风险评估模型，监控风险指标;定期分析风控数据，提供决策支持，确保风控策略的有效性。 3.风险管理:识别、评估和监控业务中的风险，制定应对措施;建立风险预警机制，及时处理潜在风险， 4.跨部门协作:与产品、运营、技术等部门合作，确保风控策略与业务目标一致; 5、根据渠道画像和分类，梳理和制定准入政策和对应SOP定性用户准入和交易政策; 6、搭建并管理渠道风险防范管控体系，推进渠道/商户评级标准、处置流程及监控体系建立，协同反欺诈建立欺诈政策、流程; 7、根据市场需求，做好风控与市场的平衡，制定和迭代汽车金融类市场各类金融产品的风控政策。
1. 构建信贷业务领域的经营分析模型，深入理解并监控第三方数据源在业务中的应用情况和价值贡献，并进行异常波动归因。 2. 负责月度分析报告的撰写，提出成本优化策略与行动建议，协同相关团队推动方案落地，持续追踪成本优化效果。 3. 了解市场，跟踪行业竞对对风险数据的应用情况及布局，为业务发展及战略规划提供数据支持和前瞻性建议。
1.参与部门相关风险管理制度的制定及修订工作，并提出相关专业意见； 2.了解特定行业趋势以及对大环境的预判、建立防范系统性风险架构； 3.负责特定行业渠道风险管理制度及政策的拟定，以及相关风险策略、模型的建设； 4.负责核心企业信用风险评审工作，包括项目尽职调查、撰写评审报告、评估项目风险等； 5.熟练掌握供应链金融业务中各产品特性及应用，并根据授信产品需要，参与系统化建设相关工作； 6.配合业务部门、放款运营、贷后管理等相关部门开展业务协同工作； 7、积极参与各相关部门之间的沟通协调工作，实现业绩达成。
- 信贷风控模型构建与优化：运用大模型技术，设计并搭建信贷风险评估模型，准确预测信贷违约风险。基于海量信贷数据，持续优化模型参数，提升模型的准确性和稳定性，确保模型能够适应不断变化的信贷市场环境。 - 风险策略制定与实施：结合信贷业务流程和风险偏好，制定全面的风险控制策略。利用大模型分析客户行为数据、信用数据等，实现差异化的风险定价和额度管理，有效降低信贷风险。监督风险策略的执行情况，及时调整策略以应对新出现的风险挑战。 - 数据挖掘与分析：从海量的信贷数据中挖掘有价值的信息，通过大模型技术发现潜在的风险因素和风险模式。运用数据分析工具和方法，对信贷数据进行深度分析，为风险决策提供数据支持和决策依据。 - 跨部门协作与沟通：与信贷业务部门、数据部门、信息技术部门等密切合作，确保大模型风控技术与信贷业务流程的紧密结合。为业务部门提供风险评估和风险控制方面的技术支持和培训，提升业务人员的风险意识和风险管控能力。 - 行业动态跟踪与研究：关注国内外信贷风控领域的最新技术和发展趋势，尤其是大模型技术在信贷风控中的应用。研究行业最佳实践，结合公司实际情况，提出创新性的风险控制解决方案，推动公司信贷风控水平的提升。