工作職責(zé)：
1、數(shù)據(jù)處理與整合：負(fù)責(zé)云風(fēng)控系統(tǒng)中70多萬條多源、異構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)的清洗、去重、轉(zhuǎn)換及標(biāo)準(zhǔn)化處理，構(gòu)建高質(zhì)量風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)資產(chǎn)庫，保障數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和可用性。
2、統(tǒng)計(jì)分析與特征挖掘：運(yùn)用數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法（如描述性統(tǒng)計(jì)、推斷統(tǒng)計(jì)、回歸分析等）對(duì)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度分析，挖掘風(fēng)險(xiǎn)事件的分布特征、關(guān)聯(lián)規(guī)律及變化趨勢，形成可視化分析報(bào)告，為風(fēng)控策略優(yōu)化提供數(shù)據(jù)依據(jù)。
模型構(gòu)建與優(yōu)化：基于風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)特征，構(gòu)建并迭代風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型（如信用風(fēng)險(xiǎn)模型、欺詐識(shí)別模型等），運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法提升風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的精準(zhǔn)度和時(shí)效性，解決實(shí)際業(yè)務(wù)中的風(fēng)險(xiǎn)判斷難題。
3、數(shù)據(jù)應(yīng)用落地：探索風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用場景，如風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、自動(dòng)審核規(guī)則優(yōu)化、業(yè)務(wù)流程改進(jìn)等，推動(dòng)分析成果與業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)接，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值轉(zhuǎn)化。
4、跨部門協(xié)作：與各業(yè)務(wù)崗位（如風(fēng)控審核崗、業(yè)務(wù)運(yùn)營崗）緊密對(duì)接，理解業(yè)務(wù)端風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別需求，將業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)模型輸入，同步輸出易懂的分析結(jié)論及應(yīng)用建議。