工作职责:
· 量化管理体系建设
1、牵头构建汽车金融事业部量化风险管理体系,制定汽车金融事业部零售业务自动化风险管理策略与流程;
2、负责制定和优化汽车金融事业部零售业务方向量化风险管理模型和策略的管理制度和流程;
3、负责汽车金融事业部业务数据的治理和体系建设,搭建多层次、易使用的数据仓库和数据平台,实现数据的统一化、规范化管理。
· 模型开发与管理
1、负责汽车金融事业部模型的设计、开发、测试和应用,并对模型运行维护及评估优化;
2、探索基于大数据的机器学习算法在金融领域的应用,建立风险模型;
3、通过决策引擎工具将汽车金融事业部的模型部署到系统中,并持续对模型效果进行监控;
4、负责汽车金融事业部零售业务项下各业务部风险管理模型的相关授权及管理工作,并支持、指导模型相关的工作内容
· 策略开发与管理
1、基于汽车金融事业部零售业务场景下各产品的可接受风险敞口,结合客户内外部数据信息,分析开发自动化风险管理策略,实现自动决策,保障风险稳定可控的同时提升客户体验;
2、负责汽车金融事业部零售业务风险管理策略的部署管理,维护决策引擎平台,提升决策引擎应用效率;
3、负责汽车金融事业部零售业务风险管理策略的定期监控和评估,对发现的优化点或问题点进行迭代调整,并基于公司经营方向及市场、行业的变化进行及时响应和动态调整;
4、负责汽车金融事业部零售业务风险管理系统相关需求的统筹管理和对接,保障策略开发和部署所需的数据可被正确应用。
· 数据管理与应用
1、负责汽车金融事业部所需外部数据的市场调研、测试评估、商务洽谈、采购立项、系统对接、数据应用和解析落库等全周期、统一化、规范化管理,持续为自动化策略优化迭代输送更多有效数据产品;
2、完成汽车金融事业部使用的外部数据的日常维护、对账等工作,并对使用过程中出现的问题或数据偏移进行分析、沟通及解决;
3、统筹管理数据库中属于汽车金融事业部的各数据表内容,确保汽车金融事业部相关业务数据均已准确落库保存,并做好数据字典及指标卡的维护工作。

工作职责:
· 负责汽融零售小微业务A\B\C模型及准备金减值模型、风险策略、体系建设等风险管理工作
1、梳理各业务条线数据资产,整理清洗模型数据、开发模型衍生变量,调试模型等模型、规则开发工作。
2、针对不同业务设计模型及规则配套应用策略,实现自动审批、差异化审批、自动预警、精细化催收分层等智能数字化风控运营等工作,自动审批投放达300亿且资产优于人工审批;精细化催收策略每年为公司节约千万催收成本。
3、独立研发我司第1个模型及策略封装代码开发,使得风险策略安全可控;工作期间完成5类产品条线A\B\C\F等10多个模型开大、风险策略设计、测算、部署上线等工作。研发零售准备金模型及LGD模型,为公司测算利润及损失提供有效客观量化结论。
4、接洽外部征信数据、风险类AI等产品,测试外部产品及联合建模等工作,设计外部数据监控方案,联合建模方案等
5、牵头搭建模型及规则数据源采集、系统运行、模型规则有效性等全流程监控运营体系。
· 搭建公司层级风险因子库
1、设计开发5个维度万余风险特征指标,主要包括人行一、二代征信、百行、GPS、消费类数据等
2、推动风险指标自动加载,自定义配置,全流程可回溯等系统自动化功能开发。
3、提升模型规则开发效率,丰富风险指标线上化应用场景,促进公司线上化业务发展。
· 负责车联网项目
1、担任GPS风险模型规则项目负责人,牵头治理GPS百亿行为数据工作,统一了5家厂商底层数据口径,为车辆数据上层应用奠定基础。
2、牵头搭建风险预测、精准营销、驾驶行为画像等相关模型并落地贷后车辆预警策略、后市场营销策略方案,为公司战略转型做出有力支持。
3、探索GPS数据应用于风险场景,落地贷后模型及策略,实现人车结合多维风险管理。
· 风险报表报告
1、日常风险策略报表规划、设计推进线上自动化
2、日常风险项目管理、报告报表制作及汇报
· 搭建风险管理体系
根据不同业务场景搭建风险策略流程,牵头搭建公司风险指标、风险模型、风险策略应用、风险策略验证等风险管理体系,形成风险策略管理委员会,规范公司向下10余个事业部风险模型项目、策略开发及自动化风险报表部署上线、监控预警、平台运维等管理操作体系,减少操作及合规风险,提升模型及风险策略开发到应用有效性。

工作职责:
· 搭建风险特征集市
1、结合客户风险偏好设计风险数据采集方案,落地淘宝、京东、3大运营商流水数据采集方案。
2、梳理海量数据,开发风险特征集市,结合内外部数据(运营商、征信、电商、简历、SDK等)开发基础变量和衍生变量库。
· 信用风险模型开发
1、机器学习模型开发、传统评分卡开发申请评审模型、反欺诈评分模型及催收评分模型。
2、通过大数据弱相关变量开发贷前申请模型,有效补充了无征信场景的客户风险管理,该项目在公司获得最佳创新奖。
· 风险规则开发
建立风控规则集及黑、灰、白名单库等,实现客户分层标签化,为线上现金贷产品训练模型拦截欺诈订单,优化电审流程,提高进件通过率,提升客户资产质量。
· 风险报表开发
风控报表设计与开发,监控风控规则,资产情况等为风控策略调整提供量化支持。(贷前通过率,贷后资产监控等)。