
工作职责:
- 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。
任职资格:
- 学历与专业背景:硕士及以上学历,计算机科学、统计学、数学、金融工程等相关专业。
- 技术能力:精通大模型技术,如 Transformer 架构、GPT 系列等,具备将大模型应用于信贷风控领域的实践经验。熟练掌握 Python、R 等编程语言,熟悉常用的数据挖掘和机器学习算法,如决策树、逻辑回归、神经网络等。掌握大数据处理技术,如 Hadoop、Spark 等,能够处理和分析大规模的信贷数据。
- 行业经验:具有 3 年以上信贷风控或金融科技领域的工作经验,熟悉信贷业务流程和风险控制体系。有在金融机构、互联网金融公司或相关科技企业从事信贷风控工作的经历者优先。
能力素质:具备较强的逻辑思维能力和问题解决能力,能够独立分析和解决复杂的风险问题。有良好的沟通协作能力和团队合作精神,能够与不同部门的人员进行有效的沟通和协作。具备较强的学习能力和创新意识,能够快速掌握新知识和新技术,并应用于实际工作中。
- 其他要求:对数据敏感,有较强的数据分析能力和数据挖掘能力。熟悉金融行业相关法律法规和监管政策,具备良好的合规意识。