• 整体业务流、决策流的梳理和完善。

• 信审系统和征信平台、决策引擎交互逻辑的确定。

• 信审系统风控指标加工逻辑的确定和效验。

1. 负责风控部门人力资源体系、培训体系、质检体系的管理工作。

2. 负责公司总部及分公司线上、线下风控团队的工作质量考核工作。

3. 负责风控部门内部（总部和分公司）、外部的对接和协调工作。

1. 制订针对不同产品、不同客群的准入标准和风险定价策略。

2. 制订产品差异化和区域差异化的审批政策。

3. 定期对客群的风险识别准则、偏移情况跟踪、监测，完善风控审核体系。

4. 公司线上风控模型的效果监测和质量评估。

1. 通过对存量客户进行量化分析，提取申请规则，制定风险策略。

2. 根据公司业务发展和贷后数据表现，灵活调整各产品额度、通过率(放松/收紧)。

3. 公司审批政策、业务流程的撰写与完善。

1. 基于日常监控指标变动，对整体风险策略指标进行分析。

2. 基于公司整体贷后数据表现对关键审核指标进行分析。

3. 基于业务发展、贷后数据表现对各事业部运营情况进行分析。

1. 对储蓄、信贷、公司三大板块业务会计数据监测和划拨。

2. 与分行会计部、人行对接，每日对支行头寸的调整。

3. 按每日、每周、每月、每季度的时间窗口对支行三大板块运营数据、利润收支情况、资产损益情况进行监控，并形成报告进行业务通报。

1. 贷前、贷中环节：市场端业务拓展、尽职调查并出具调查报告，综合客户资质给出初步客观的授信建议、风险批漏、贷后管理意见并提交审查审批、参与审贷会风险评估；配合审批审查完成贷中相关工作。审批通过客户的签约和影像件采集；抵押类客户需陪同客户去当地房管所完成抵押登记并领取他项权证，最终完成贷款发放。

2. 贷后：负责名下管户客户的贷后回访及回款工作并完善客户档案。必要情况下根据客户贷后回访情况对该客户贷后策略以还款计划，剩余额度及时做出调整并做好入档。配合后期上级领导及银监会，人民银行定期的检查评审工作。

3. 涉及贷款项目：个人小额信用贷款（包括农户和商户贷款）、再就业贷款、商务抵押贷款、二手房贷款、全款转按揭贷款、个人消费类贷款、小企业贷款等业务；先后十余次被分行评为信贷部优秀客户经理。

1. 负责各贷种业务的审查审批工作，参与审贷会决策、给出审批结论和授信意见。

2. 对审批相关数据进行分析并定期给予贷前贷中环节进行指导和风险提示。

3. 负责支行的创新型产品、产品政策以及对新人的培训。

（1）商务合作相关事宜的确定和评估（合作模式、产品定价、分润方式、风险承担）          

（2）产品相关事宜的沟通和商定（进件方式、产品价格、额度期限、提现还款等）          

（3）技术对接、项目数据落库等事宜的推进；    

（1）合作方可提供风控字段的确定及可提供数据的使用。      

（2）制定风控政策，进行风险定价。      

（3）整体业务流、决策流、信审系统交互逻辑的确定。  

（4）上线后持续跟踪项目关键指标，及时进行数据分析，优化风险政策、调优规则、完善风险定价，并进行项目不同阶段审批结构的调整，贷后管理等事宜。      

• 项目职责：根据客户风险等级进行评分，实现精准自动决策。

• 项目描述：

1. 数据准备：确定取样时间窗口并进行好坏定义。

2. 数据清洗（异常值、确失值处理）。

3. 变量筛选：衍生变量、分箱处理、WOE转换、iv值计算、入模变量的确定。

4. 模型开发：Logistic模型。

5. 模型评估：Ks值、auc评估。

6. 评分卡上线、上线后的监控和调优。

• 项目业绩：ks值0.35；ROC曲线下面积0.75，PSI<0.1。

• 项目职责：提取申请规则，优化风控策略，进行风险决策

对Payday产品中同一客户多笔订单情形进行存量客户分析，提取风控规则：

1. 判断当前风控规则中对上述情形处理是否存在漏洞。

2. 挖掘上述情形中重点指标贷款次数和贷后表现的关系。

3. 根据上述情形中其它指标进行组合分析, 完善风控模型的前置规则。

• 项目描述

1. 以pd15为时间窗口，取payday产品申请多笔订单的客户作为分析样本。

2. 对此类型客户整体订单逾期率、好坏客户占比分析。

3. 以借款笔数为分类，对各分支客户占比及对应的客户分布进行分析。

4. 对每一分支坏客户分布情况、申请订单若一笔坏引起后边订单坏的概率进行分析。

5. 单独取出同一天申请多笔订单的客户进行分析，并加入模型分组合，进行显著性检验。

• 项目效果

1. 分析结论：

• Payday产品中同一客户申请多笔订单的情形，风控规则存在漏洞。

• 申请多笔订单的客户，从第几笔订单开始，转变为坏的可能性比较大。

• 按照申请时间窗口排序，申请多笔订单的客户好坏和申请时间的关系。

2. 规则效果：提取风控模型的前置规则，经过之后两个时间段的经验值跟踪，pf15逾期率下降3个点。

• 项目职责：要求风控部接手线上分期产品0天回款提醒工作

• 项目描述：

1. 对线上分期产品0天回款的以往数据进行分析，包括：需回款案例基数随时间的变动、工作人员的安排、回款率指标的变动。

2. 对当天未回款客户进行分析，包括：此分类客户是否表现出一定的共性，映射到贷中审批是否有不完善的地方，提醒人员的工作态度以及提醒方式是否到位。

3. 根据历史存量客户和新增放款客户的数据，提前做好案例基数的预测、人员安排、案例分配；完善贷中审批规则；制定短信提醒模板；针对不同客户情况采取不同的提醒方式；并通过0天提醒的方式做好老客户回访。

4. 设计和完善0天回款系统。

• 项目效果：风控部门接手0日回款项目后，线上分期产品0日回款率指标由82%提高到92%。