风控是不是一个好赛道?

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在职位或者赛道的选择上,互金风控这个赛道可能也有不少人感兴趣,不过在感兴趣之余,职场人又该如何判断自己是否应该踏入这个赛道?“风控”这个岗位本身又包含了哪些工作内容?本篇文章里,作者结合自身经验进行了一定总结,一起来看一下。

很多人问我,零基础怎么入行做风控,或者数据相关的从业者也会问,互金的风控是怎么做的,它是不是一个好赛道。

大家关心的问题包括但不限于如下几点,挑选了几个有代表性的。

  1. 风控主要是做什么?
  2. 我要不要入行风控?
  3. 金融科技领域有哪些岗位推荐?
  4. 怎么样才能去做策略和模型?
  5. 你觉得风控是不是一个好赛道?

我们今天好好聊聊这个问题。

一、风控主要是做啥的?

说下我的理解,尽量让所有人都能看懂。

以我在的互联网金融业务为例,风控就是在做信贷业务中全流程的风险管理。业务上都是希望吸引更多的用户,给更多的人授信,提供更高的额度,最后又能有更低的逾期,从而有最高的收益。但规模要大,就要下沉,额度高的,风险又更高。

风控就是要在各个环节上,例如,市场营销—>申请审批—>账户管理—>催收处置等,把高风险用户识别出来。

其实互联网业务都有风控团队,因为营销都是要的,营销就有黑灰产,做内容的呢也要做内容风控。

二、我要不要入行风控?

进入风控行业之前,先完成下面 4 件事。

  1. 先了解行业,包括大概的发展过程、细分领域、头部公司、工作机会啥的;
  2. 再了解工作岗位,策略、模型、研发、产品、业务上的数分,根据自己情况确定一个目标;
  3. 再了解这个目标岗位的要求,基本技能是什么,核心技能是什么,工作内容是啥,对接的上游下游是啥,产出是啥;
  4. 最后了解自己,平衡利弊,有没有机会,适不适合自己。

其实这个步骤,不仅仅限于风控领域,入行任何领域都如是。认识这个领域,再认识自己,看合不合适,合适的话再找最 match 的点去准备。

三、金融科技领域有哪些岗位推荐?

这个问题是千人千面的,比较复杂,我把原话贴上。

Q:你好,可以请问一下互联网金融专业的毕业后想做金融科技方向,有什么岗位方向推荐的吗?现在大三,金融跟技术各占一半,做不了研发工程师。我 3 月份考了深港澳金融科技师的证书,但感觉没啥用,那些金融科技公司都是招计算机专业技术岗的。现在课程有个 Python 数据分析,想往数分方向靠,但这方面的面试又比较需要统计学知识,我也比较欠缺。现在找实习就有些迷茫,找纯金融感觉一些技术白学了,但金融科技岗位很多又是要计算机专业的。

研发工程师对行业领域的限制是相对很小的,当我们在说领域问题的时候,我们一般在说更业务的岗位。

金融科技里面有几个岗位跟你的提问有关联,一个是算法工程师,这个主要是解决数据应用问题,会涉及机器学习、深度学习这些;一个是策略岗,是对风险业务做贷前贷中贷后策略的,主要技能是 SQL 和业务分析;一个是数据分析岗,这个一般是指纯分析岗,会要求一些统计学。

根据你的说法,我觉得可以考虑策略岗。策略是离业务最近的岗位,在金融科技领域非常重要。技能点反而比较折中,不会太技术,也不会太统计学,SQL 能力有就可以了,更重要的能力是业务理解。

Q:请问您说的策略岗是量化交易那边的还是风险研究那边的呢,需要些什么技能?

是风险策略,不过量化策略也可以,前者就是风控,后者更偏运营,或者说是增长的策略。

策略是数分往业务层进阶的方向。数分本身其实是技能,数分+业务就是策略。现在更多的是数分和策略一起做,也有数分和策略是分开的,策略本身是需要数分能力的。

四、怎么样才能去做策略和模型?

话不多说,直接上风控模型和策略的招聘需求。

这是模型:

这是策略:

可以看到,模型主要是技术为主,对应的岗位一般是算法工程师,技术门槛还是蛮高的。也许工作中还是 SQL 取数比较多,但光会 SQL,是很难有机会入场的。

尤其是算法领域已经卷的不能再卷的时候。

而策略呢,就更综合很多。并没有明确的技术栈限制,对综合能力要求很高,需要业务理解和数据敏感。洞察能力是非常非常重要的,光会解决问题还不行,还需要会提出有价值的问题。

这两种岗位差别还蛮大的,根据自己擅长和兴趣择一之后,就要顺着 jd 去积累经验优化简历了。

五、你觉得风控是不是一个好赛道?

这个问题很大。

我们要聊下风控在互联网业务所处的位置。

国内的互联网现状是,巨头们致力于商业模式的创新,而非基础科学、基础科技的创新。互联网金融就是其中一种,通过互联网赋能解决信贷供需问题。其他的解决外卖问题、出行问题、商品交易问题等,这都是商业模式的创新。互联网化,用更高的效率,降维打击一家企业,甚至一个行业。

怎么样去找到一个好的商业模式,并不断优化其中的交易结构,这个是商业的本质。

在这之下,产品、营销、风控这些才有意义。

业务能不能 run 起来,不取决于风控,run 起来了之后,才需要细化其中的风控工作。

业务和风控的关系,就跟策略和模型类似,初期都是原则经验至上。经验的效益触顶,精细化运营才需要借助大数据模型方案。

我个人认为,业务带来的机会价值比风险管理带来的价值大很多。

回归问题,那风控是不是好赛道呢?

可以是。在有效的商业模式已经被找到,市场规模逐渐扩大,风控就必不可少。风控是一个既传统又前沿的工作,它需要技术推动,同时经验又很重要。你可以在这个领域干很久,除了互联网公司,还有银行,还有各种平台机构,不用过分担心中年危机。当然也不是说一味躺平就可以。

工作中,风控的节奏不如营销增长那边那么快,也是因为风险是后置的,无法去快速又频繁地测试。

利弊永远都是伴随的,你自己的特点能和风控的特点 match 上,那就是好赛道。

专栏作家

雷帅,微信公众号:雷帅快与慢,人人都是产品经理专栏作家。风控算法工程师,懂点风控、懂点业务、懂点人生。始终相信经验让工作更简单,继而发现风控让人生更自由。

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