“我到底适不适合转风控策略岗？”“给你3点建议！”

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据报告数据显示，今年环比去年第一季度大学生招聘需求人数减少了16.77%，而求职申请人数增加69.82%。

跟874万应届生一同在人才市场浮沉的，还有因为疫情和各种原因失业的群体，比如说公司倒闭裁员的、年前离职的、想要转行转岗的。

即便互联网金融是受影响较少的行业之一，还是有很多想往风控策略分析方面发展的求职者遭遇了 “求职瓶颈” ：

• “已经在银行工作5年了，现在转岗做策略分析会不会太迟了？”
  
• “我是做传统审批的，没有互联网业务经验，适合转行策略分析岗么？”
  
• “刚毕业，想做策略分析，但我不知道如何系统学习？”

其实，这些问题的背后，是他们对于风控策略岗本身和职业发展的不了解，和求职过程中的不安。

随着互联网金融的发展，现在量化风控策略已经是金融科技圈里的热门岗位，也有不少FAL学员成功实现从传统过时的风控转变量化风控的完美蜕变。 所以，只要肯学，一切都是有可能的。

那么，转量化风控应该如何高效开始呢？

在观察上千名想要转岗风控策略学员的同时也请教了数10名拥有资深风控策略经验且兼具实战经验和知识沉淀的老师，总结出了以下3点重要且可行性建议给到你：

1）首先，你需要知道风控策略分析师的工作岗位要求

如果不了解工作岗位要求，那就没有学习方向和目标，也不能更准确地准备这个岗位的面试了。

所以对于风控策略的学员来说，第一步就是需要去各大招聘网站查看风控策略岗的岗位要求，比如，这是Boss直聘上一份相对完备的策略分析师的JD：

在这份JD中，我们可以分析出这个岗位的日常工作：

1.搭建策略体系

2.进行数据分析

3.调优策略

4.监控策略

5.帮助产品迭代

...

同时除了以上工作要求之外，还需要掌握简单的工具操作，比如利用sql实现表链接、嵌套表的查询、数据备份；使用python生成报表并设置自动更新与定时发送。

2) 接着，你需要体系化地学习风控策略知识

不系统、没章法的学习，带来的后果可能是自我发展的迷茫、风控策略认知的不透彻、工作板块之间缺乏关联，甚至是工作上出现各种重大漏洞。

所以对于想往风控策略发展的同学，尽量减少学习上的试错时间和工作上的磨合时间是最重要的，谁能做到，谁就更有职场竞争力。

那么，从一开始系统地学习分析策略知识就更重要了。

为了输入信息的准确性和实用性，我们可以关注一些大V，但最好是大厂在职工作的风控大V，看他们的观点、推荐、书籍甚至课程。

试想想，“3年分析策略分析师”和“一个10年以上的大厂风控策略经理”，你觉得谁给你的建议会更有用？

而且，在这个过程中，我们还会遇到很多不熟悉的专业名词、甚至工作方法，如果没有人带着学习，仅靠自己摸索会浪费不少时间。

最高效的办法，就是学习一门训练营课程，通过老师授教的知识、经验和课堂中老师亲自带领实操案例，可以加深对业务的理解。

3） 最后，你需要积累自己的业务经验和提升数据能力

对于转岗策略来说，没有相关的业务工作经验，是一个劣势。

因此要让自己熟悉数据分析和报表体系，根据业务特性解读数据，形成有价值的结论。另外还得储备一些项目经验，形成对业务的系统化认知。

其次，要弥补数据能力，掌握有结构化的数据分析思维：

①能够对业务流程进行梳理，明确核心指标；

②实现数据结构的优化，能够对数据进行加工；

③能够根据业务流程，搭建框架与结构；

同时也要能够基于数据集市中间表开发出自动化的报表体系，能够监控数据库与设置预警。

那么如何快速获得以上的风控策略知识和提升数据能力呢？

FAL学院与风控大佬级教师共同打磨研发了一门风控组合课程—— 《 量化风控全线条训练营Pro4.0 》 和 《金融风控数据分析师训练营》 或许能帮到你。

导师们将目前行业内课程少有提到的业务实操经验毫无保留地分享出来，给予你在转岗风控策略道路上一些帮助。基本就等同于你在好几家知名公司学习了个月。

《 量化风控全线条训练营Pro4.0 》 已经举办二十一期了，学员在FAL学院毕业后，能将所学知识直接用于实际的业务场景中，解决审批策略、反欺诈、政策与风险定价和评分模型等常见问题，对贷前、贷中、贷后每个环节与流程都清晰了解并迎刃而解。

另外在学习策略分析的过程中，你也可以学习 《金融风控数据分析师训练营》 ，掌握数据工具的重点难点和风控核心报表全体系的建设与应用。

所以无论当前的你是准备入行策略分析岗，还是转岗策略分析，这组合课程可以帮助你解决转岗风控策略难题，高效提升策略分析师能力。

接下来，就给大家详细介绍下 《量化风控全线条训练营Pro4.0》 这门课程，另外想详细了解《金融风控数据分析师训练营》课程的可以扫码加科科微信咨询。

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解决风控难题，培养业务能力与经验

方法 针对风控全流程学习量化风险管理

实战 45+精选案例和实操练习，学以致用

课程分为五大模块⬇️

审批策略

贷后策略

政策与定价

反欺诈策略

模型开发

6周内容由浅入深

轻松学懂成为量化风控经验老手

具体课程内容

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part1部分： 系统介绍风控行业背景，帮助你对整个行业及岗位发展前景有清晰认知；并针对核心岗位的价值与基础技能进行展开讲解，能让你迅速建立起已有的产品知识与风险知识的桥梁，加速对课程的理解；

于此同时，课程会从最基础的编程内容开始讲解，资深讲师从软件安装操作开始一步步带教下，你会逐步介绍SQL、Python基础操作，结合企业练习题完成实操。

part2部分： 以总分结构框架学习，通过学习，你能更好地理解量化风险体系，再结合各岗位实际工作内容进一步展开（ 含贷前、贷中、贷后、反欺诈、评分模型 ）课程讲解，更加全面、细致地掌握风控全线条知识。

part3部分： 专为学员设计了专题充电包，根据自身讲师团队经验总结与学员工作问题反馈，挑选贴近实际工作场景的内容进行专题授课，增强学员的知识面。

充电宝专题课程会不断更新，帮助你长期补充风控知识点。

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为了帮助同学们在风控策略学习路上更快成长，少走2年弯路。FAL特邀请6位大咖导师，结合多年风控行业经验，体系化教学。开课4年，1000+人学过。相信也能给你风控策略带来不少的启发。

Carey老师

拥有国内多家大型金融科技集团担任风险政策线负责人经验，擅长运用量化分析方式进行风险政策管理及风险定损定价。

Zhou老师
深圳某持牌金融科技公司资深风险策略专家，擅长使用数据分析进行风险策略的调优与回顾。

Royce老师
某知名互联网金融公司反欺诈经理，擅长各类型的数据分析及统计建模。

Zaki老师
某持牌机构贷后负责人，擅长贷后运营策略及贷后平台整体搭建，对贷后客户分群、分案策略制定、催收效能提升等方面有丰富的实战经验。

Eric老师

多年银行零售行业风控工作经验，曾负责多个贷中管理项目，在客户风险管理和存量客户经营有较深的见解。

Ollie老师
数据科学家团队负责人。博士研究方向为分布式机器学习，一直在大数据风控领域进行分析建模工作。

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