主要分几个方向：

• 系统架构 & 工程落地能力 （风控决策引擎）
• 算法策略
• 智能化 / AI 建模能力（智能化升级）
• 架构设计与技术规划能力
• 信用风险建模能力
• 全流程风控业务能力
• 合规 & 模型治理能力

首先要明确的是，AI时代，最重要的是 业务问题的解决与价值交付。 通过AI工具整合跨领域能力，而不是精通单一技术栈。

一、业务价值交付

以下是核心的业务价值交付，按照 风控技术负责人视角：

• 全流程风控是（地基）
• 信用风险建模是（核心引擎）
• 合规 & 模型治理是（长期稳定的基础）。

这三者都涉及系统架构 + 风险建模。

1.1 全流程风控业务赋能

（贷前 / 贷中 / 贷后都要通）
懂银行信贷全流程：授信、审批、支用、风险定价、额度管理、预警、催收、处置
能把业务痛点翻译成：指标→特征→模型→策略→系统→监控
能设计 风控决策闭环：规则 + 模型 + 策略 + 复审 + 人工 + 例外流程
能看报表、看资产质量、看逾期、看通过率、看效益，用数据驱动优化

贷前：授信、准入、额度、定价、审批策略
贷中：支用、风险预警、额度调整、异常行为
贷后：催收策略、风险迁徙、不良处置、资产监控
业务指标：通过率、坏账率、收益、效率、成本

1.2 信用风险建模(核心)

完整做过 信用风险评级模型（对公 / 零售 / 小微至少一类）
懂 PD、LGD、EAD、迁徙率、评级主标尺、风险等级划分
做过 A 卡 (贷前)、B 卡 (贷中)、C 卡 (贷后)、反欺诈、催收、预警 至少三类
能独立负责：需求→变量设计→样本→特征工程→建模→验证→上线→监控
懂模型稳定性：PSI、CSI、KS、AUC、校准、回溯测试
能做 模型迭代、冷启动、小样本建模、不均衡样本

业务需求 → 转化为模型目标（PD、LGD、EAD、评级、预警、催收等）建模全生命周期：
需求定义
样本与标签
特征工程
模型训练（LR、XGB、LightGBM、评分卡）
效果验证（KS、AUC、PSI、CSI、校准）
上线策略配置
建模是风控的 “大脑”。

离线训练 → 依赖数据仓库、特征平台、调度系统
在线推理 → 依赖模型服务、低延迟架构、高并发部署
特征一致性 → 离线 / 在线特征必须对齐（架构核心问题）
模型监控 → 漂移监控、PSI 监控、告警系统
A/B 测试、灰度发布 → 必须系统层支持

1.3 合规 & 模型治理

熟悉银保监会对 信用风险模型、内部评级体系、模型风险管理 的要求
能主导：模型验证、独立评审、上线审批、变更管理、重检机制
懂模型可解释性、公平性、消保、隐私合规（征信 / 数据安全）
能应对内审、外审、监管检查，出具材料、答辩、整改

银行里：模型可以不先进，但必须合规、可解释、可验证、可追溯。
覆盖：
模型验证（独立验证 / 内部验证）
模型风险管理体系（MRM）
监管合规（银保监会、内部评级法、模型治理要求）
可解释性、公平性、消保、数据合规
上线审批、变更管理、年度重检、监控、退出机制
不合规 → 不能上线 → 前面全白干。

二、跨领域技术能力

2.1 系统架构 & 工程落地能力

懂 智能决策系统整体架构：规则引擎 + 模型服务 + 特征平台 + 流计算
懂技术选型：Flink/Spark Streaming、Redis、MQ、模型服务框架 (TFServing/TFX/Serving)
能解决：高并发、低延迟、高可用、灰度发布、流量控制、降级熔断
懂模型部署链路：离线训练 → 在线推理 → A/B 测试 → 监控告警
能和开发、大数据、运维对齐架构，而不是只提需求

业务流程 → 必须落地成决策系统流程
业务规则 → 必须进规则引擎 / 决策平台
模型输出（PD / 评分）→ 必须进实时决策链路
贷中监控 → 必须靠流计算、实时特征、实时模型
贷后预警 → 必须靠离线 + 在线一体化架构

2.2 架构设计与技术规划能力

（顶层设计）
能输出：技术 roadmap、架构图、阶段目标、技术债治理、扩容方案
能做长期规划：数据底座→特征平台→模型工厂→决策平台→监控平台
能评估成本、性能、稳定性、可扩展性、可维护性

2.3 智能化 / AI 建模能力

（智能化升级）

传统评分卡 + 机器学习模型都能主导（LR、XGBoost、LightGBM 是底线）
理解深度学习在风控中的适用场景（不盲目炫技）
做过 实时特征、实时模型、流式建模 / 在线学习 思路
能把 “前沿技术” 落地成可解释、可监管、可上线的方案（金融强约束）

三、软能力(项目和团队管理)

3.1 团队管理 & 带人能力

能带：模型算法、大数据、后端开发、测试、数据工程（至少跨角色协作）
能定目标、拆任务、控进度、控质量、扛结果
能做人才梯队、培养、绩效、跨团队协调

3.2 项目 & 落地推动能力(关键)

能推动业务、科技、风控、合规、法务、审计一起上线
能处理：需求变更、资源不足、排期冲突、线上故障、上线受阻
结果导向：模型必须上线、系统必须稳定、效益必须可量化

3.3 沟通与向上管理

能给高管讲清：技术路线、投入产出、风险点、监管合规性
能把复杂技术讲成业务语言、风险语言、合规语言

3.4 抗压与责任担当

线上高并发故障、模型漂移、策略事故、监管问题，你是最终责任人
既要创新，又要绝对稳定、绝对合规，容错率极低