风控是不是一个好赛道？

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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。

我们今天好好聊聊这个问题。

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。

我要不要入行风控？

进入风控行业之前，先完成下面 4 件事。

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。

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。

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。

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。