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崗位職責： 1. 業務數據分析與洞察 - 負責客戶全生命周期數據挖掘與分析（包括客戶屬性、行為特征、申請評分、貸后表現等），構建用戶畫像，支持精準營銷與客戶分層策略。 - 深入分析逾期數據（如逾期率、賬齡分布、遷徙率等），定位風險節點，提出反欺詐及催收策略優化建議。 - 開展貸款拒絕原因分析，優化審批策略，平衡風險與業務增長，提升客戶轉化率。 2. 數據建模與策略支持 - 開發并維護數據分析模型（如客戶信用評分模型、風險預警模型、流失預測模型等），支持風控、運營及產品決策。 - 基于歷史數據及A/B測試結果，量化評估業務策略效果（如定價調整、營銷活動、產品迭代等），輸出可落地的優化方案。 3. 數據監控與報表體系搭建 - 設計并完善業務數據監控體系，定期輸出核心指標報表（如放款量、資產質量、客戶留存率等），實時預警異常波動。 - 搭建自動化數據看板（如Tableau、Power BI），提升數據可視化水平，降低業務部門數據使用門檻。 4. 跨部門協作與業務賦能 - 協同風控、市場、產品等部門，將數據分析結論轉化為業務行動方案，推動數據驅動型決策。 - 參與業務需求討論，從數據角度提供可行性建議，協助制定業務目標及KPI。 5. 行業研究與數據治理 - 跟蹤互金行業數據應用趨勢（如大數據風控、智能營銷），探索數據創新場景。 - 參與數據質量治理，確保數據源的準確性與完整性，推動數據資產沉淀。 任職要求： 1. 教育背景與經驗 - 統招本科及以上學歷，統計學、數學、計算機科學、金融工程等相關專業優先； - 3年以上互金行業（小額貸款、消費金融、P2P等）數據分析經驗，熟悉信貸業務流程及風控邏輯。 2. 專業技能 - 數據分析工具：精通SQL，熟練使用Python/R進行數據清洗、建模與分析；掌握Excel高級函數及VBA者加分； - 可視化能力：熟練使用Tableau、Power BI等工具，可獨立完成數據看板設計與開發； - 分析方法論：熟悉聚類分析、回歸分析、漏斗分析等數據挖掘方法，具備A/B測試設計與解讀能力； - 行業知識：了解小額貸款行業監管政策、風控指標（如DPD、滾動率）及常見數據產品（如征信數據、三方數據）。 3. 業務理解能力 - 對客戶生命周期管理、風險定價、資產質量監控等業務場景有深刻理解，能快速定位數據背后的業務問題； - 熟悉互金行業數據埋點邏輯及數據倉庫結構，具備數據血緣追溯能力者優先。 4. 能力素質 - 邏輯嚴謹，具備較強的數據敏感度和業務解讀能力； - 優秀的跨部門溝通能力，能將復雜數據結論轉化為通俗的業務語言； - 抗壓能力強，適應高頻率、快節奏的數據需求響應。 5. 優先條件 - 有風控建模（如申請評分卡、行為評分卡）或大數據平臺建設經驗者優先； - 持有CDA、CFA、FRM等證書者優先。