风控数据建模分析师简历范文全文
教育背景
华东师范大学
985双一流
统计学 硕士
上海2016年9月 - 2019年6月
研究方向：金融风险管理与信用评分建模。
上海财经大学
211双一流
应用统计学 本科
上海2012年9月 - 2016年6月
相关课程：数理统计、回归分析、时间序列、数据库原理。
专业技能
SQL
Python（pandas/scikit-learn）
SAS
评分卡建模
XGBoost/LightGBM
模型监控与PSI/KS评估
反欺诈策略
Tableau
Hive/Spark
荣誉奖项
国家奖学金
全国大学生统计建模大赛一等奖
自我评价
6年消费金融与信贷风控数据建模经验，主导过贷前申请评分卡、反欺诈模型与额度定价模型的全流程开发与上线。熟练使用SQL、Python、SAS及XGBoost、逻辑回归等算法，熟悉KS、AUC、PSI等模型评估与监控体系。曾将新客模型KS提升至0.42，助力审批通过率提升8个百分点。
工作经历
上海某消费金融有限公司
上海
消费金融持牌机构
风控数据建模分析师
2022年9月 - 至今
评分卡建模模型监控
- 主导贷前申请评分卡迭代，新客模型KS由0.35提升至0.42，审批通过率提升8个百分点。
- 搭建模型监控体系，按月输出PSI与KS报表，提前识别3次模型漂移并完成重训。
- 牵头反欺诈规则与模型联动优化，团伙欺诈识别率提升15%，月均资损下降约120万元。
某全国性股份制银行信用卡中心
上海
银行信用卡
数据分析师（风控方向）
2020年7月 - 2022年8月
行为评分策略分析
- 负责贷中行为评分模型开发，基于12个月表现期数据建模，AUC达0.78。
- 完成额度调整策略数据分析，支撑30万客户分层提额，逾期率控制在目标范围内。
项目经验
新客申请评分卡全流程重建
2022年4月 - 2022年11月
建模负责人
- 整合人行征信、三方数据与内部行为数据共300余维特征，完成WOE分箱与变量筛选。
- 采用逻辑回归与XGBoost双模型对比，最终模型KS 0.42、AUC 0.81，上线后坏账率下降0.6个百分点。
团伙欺诈识别模型项目
2023年5月 - 2023年12月
核心建模成员
- 基于设备指纹与关系网络构建图特征，识别团伙欺诈申请，召回率提升至72%。
- 模型上线后月均拦截欺诈申请约1500笔，减少潜在损失约200万元。
工作成果
模型效果显著提升
主导评分卡迭代使新客模型KS提升7个百分点，处于行业较优水平。
资损有效压降
反欺诈模型与规则联动后，月均资损下降约120万元。
监控体系落地
建立标准化模型监控流程，覆盖公司全部在贷模型。
证书与认证
金融风险管理师（FRM）Part II - 全球风险管理专业人士协会（GARP）
2022年11月
系统掌握市场、信用与操作风险管理方法。
CDA数据分析师（Level II） - 中国商业联合会数据分析专业委员会
2021年6月
证明数据建模与统计分析专业能力。
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