找工作找到崩溃，我可太有体会了！
大学临近毕业那会儿，我不想做本专业的工作，但别的又啥也不会，为了避免毕业即失业，勉强凑合了一份工作。
好在如今我也是个过来人啦，几经波折，转行风控策略分析师5年了，从信审走到风控，我也经历过不少的弯路和踩过很多坑，所以非常能理解大家。
今天就给还在焦虑找不到工作的朋友们分享一点思路和经验吧～
作为一个应届毕业生/新人转岗，不了解市场，不了解行业，不了解岗位，甚至对自己的了解也并没有那么准确和全面，这是很正常的事情，不要放大焦虑，学会拆分步骤去执行落地。
说实话，近几年因为政策原因，风控岗位人才缺口特别大并且呈持续上涨趋势，0经验的、工作1-3年甚至策略专家都仍有席位空缺，起步薪资也很可观，相较于模型等技术型岗位，对于经验、技术要求的门槛没有那么高。
但是想要拿到高薪还真没那么简单，工作 2-3 年薪资还在原地打转的同学，都大有人在。你需要知道用人单位需要什么样的人才！
如果你在苦恼你是否能转岗，或是在转岗风控策略分析师的道路上遇到了许多问题，可扫描下方二维码添加科科老师进一步咨询。
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风控策略分析是什么样的岗位？
风控策略分析师，一定是T型人才，一专多能。
“—”表示有广博的知识面，“|”表示知识的深度。
作为银行信贷行业主导“价值实现”的核心岗位，策略是一个需要深度理解业务的岗位，也就是我们日常所说的“吃资历”、“吃经验”，工作年限越久，商业价值越高。
就好比一个小士兵成长为大将军的过程，在小兵的时候，你负责的工作很具体、也局限，例如了解、评估用户风险，设计整体的审批策略流程。
需要你具备相应的专业知识，以及在这些具体工作上进行深耕。当你能抗更大的KPI，能参与业务方向决策时，你就变成了连长、团长、师长，熟悉全套策略，保证整套策略的前后一致性等等，所以业务理解就是策略岗位的核心竞争力。但是业务理解又依赖于业务分析的反馈与项目经验的积累，全方位立体提升的效果才会明显。
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风控策略分析需要具备哪些能力？
对于入门的初级策略分析师，给你总结出所需的四大技能：
掌握基础的sql、python、sas等分析工具；
有策略分析相关项目或工作经验经验；
具备策略分析方法以及具备逻辑思维能力；
对数据敏感，必要时还要有建模基础。
当然，针对不同的企业、岗位要求也各有差异，因此，我们还需要去深挖！
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如何针对性的提升自己的能力？
搜集在招岗位：
把意向岗位收藏起来，整理成表格，清晰的知道岗位名称、JD、投递链接、城市等；
拆解岗位JD：
职责和要求的每一条都进行分析，圈出关键词，重点研究企业需要你具备什么样的能力和经验，拆解出候选人画像；
岗位分析：
拆解完岗位JD后，按照岗位属性将岗位分类。同一岗位名称，能力侧重点也会不同，将这些能力重点罗列出来，比如策略就分“贷前策略”、“贷中策略”、“贷后策略”，需要把岗位精细分类，再圈出能力重点。
能力对比：
梳理自己的能力项，例如：数据分析、策略分析、风控指标计算等等，对照岗位需求，找到自己的优势和弱势。
比如，我曾经过对比这些要求，发现自己的优势在于对业务精通，缺乏数据分析和报表体系，而最缺乏的就是如何将业务与处理软件结合起来，应该应用什么样的方法论进行数据处理，应该怎么样进行定价，应该怎么样进行策略调优等等。
如果你一点能力都没有，也没有经验，但是想要去入职大厂、做深耕策略，多赚钱的风控策略分析师，那是需要具备一定项目或业务经验的，如何学习到贴近工作业务场景的策略呢？
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如何学习贴近工作业务场景的策略？
策略分析师需要把大量的变量取出，加工、数据分析，选择与目标相关性高的变量作为预备规则，再把零散的规则组合成一个个的规则集，保证各个规则集之间的串联及并行，并且流程不出错且省征信成本，确保整个信贷业务能从0到1的搭建。
相当于把一盘散沙排兵布阵，变成信贷坚固城堡的过程。
还有一些经验（比如分析方法、案例、项目管理）。分析方法指的是，会不会策略调优，会不会把策略规则利用数据科学地分析出来，以及上线之后的应急情况如何调整策略。
数据库基础语言SQL是一定要熟练，至于Python，SAS则选择其一，是加分项。
所以全线条训练营+数据分析训练营可以高效学习风控必备技能。
我们根据很多工作0-3年的学员反馈：如何快速转岗所需能力并拿到目标offer，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集训营2.0》或许能帮到你，超50+项目实操案例讲解，全面解析风控策略分析师的专业知识。
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31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集训营2.0》，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。
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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集训营2.0》课程的可以扫码加科科微信咨询。
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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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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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