随着AI技术的飞速发展，不少岗位都面临着被人工智能所替代的风险，那么什么类型的岗位能够避免头波冲击，给我们争取更多的缓冲时间呢？答案是需要技术+业务决策双向能力的岗位，纯技术岗位难逃被AI所替代命运，而纯业务决策岗则需求量较少，最终只能由管理岗来承担。举个例子，数据分析师VS策略分析师就能明显的看出其中差距。
相比而言，数据分析师的工作更偏向于数据及围绕数据能发现什么规律，在海量数据中发现规律，以简单易懂的方式呈现给管理者或者业务人员。那么，这样的人才通常所需要技能主要围绕数据处理、数据可视化，数据工具如sql、BI等。技能则主要集中在围绕构建指标体系、指标拆解、指标监控、报表输出等。
随着企业在数据处理、可视化应用上的日渐成熟，由"看数据"逐步转化为"用数据"的需求，即让数据产生价值。那么，数据的价值体现最终一定是与业务结果强挂钩的。也就是"业务sense"。市场上大家也能看到招聘很多带“策略”字眼的岗位，比如"策略分析"、"产品策略分析"、"运营策略分析师"等。究其根本原因，就是企业业务目标导向更清晰化。要求岗位具备利用数据为业务赋能的能力。
策略相关岗位门槛并没有那么高。因此，也不要对这个职位过于畏惧。策略岗位有很多类型，但主要分为两个方向一种是偏分析，一种是偏产品。很多公司这两个岗位是合二为一的，策略产品经理既要干分析，又要做产品规划。专门只做分析，不负责策略落地跟进，和后续整体策略产品规划的，这种比较工具人。市场上常见的策略岗如下：
以风控策略为例，在银行和金融科技领域最常见，不过在金融领域一般都叫做风控策略分析师。涉及的工作内容如下：
识别风险类型：
设计全生命周期风险防控流程：
利用技术手段构建特征：
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2.学会全面技能，驱动业务发展的方法论
学会常规授信策略以及不同场景下的差异化授信策略，熟悉额度策略制定、验证以及调优的全流程和方法；学习风险定价的理论基础，最终损失测算方法，基于最终损失的定价策略，以及定价优化方法。
深度学习从0-1贷前策略、贷后搭建，包括策略流程设计及规则设计；外部数据筛选方法及策略应用；常用系统功能描述，审批流程设计与系统交互设计；常规预警机制的搭建；客户进件流程关注点以及最小进件要素；进件流程中的数据获取等。
3.教你细致的策略监控与分析优化方法
了解核心报表监控体系，以及核心指标实操计算和解读；了解策略调优的常规方法，结合实例进行策略调优分析；反欺诈trigger体系搭建，常规反欺诈策略，团伙欺诈防范策略，舆情监控的应用等。
4.真实案例驱动教学
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根据真实工作场景，设计了多个实操作业，提供多个脱敏的真实数据，边学习边上手练习，让你可以将课程中教授的方法，通过练习转化成自己的技能，并能运用到自己的工作中！
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四、专为以下人群量身定制
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