对于每一个风险模型负责人来说，前几年靠的是站在风控上的红利期和运气。风口过了，红利期消失，运气耗光了，成功也就走远了。
当外部环境变得糟糕时，风控模型人面对同类竞品如雨后春笋爆发，产品优势大大减弱，跟不上用户需求变化，想通过数字化改变迭代又缺乏创新思路时，就变得被动而窘迫。
天天加班，貌似一切都安排得井井有条，却不能拉来实际转化和业绩产出，还要背负风控迭代速度慢、海量数据采集处理烦、多模型数据入参难等实在问题带来的各种压力。
下属员工也会直接间接的感受到“没成就感、没收获”的负面情绪。这对于整个团队来说是危险的。
但作为风控模型负责人，不光要低头拉车，还要抬头看路。
表面问题在于：别家有的我也要有，没有聚焦核心业务板块，没有找到适合业务且风控成效明显的模型；
核心问题在于：没有充分认识到数字金融的重要性，从战略层面就缺少数字金融发展的规划，使得执行层缺乏落地应用和“造血”能力。
在客户运营精细化、黑产欺诈愈加复杂等背景下，金融风控的应对策略已经由传统相对静态的策略对抗，逐渐升级为更加敏捷的“模型对抗”。
在“模型对抗”时代，尤其是金融机构面临的挑战包括如何确保模型的泛化能力、处理数据质量和隐私保护问题、以及如何在符合法规的前提下进行“创新”。构建“模型对抗”风控体系过程中，不少金融机构在探索中感知到建模慢、样本少正成为制约推进风控策略变革升级的两大掣肘。
“创新难”，难在你不知道自己做的题目是不是有解。办法总比困难多，为了帮助每一位风控同行展望未来，FAL推出《信贷业务数字化与模型数据管理》企业培训计划，以期帮助更多金融机构和从业者们，一起解决信贷业务数字化与模型数据管理难题，高效提升数据管理、风险管理、模型管理的实战应用。
