工作职责： 1. **数据收集**：首先，收集并整理与风险相关的数据。这可以包括用户信息、交易记录、行为模式、历史数据等。 2. **特征工程**：在数据收集完成后，对数据进行特征提取和处理。这一步旨在从原始数据中提取有意义的特征，为后续模型训练做准备。 3. **模型训练**：使用机器学习算法或深度学习模型对数据进行训练。这些模型可以基于监督学习、无监督学习或强化学习等方法建立。 4. **风险评估**：通过训练好的模型对新数据进行风险评估和预测。模型可以根据输入数据的特征给出相应的风险概率或分类结果。 5. **决策与反馈**：根据风险评估的结果，系统可以自动触发相应的决策和控制措施。例如，拒绝交易或采取其他限制性措施以降低风险。同时，将这些决策结果反馈给用户或相关方。 6. **监控与优化**：持续监控系统的表现和结果，并根据实际情况对模型进行调整和优化。这可以包括新增特征、改进算法、更新数据等。 7. **反馈优化**：通过对数据的敏锐洞察，深入挖掘产品的潜在价值与需求，设计并优化策略与框架，提供更具价值的产品与服务。通过技术创新，推动产品增长。
