在之前的「一文看懂風控部門架構」中有提到審批策略部門，其內部由一些策略分析師組成，每組策略分析師分擔一部分工作，比如，有些人負責規則測試與部署，有些人負責策略制定與調優等，共同保證金融貸款機構線上策略規則的穩定執行。
審批策略分析崗對於金融機構風控部門尤為重要，貸前風控規則的制定與統籌都由審批策略分析師完成。同時，審批策略分析師的日常工作不需要像風控建模工程師一樣，需要研究、利用一些機器學習演算法。所以，審批策略分析師對於統計學基礎相對薄弱，信貸業務理解比較強、具有一定邏輯分析能力的信貸工作者比較友好，晉公升或轉崗都是比較合適的切入口，如信貸審批員、資料分析師等。
那麼，在面試審批策略分析師過程中，常會被面試官問到哪些問題？
ps:以下問題取自fal近2年內面試指導諮詢過程中，積累的訓練營學員風控面試q&a資料庫。
簡答示例：貸前策略一般需要重點防範欺詐風險與信用風險，一般欺詐風險防範在前，信用風險防範在後。
審批策略架構基本可以分為6個模組：個人資訊驗證、准入規則、欺詐判定、黑名單、信用判定、授信。
簡答示例：制定策略可以分成貸前風控架構策略與具體策略規則。
貸前風控架構策略設計的主要流程分成5個步驟：
熟悉信貸產品型別、了解進件流程
根據明確的審批物件，制定主體策略模組
對應主體策略模組尋找風險解決方法
根據確認的策略模組，設計審批流程
確認審批流程落地的方案
以上5個步驟都可以單獨展開解釋，如第1步中「熟悉產品型別」可以分為核心4個環節：
明確核查審批的物件
了解對標產品和審批物件在信貸行業審批中的通用流程
評估信貸產品對應潛在客群是否存在明顯風險點
明確產品目標客群的範圍
「了解進件流程」可以包括2個方面：
收集進件流程中可獲得的進件要素，如家庭位址、家庭**、姓名、身份證、手機號、公司位址和公司**、聯絡人和聯絡**等。
尋找進件流程中的風險點，制定對應的風險排查方法
對於具體策略規則的制定，主要分為5個核心步驟：
確定有效目標規則變數
對目標變數做風險分布分析，判斷是否有風險區分度，初步確定可行的策略或規則
策略上線前預估對生產的影響
策略上線後監控是否有偏差，以及是否完全執行
上線後對有表現的策略規則進行資料分析，分析策略調整後的進件量、批核率及貸後表現
對於制定出一套表現優秀的風控策略，核心的瓶頸在於資料。
現在是基於資料驅動風控的時代，一套自動化風控策略做的好不好，最核心在於每個策略模組的風險點能不能完全覆蓋。
風險點的涉及維度是多樣的，策略分析師需要依託自有資料和外部資料進行規則的挖掘，盡可能地利用一些規則組合將風險點規避掉。在風險點與風險控制的動態對抗過程中，風險點的增加勢必要求策略分析師挖掘更多的資料維度，組建新的策略規則。當沒有適合的資料可以支撐到某個風險點全覆蓋的情況時，再優秀的策略分析師也無以應對。
簡答示例：vintage是在信貸行業風控中主要觀測資產質量變化趨勢的圖示。通過vintage可以：
觀測資產的最終損失比例，幫助劃分資產進行差異化定價，提前控制風險；
了解不同時段放款資產的變化趨勢，觀測資產逾期上公升的趨勢，便於提前對相應的風險進行控制；
觀測已經放款資產的月度變化情況。關注整體進件資產的客群資質變化，便於對貸前或貸中策略進行調整
通過上圖vintage走勢，還可以對比不同觀測時間區度（如上圖季度）設定的風控策略表現優異，進行策略d類調優。
「冠軍挑戰者」模型的應用場景可以有如下參考：
做出融合策略模型（內部多版本），期望在穩定多版本策略不穩定區間，疊加規則達成目標
維持目前決策版本，融合策略模型與外部模型進行拒絕人群引入
應對個別資料來源突發問題，及時調整策略模組結構
風控面試q&a資料庫中，仍有大量高頻問題常被面試官提及，比如
外部資料來源在策略中主要起到哪些作用？
純線上產品和線下產品風險上主要的區別在**？
怎麼設計審批流程才能節省徵信成本？
影響通過率的主要因素有哪些？
影響資產的核心指標有哪些？為什麼是這些指標？
資產質量與定價之間有什麼關係？
策略制定該以什麼目標去制定？
客戶填寫的資料哪些是不必要的，原因是什麼？
簡述模型與規則的優劣？
策略中常用的sql函式有哪些？
三方資料怎麼評價和測試？
策略如何調優？
… …
政策 定價 風控審批策略
政策與定價 1.不同應用場景下量化風控政策設定 市場主流產品 無定向用途貸款 信用貸款 2.定向用途貸款 商品貸款 無定向用途貸款申請流程 進件 審核 審核結果 授信 貸後管理 政策制定關注點 使用者准入設計，排除高危使用者後的目標客群 資料准入設計，必填項的要求與考量 個人資訊驗證，包括人臉 活體...
金融風控入門賽01
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Datawhale 零基礎入門金融風控（一）
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