风控产品经理（数据分析方向）

海外支付风控（数据分析-策略执行闭环）岗位说明书（带完整序号）

一、岗位职责

策略设计与产品需求落地

1.1全链路风控策略构建

针对本地化支付等海外业务场景，基于交易历史数据、用户行为数据、市场风险数据，通过SQL/Python开展多维度深度分析（如用户分层交易特征分析、风险交易聚类挖掘），精准识别欺诈、洗钱、账户安全风险特征，将分析结论转化为可落地的全链路风控策略；

输出包含数据逻辑、指标定义、执行步骤的标准化风控系统产品需求文档（PRD），明确策略执行的触发条件与数据验证标准；确定风险评分模型核心变量（交易频次、金额波动、设备关联度等）及权重，定义实时监控引擎的数据触发阈值与执行响应机制（如风险分值达标后自动触发拦截/二次验证），规划策略配置后台数据分析模块，明确与支付网关、清算系统的数据对接规则，保障策略执行中数据流转的完整与及时。

1.2风控系统迭代与落地

主导风控系统功能升级，基于交易通过率、风险拦截率等核心数据趋势分析，定位系统对策略执行的支撑短板（如规则引擎响应延迟），牵头技术团队完成风险规则引擎数据算法优化、多维度数据看板（分市场、分支付方式）开发、自动化决策工具数据分析模块搭建，确保系统高效支撑策略执行；

推动策略配置模块化设计，基于历史策略调整效果数据，输出策略参数调整分析报告（如“某地区拦截阈值下调5%可降低误判率3%且风险率控制在0.1%以内”），支持业务团队通过数据看板自助分析参数调整方向，实现策略动态优化与快速落地。

策略效果监控与系统优化

2.1数据驱动策略迭代

实时追踪策略执行核心指标（交易通过率、风险拦截率、误判率、用户投诉率、商户拒付率），运用SQL按用户层级、交易时段、支付渠道、策略模块进行数据钻取，结合设备指纹、地理位置、用户行为埋点数据，通过Python开展用户旅程分析与异常模式识别，精准定位策略执行漏洞（如“某市场凌晨跨境交易误判率偏高”）；

输出包含数据佐证、执行优化路径、预期效果测算的方案（如新增“凌晨跨境交易IP+设备双重验证”机制），明确触发数据逻辑与执行步骤；使用Tableau/PowerBI搭建可视化监控看板，实现指标实时刷新与异常预警，定期通过数据建模（回归分析、聚类分析、A/B测试）生成策略执行效果评估报告，量化策略对业务的影响（如“风险损失降低18%，用户流失率下降2.5%”），为迭代提供数据支撑。

2.2系统功能闭环优化

根据策略执行反馈数据（用户投诉交易特征、商户拒付风险归因、策略执行响应时长等），通过数据挖掘反向驱动系统功能迭代；

例如：基于“规则配置界面操作耗时过长”的用户路径数据优化交互逻辑，依据“实时决策引擎响应超时”的性能数据升级引擎速度，明确优化后“策略执行响应时长≤100ms”的标准，以数据平衡风险控制与用户体验，确保策略执行效率与效果双达标。

跨市场适配与合规管理

3.1差异化场景策略设计

针对非洲/欧美/东南亚等目标市场，通过SQL分析各市场支付习惯数据（非洲移动钱包交易金额与频次、欧美信用卡跨境交易占比、东南亚电子钱包使用时段等）及当地风险数据（如非洲USSD支付欺诈类型占比），设计可配置且适配本地执行的规则模板（如“非洲移动钱包单日交易≤5笔、欧美跨境信用卡≥500欧元触发二次验证”），明确模板参数的数据分析依据；

建立多市场风险特征库，通过Python进行跨市场风险数据对比分析，沉淀设备异常登录IP关联、跨时区高频交易时间规律等通用风险识别策略，形成可复用的数据模型与执行标准（如“跨时区1小时内≥3笔交易且设备不匹配，执行账户冻结+人工审核”），支撑多市场策略快速落地。

3.2监管合规功能转化

持续跟踪目标市场监管政策，将合规条款转化为可执行的系统数据需求与策略规则（如KYC转化为“三级实名认证数据采集标准”、交易限额转化为“分级实时监控规则”、反洗钱转化为“大额交易自动筛查与数据上报规则”）；

设计风控系统数据合规模块，确保交易与用户数据存储、分析符合当地法律（非洲CBN、欧盟PSD2、美国OFAC等），搭建策略执行合规追溯模块，记录每笔交易触发的策略、执行结果及数据来源，支持监管审计时快速调取合规数据。

二、任职要求

核心经验

1.13年以上海外支付风控产品设计经验，具备“数据分析-策略设计-落地执行-效果复盘”全链路实战经历，主导过至少1个风控系统从0到1落地或大规模迭代项目；

1.2能通过数据建模（欺诈识别模型、风险评分模型等）解决跨境支付典型风险（卡盗刷、虚假交易、洗钱），可提供数据驱动策略执行的成功案例（如“通过数据分析设计拦截策略，某场景欺诈率降低42%”）；

1.3有欧美/非洲/东南亚至少1个海外市场风控策略落地经验，能结合市场数据说明差异化策略的分析逻辑与执行过程（如“基于非洲USSD支付数据特征设计规则，拒付率下降28%”）。

产品能力

2.1精通风控系统核心模块（规则引擎、决策流、数据接口），具备Axure原型设计、PRD撰写及需求评审经验，能基于数据分析结果清晰定义系统模块支撑策略执行的交互逻辑（如“策略触发后，规则引擎与支付网关、风险模型联动的响应流程”）；

2.2擅长将数据分析结论转化为可落地的策略执行方案与技术需求，例如“通过用户行为数据发现验证环节流失痛点，拆解为设备定位API优化、短信重发功能等技术需求”，兼顾风险控制与用户体验。

技术技能

3.1数据能力

精通SQL进行复杂查询（多表关联、窗口函数、子查询）、数据清洗与聚合分析，能高效处理亿级交易数据，精准提取策略执行核心指标（如“各市场策略拦截成功率、误判用户画像”）；

熟练使用Python进行数据建模与分析（Pandas/Numpy处理数据、Scikit-learn构建模型、Matplotlib/Seaborn可视化），能通过用户行为埋点数据开展全链路漏斗分析，定位策略执行痛点并输出数据支撑的优化建议；

具备A/B测试设计与分析能力，能设计策略对比实验，通过统计显著性检验确定最优执行方案。

3.2风控技术

深入了解设备指纹、AI欺诈模型、规则引擎的底层数据逻辑，能与算法团队协作，基于业务数据验证模型对策略执行的支撑效果（如“测试AI模型准确率，定义风险分值对应的执行规则”）。

3.3工具应用

熟练使用Tableau/PowerBI搭建策略执行监控看板，能将风控数据转化为清晰图表；了解Hadoop、Spark等大数据框架，能通过分布式计算提升海量数据分析效率者优先。