UP简历 小U

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个人总结

资深AI保险风控分析师,拥有<strong>5年</strong>以上在金融保险领域运用人工智能技术进行风险评估与管理经验。精通机器学习、深度学习算法在<strong>欺诈检测、信用评估和定价优化</strong>中的应用,具备独立设计并部署高并发风控模型的能力。致力于通过数据驱动的决策,显著提升风险识别准确率,降低赔付率,为业务增长提供坚实保障。

工作经历

高级AI风控分析师

平安科技

2021-08 - 2024-03
  • 负责寿险、财险领域AI风控模型的全生命周期管理,包括需求分析、数据处理、模型开发、部署及优化。
  • 主导开发并上线智能反欺诈模型,通过结合图神经网络(GNN)时间序列分析,将欺诈识别准确率提升了25%,每年预估减少赔付损失超过5000万元
  • 设计并实现了基于深度学习风险定价模型,有效区分高低风险客户,使高风险客户定价准确率提升18%优化了产品组合的整体利润率
  • 利用自然语言处理(NLP)技术对理赔文本进行分析,自动化识别异常索赔模式,将人工审核效率提高30%
  • 搭建A/B测试框架,对新上线的风控策略进行效果评估,确保模型迭代的有效性,平均模型迭代周期缩短20%

AI风控分析师

众安保险

2018-07 - 2021-07
  • 参与健康险、车险领域的风险管理体系建设,运用机器学习算法进行客户信用评估和风险预测。
  • 开发并优化信用评分模型,通过引入多维度外部数据源,将模型预测准确率提升15%,有效降低了坏账率2个百分点
  • 负责搭建特征工程平台,处理TB级结构化与非结构化数据,提取了超过200个有效风险特征,为模型训练提供高质量数据支持。
  • 与业务团队紧密合作,将风控模型集成到现有业务流程中,实现了90%的自动化风险审批。
  • 定期对模型性能进行监控和评估,撰写风控报告,为管理层提供决策依据。

教育背景

清华大学

硕士 · 计算机科学与技术

2015-09 - 2018-07

复旦大学

学士 · 软件工程

2011-09 - 2015-07

技能专长

机器学习与深度学习

Scikit-learn · TensorFlow · PyTorch · XGBoost · LightGBM · GNN · NLP

数据分析与建模

Python · R · SQL · Spark · Pandas · Numpy · 数据可视化

风控管理与业务

欺诈检测 · 信用评估 · 风险定价 · 保险业务 · 金融风控 · 模型评估

云计算与部署

AWS · Docker · Kubernetes · Git · CI/CD · 模型部署

统计学与数学

贝叶斯统计 · 假设检验 · 多元线性回归 · 时间序列分析 · 最优化

热门进阶2025/12/4

AI保险风控分析师简历范文

AI保险风控分析师 金融行业 1-3年经验

本简历范文专为AI保险风控分析师设计,突出AI技术在风险分析中的应用,助力求职者精准匹配高薪职位。

核心亮点

AI技术在保险风控中的应用
数据分析与风险评估能力
金融行业背景与专业知识
量化分析与模型构建

适用人群

本范文特别适合AI保险风控分析师岗位的求职者参考学习, 通过具体的工作经历和项目经验展示,帮助您了解如何突出金融行业 行业的核心竞争力。

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