风控中台工作规划

2026-03-21 19:41:36   0  举报





AI智能生成

架构

模版推荐

作者其他创作

大纲/内容

稳定性建设

路径：风控系统稳定性长期治理，包含全链路压测、应急预案、可观测性等一站式方案输出，为业务提供高可靠度的系统能力

时间周期：长期

基础设施

路径：特征工程落地，为风控系统持续演进(规则、模型、LLM等)搭建数据底座，构建有迅雷风控业务特色的数字资产，并通过持续数据治理反哺业务高速发展

时间周期：分两期推进用户维度、资源维度（gcid）特征工程建设，落地风控数据底座

一期（5-8月）：完成数据源接入、特征加工与查询服务，夯实基础能力

二期（8-12月）：强化数据治理、特征质量与开放服务，形成业务特色数字资产（待与业务对齐）

反作弊

路径：逐步划分风控反作弊与熊盾反作弊的职责边界、数据边界、系统边界，明确熊盾在账号、设备、基础画像的底座能力，聚焦风控侧业务风险、营销作弊、实时决策、策略调度的核心价值。通过外采能力引入、实时特征计算、模型训练迭代、系统架构解耦、攻防闭环建设，强化风控中台反作弊技术底座，组织落地整体技术方案优化与建设

时间周期：与业务、团队对齐后确定实施节奏

技术债务梳理

路径：系统性梳理存量系统架构、代码、依赖与性能隐患，形成可落地的优化roadmap，分阶段推进重构、解耦与性能治理，提升研发效率与系统可维护性，为业务长期迭代扫清技术障碍

时间周期：长期

技术氛围建设

路径：结合公司战略与部门要求，按需进行团队技术打磨和氛围建设

1.技术分享：鼓励和支持个人对所负责/熟悉的模块/业务进行团队分享，建设互相交流互相进步的团队氛围（需激励资源支持）

2.专项技术实战练兵：围绕部门核心技术栈（实时计算、特征工程、策略引擎、大数据存储等）与业务场景，组织小型技术实战演练，比如特征加工优化、策略调试、系统压测、故障应急演练等，以练代学提升团队实操能力，同时挖掘团队成员技术潜力，培养核心骨干

3.行业动态前瞻：鼓励个人定期涉猎&同步风控领域、大数据、AI风控、LLM风控应用等行业前沿技术与优秀实践，筛选贴合公司业务的内容开展轻量化学习，结合现有工作做技术优化思考，推动团队技术视野拓展，助力风控中台持续迭代升级，满足公司业务长期发展需求

时间周期：长期