经海镖局的众镖师中，有许多从事风控工作的小伙伴儿。鉴于风控工作有较高的涉密性，比如京东金融有“500多个风控模型，5000多个风险策略”，那具体是什么样的模型，什么样的策略呢？不要说外面的人，就连本镖师都不得而知。所以，风控部门给人的印象一直都是“低调且神秘”。
有些小伙伴心中有疑问，“如果我想从事风控相关工作，需要具备什么能力，应该怎么入门呢？”
下面由经海镖局带大家了解一下神秘的风控！
行业不同，风控的概念也不一样。
支付行业的风控是通过一定手段对平台的业务风险进行控制、管理，偏业务安全领域。与技术安全不同， 风控更加注重对业务的理解，包括对数据的分析，风控模型的建立，以及风险策略的制定等。支付领域的风控就是要识别当前的交易是否有风险，如果有，要进行什么的动作。某一项支付产品上线前，都会和风控团队沟通，提前预知可能的风险点，在平衡用户体验的情况下，制定风控策略。从事风控相关工作，匹配的专业一般是计算机信息类、数学、统计学、金融等相关专业。
需要具备一定的数据分析、信息采集能力，对金融犯罪、欺诈有一定的了解。熟悉相关法律、法规、。需要掌握SQL语言，能熟练使用SAS，Python，R等数据分析建模工具。
需要具备优秀的逻辑能力，高度的业务敏感性与数据敏感性及综合分析判断能力。
初入风控行业，要全局认识行业风险。风险来源于业务，做好风险管理必须要对相应的业务领域有很强的认知。
首先要了解各类业务的关键风险节点和风险程度，针对不同的风险点，掌握有效的风险管理方法和技术。
其次需要熟悉风险管理的整体框架和流程。知道风险管理需要在哪些环节介入，不同环节风险管理的着重点有哪些。
最后针对具体从事的风险管理岗位职责，进行重点深入的学习和实践。如果是风控策略相关岗位，需要提升数据风控技术方面的能力。
一般情况下，风控入门需要至少半年以上，才能做到对业务的关键风险点和整体风控流程有一定的认知；一年以上的风控从业人员可以尝试独立承担一些项目的风险控制工作。
以互联网欺诈风险策略分析人员为例。
首先需要了解的是：互联网平台的产品功能；账户安全相关操作流程；常见的欺诈风险发生的场景和路径。要从风险事件出发，洞察风险案件发生的原委；了解风险控制的常用方法和手段；面对新业务实时保持风险洞察的思考逻辑，对于快速变化和不确定的环境持开放态度，愿意接受和了解新鲜事物。有些刚入门的风控从业人员因为认识不到风险点的本质，会依葫芦画瓢，生硬地将不同业务的风险点照搬过来。这种情况下非常容易漏掉很多未知风险，业务将存在很大的潜在风险隐患。
因此建议风控人员在入门阶段，多承担一些业务中后期的运营工作，对于新业务的风险预判需要积累一定经验后才可进行。
要严格按照风险管理的流程执行工作，把握各个环节的风控标准和操作风险，保持谨慎和对风险的敬畏态度。
业务尚没有出现风险事件，并不代表业务本身是安全的。欺诈团伙也会想尽办法尝试业务流程以及风控策略中的每个细微漏洞，只要发现有任何机会则会蜂拥而上。时刻保持风险可能会出现的警惕心态，也是风控人员的必备技能。面对突发风险事件时，风控人员需要有较强的抗压能力，准确分析发生风险的主要原因，并结合业务经验给出可以控制风险的解决方案——包括对已有风险的止损以及对后续风险的及时有效控制。
很多人刚刚进入风控领域时，会对这种突发事件非常不适应。一方面不清楚如何分析原因，另一方面不能判断风险事件真实的影响程度，并且应对风险事件缺乏足够经验。
在这种情况下，风控人员入门之初需要学习多种风险事件处理的经典案例，总结处理风险事件的思路和方法，为后续的实际操作做好准备。
针对风险识别技术方法，需要熟悉数据统计分析方法，并结合业务构建自己的分析思路，不断加强对风险指标的敏感性。
其中，数据统计分析方法在不同领域中都是相通的，即使之前没有风控业务相关的经验也没有关系。这里的关键点在于对风险的识别和定义，不同场景下的风险定义会直接影响做统计分析的结果，以及识别风险所需要的信息要素的定位和扩展。
风险业务中的统计分析都是有明确导向的，主要理念就是如何尽可能准确的区分风险用户和正常用户、风险交易和正常交易、风险操作和正常操作等。
入门之初需要理解和梳理现有业务下的风险定义以及风险识别要素，以这些现有成果作为基础，进行更深入地探索和扩展。
如果需要学习大数据风控技术，还需要加强模型算法方面的技术能力。建立数据驱动的文化，推动风控数据量化，利用量化数据驱动业务和流程不断优化。并持续学习最新的技术和解决方案，用技术解决业务问题，推动业务发展。
在进行风险控制的过程中，包括每次风险事件的发生和处理过程，每个新业务的风险分析和风控设计，每个风险统计模型的构建，都是构建自身风险管理方法论的有效支撑。
需要将风险管理的通用理念结合自己的实际经验，进行深入总结和思考，形成一套自己的风险控制方式，面对新的风险类型时可以更加游刃有余。
经过多重的风控场景历练，逐渐积累风控行业经验，最终形成对风控专业领域的深刻理解。不断拓宽风控经验的广度，支持金融业务的多样性和差异性。
最后，经海镖局给大家推荐几本风控相关的畅销书籍。
推荐理由：本书全面介绍了网络支付与结算的整体理论与应用体系，强调了相关知识的完整性、时效性与发展性。
推荐理由：本书是最全面的机器学习教材之一。书中首先介绍了机器学习的构成要素和机器学习任务，接着详细分析了逻辑模型、几何模型和概率模型，然后讨论了特征、模型的集成，以及被机器学习研究者称为“实验”的方法。
推荐理由：本书介绍了Python应用在各个领域中的一些使用技巧和方法，适合具有一定Python基础的读者阅读参考。
