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雷达卡
本人刚刚统计专业毕业不久，目前在一家网贷公司的风控部门做数据分析工作（但不是风控建模）。这家公司的模式与银行信用卡中心类似，目前风控这块分两个部门，A部门专门负责开发评分卡，B部门负责制定和部署信贷政策，如审批规则、放款额度等等，并根据业务状况调整策略。
当初来这家公司本是想做信用评分相关工作的（与A部门更贴近），但是来了之后发现我是在B部门（对于这点我没什么意见，因为我数理功底确实不是很强，直接做A部门不够胜任）。因为政策制定需要大量数据支持，所以B部门大致分工是，高级岗位负责制定政策， 初级岗位负责提供数据支持（比如我）。
B部门目前供我选择的路线有两种，一是先做数据（出报表），再慢慢开始做分析；二是做信贷决策系统，就是把别人制定好的政策输入到系统里。
因为我一直对信用评分、风险建模这些比较感兴趣，所以想朝着这个方向努力，以后找机会转过去。虽然没实际接触过这类岗位，不知道他们每天都做什么，但我觉得我现在的工作主要是描述统计，而做信用评分应该会涉及一些推断统计，用到一些统计模型（不过据我的观察A部门的人好像也没用到什么复杂的模型，很好奇他们是怎么开发的，也不知道其他公司都是怎么做的）。
所以想请教这方面有经验的前辈们，以我目前的状况，应该选择哪种路线？似乎看起来第二种路线会和A部门有比较多的接触机会，工作内容有很多交集，可能能了解到一些相关的东西。但是也听说这个工作比较枯燥、繁琐，只是负责执行，而且经常加班，不知道对我实现目标有多少帮助。如果帮助不大，还不如专心做数据，再利用空闲时间自己学一些更有针对性的东西。所以，我想知道，一般银行卡中心和互联网金融公司的这类岗位是怎么招人的，有什么标准，如果不是一开始就做评分的还有没有机会转过去？如果有，应该提前做哪些准备，或者说我应该做哪些积累，如果能给一些详细的参考路线就更好了，每一步怎么走，需要做多久？敬请前辈们指教，在此拜谢了！！！
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