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雷达卡
毕业后，本人一直在信用卡或互金行业风控部门从事风险管理方向工作，包括贷前审批，风险定价，贷后管理等。由于是理科背景且会使用一些分析工具，平时工作基本依据大量的数据分析和建模进行决策。基于对未来的美好憧憬，中间还陆续考过FRM，CFA考试进行中。目前在一家初创汽车金融公司做数据风控，渐渐的感觉风控做的越来越没劲，基本可以用乱想杂生来形容。比如：CTO搞研发的直接做风控CRO了；做产品或数据分析等各种背景的都要做风控了；借助于机器学习工具风控模型很容易都能搞出来，开发监控等过程极其不严谨；风控指标定义很主观随意，各执一词莫衷一是等等；初创公司业务优先，数据风控多数形式化了。据了解，上述情况非常普遍，本来很专业的东西都变成路边货了。大数据风控现在很火，前景和待遇都不错；金融科技公司如雨后春笋，数据相关的建模师，算法师，分析师，开发人员等都供不应求。鉴于分析工具的发展，利用python/R等机器学习都非常容易实现，金融科技的‘科技’一面越来越容易解决。结合此前工作经历，周围很多人包括本人主要凭借的都是‘科技’方面的技能。总体感觉是，从事的行业不管消费贷，现金贷，还是汽车金融等都是很有发展前景的，做的事情虽说也是金融相关，但是金融的属性总是很单薄；更接近于金融民工，总感觉没有真正接近金融，没有金融从业者的光鲜亮丽和高大上的感觉。跟基金经理，证券分析师，公司估值，ABS，投行啥的等相比，怎么总是有种相形见绌，天壤之别感觉呢。
不知道金融的核心是风控，还是投资？个人认为，风控的重要性不必多言，但多是后台支持部门，干好了一般人都看不到，干坏了基本都称为众矢之的，不被理解就被其他部门投诉；以前一位风控领导就说过我们被投诉越多说明我们工作做到位了。现在越来越向往改行做投资，主要原因是投资的价值和收益非常容易看到，不但投资机构，即使家庭理财也有资产配置的需求；而且风控和数据分析的能力都是类似的。言辞累赘，一窥之见，望大咖不吝赐教，指点迷津！
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