聚焦金融科技业务场景,负责交易反欺诈模型、金融数据安全及央行/银保监会监管政策的合规审计落地,连接监管要求与业务操作,保障支付、信贷核心业务流程符合内外规要求
- 主导设计「交易反欺诈模型全生命周期审计框架」,基于机器学习模型验证方法论(混淆矩阵、KS值、PSI指标),针对公司「实时风控引擎」开展季度审计——通过分层抽样(覆盖10万+真实交易样本)验证模型区分度,发现「异地登录+高频小额转账」场景误判率达3.2%,联动算法团队调整特征权重(降低设备指纹权重至15%),最终欺诈拦截率从58%提升至73%,误判率控制在0.8%以内,年减少客户投诉约1200件
- 核心参与「跨境数据传输合规审计项目」,依据GDPR、《个人信息保护法》及《数据出境安全评估办法》,使用IBM InfoSphere数据生命周期管理工具梳理12类跨境数据场景(如海外服务器用户画像数据同步)——识别出「未对欧盟用户数据实施端到端加密」「数据出境合同缺少安全评估条款」2类高风险问题,推动技术团队上线AES-256加密通道、修订3份跨境数据协议,助力公司通过第三方机构(德勤)的数据安全合规认证
- 推动「央行《金融数据安全管理规范》落地」,开发「业务线合规执行差距分析工具」(含15项核心指标,如数据分级分类覆盖率、访问权限审批时效),针对信贷业务线开展3轮现场审计——发现「客户征信数据访问日志留存不足6个月」「第三方合作机构数据使用未签保密协议」等8项问题,设计「合规checklist+月度复盘会」机制,推动业务线3个月内完成95%整改,后续监管现场检查零重大违规
- 搭建「合规审计自动化平台」,使用Python+Selenium编写脚本覆盖80%常规检查项(如反洗钱客户身份识别资料完整性、内部审计整改跟踪)——将单项目审计周期从14天缩短至3天,年节省审计工时约150小时;同时通过脚本预警功能识别出「2起员工越权查询客户交易记录」风险,提前阻断数据泄露事件