1、数据处理与整合：负责云风控系统中70多万条多源、异构风险评估数据的清洗、去重、转换及标准化处理，构建高质量风控数据资产库，保障数据的完整性、准确性和可用性。

2、统计分析与特征挖掘：运用数学统计方法（如描述性统计、推断统计、回归分析等）对风险数据进行多维度分析，挖掘风险事件的分布特征、关联规律及变化趋势，形成可视化分析报告，为风控策略优化提供数据依据。

模型构建与优化：基于风险数据特征，构建并迭代风险评估模型（如信用风险模型、欺诈识别模型等），运用机器学习、深度学习等算法提升风险识别的精准度和时效性，解决实际业务中的风险判断难题。

3、数据应用落地：探索风险数据在业务场景中的应用场景，如风险预警、自动审核规则优化、业务流程改进等，推动分析成果与业务系统对接，实现数据价值转化。