牛敬业

对风控策略有发自内心的热爱，享受从海量数据中捕捉风险信号、用规则与模型筑起防线的工作过程。性格严谨细致，对数据异常与策略漏洞保持高度敏感，习惯每天复盘策略执行效果，追求规则设计的简洁与高效。擅长数据驱动的策略制定与迭代优化，熟悉机器学习模型在反欺诈与信用评估中的应用，具备跨部门协作推动策略落地的能力。十年风控生涯中积累了多行业（消费金融、供应链金融、场景分期）的策略制定经验，持续关注监管政策与黑产演变趋势，以专业判断为业务护航。