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1、負(fù)責(zé)利用海量信息，進(jìn)行量化分析，形成智能資產(chǎn)清收應(yīng)用方案，基于數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)相關(guān)分析，為業(yè)務(wù)模式、產(chǎn)品方向及清收策略提供數(shù)據(jù)支持； 2、負(fù)責(zé)貸后場景的量化運(yùn)營分析，包括貸后用戶行為、行為偏好、畫像標(biāo)簽、興趣偏好等； 3、負(fù)責(zé)在貸后業(yè)務(wù)場景中挖掘智能創(chuàng)新項(xiàng)目的機(jī)會(huì)點(diǎn)，并給予數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式驗(yàn)證創(chuàng)新機(jī)會(huì)點(diǎn)； 4、構(gòu)建全面的、準(zhǔn)確的、能反映智能清收所對應(yīng)的業(yè)務(wù)線特征的整體指標(biāo)體系，并基于業(yè)務(wù)監(jiān)控指標(biāo)體系，及時(shí)發(fā)現(xiàn)、定位和解決問題。