薪酬数据金融上海风控催收专员
风控需求量小

上海风控催收专员

风控催收专员是负责管理和控制借款人违约风险,并通过催收措施恢复拖欠款项的专业人员。他们通过评估借款人的信用风险,监控还款情况,并与借款人沟通以寻求还款安排。他们需要具备谈判和沟通能力,处理各种催收手段,如电话、信函和上门催收。同时,他们要遵循法律法规和公司政策,保持专业的态度和良好的客户服务,以确保催收过程的合规性和效率。风控催收专员在维护金融机构利益和风险控制方面扮演着重要角色,确保借款人履行还款义务,维护贷款资产的价值。

 
职业全景发展路线简历重点

薪酬概览

  • 北京
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  • 河南省
  • 湖北省
  • 辽宁省
  • 内蒙古自治区
  • 陕西省
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  • 河北省
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  • 黑龙江省
  • 新疆维吾尔自治区
  • 云南省
  • 广西壮族自治区
  • 贵州省
  • 青海省
  • 甘肃省
  • 宁夏回族自治区

平均月薪

¥17000

中位数 ¥15000 | 区间 ¥13400 - ¥20600

数据来源:谈职全网44份招聘数据;更新时间:2026年7月13日

月薪分布

45.5% 人群薪酬落在 8-15k

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三大影响薪酬的核心维度

影响薪资的核心维度1:工作年限

应届
1-3年
3-5年
5-10年
不限经验

影响薪资的核心维度2:学历背景

专科
本科
硕士

影响薪资的核心维度3:所在城市

城市职位数平均月薪城市平均月租
(两居室)
谈职薪资竞争力指数
17¥14800¥2200
88
44¥17000¥6800
85
46¥10000¥2600
81
34¥14600¥5700
81
15¥17300¥7100
71
16¥11500¥2200
70
20¥12000¥3200
69
28¥10500¥3900
66
11¥13100¥1800
59
12¥13700¥3000
58

市场需求

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6月新增岗位

41

对比上月:岗位减少6

数据由各大平台公开数据统计分析而来,仅供参考。

岗位需求趋势

不同经验岗位需求情况

工作年限月度新增职位数职位占比数
应届23
54.8%
1-3年11
26.2%
3-5年8
19%

岗位在变化,但招聘判断始终只看一件事:你是谁

赢得机会,你的简历需要更快被读懂

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不同城市的需求分析

风控催收专员岗位在不同城市的需求分布如下,点击城市可查看当地风控催收专员的招聘、薪资和就业数据。

#1 成都
7.2%46 个岗位
#2 上海
6.9%44 个岗位
#3 深圳
5.3%34 个岗位
#4 广州
4.4%28 个岗位
#5 南京
3.1%20 个岗位
#6 苏州
2.7%17 个岗位
#7 宁波
2.5%16 个岗位
#8 北京
2.4%15 个岗位
#9 太原
2%13 个岗位
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陈晶晶重构后

个人总结

  • 前置职业定位
  • 去除泛化表达
  • 让内容直接服务判断
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投资风险管理经理

上海学历不限5-10年

1.主导保险资金投资项目的投前风险评估,参与项目尽调,识别、分析、评估项目潜在风险,撰写投资风控报告,为投资决策提供支持。
2.完善信用风险管理体系,制定信用风险管理制度、流程机制。
3.建立并完善投资业务风险监控体系,日常监控和分析各类投资业务风险,及时进行预警。
4.参与已投项目的投后管理,定期评估财务、市场等状况,提出针对性的风险管理解决方案。
5.对持仓资产进行压力测试与违约概率测算,定期编制各项风险管理报告。
6.构建风险模型,支持风险管理系统搭建。

风控经理(工建、化工)

上海学历不限1-3年

1. 负责融资租赁及创新业务的项目评审,工作内容包括现场尽调复核、项目审查、评审报告撰写;(60%)
2. 协助制定、完善风险控制管理政策、制度及工具,推动风险管理体系的持续完善;(25%)
3. 协助推进风控科技化、数字化、自动化事项,完善各类智能风控工具,支撑长期运营优化。(15%)

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风控经理(培养)

上海学历不限1-3年

1.协助开展贷前、贷中、贷后风险排查与监控
2.负责数据整理、分析及风险报表、报告输出
3.参与风控规则、策略优化与风险案例复盘
4.完成上级交办的其他工作

投资风控经理

上海学历不限1年以下

1.负责建立和完善公司投资业务的全面风险管理体系,涵盖市场风险、信用风险、流动性风险和操作风险等方面,确保风险管理制度符合监管要求与公司发展战略。
2.参与投资项目的全流程风险管理,包括项目立项、尽职调查、投资决策、合同评审及投后管理等环节,独立开展风险评估,撰写风险评估报告,并提出切实可行的风险控制建议。
3. 设计并实施投资组合的风险监控机制,运用VaR、最大回撤(Max Drawdown)、波动率(σ)等指标进行风险量化分析,定期开展压力测试与情景模拟,及时识别和预警潜在风险。
4.持续跟踪已投项目运行情况,对风险事项进行动态评估,推动风险应对措施的执行,必要时提出退出或处置建议。
5. 确保投资活动符合国家相关法律法规及金融监管规定,配合内外部审计与监管检查,提供所需风控文档与说明材料。
6. 与投资、法务、财务等相关部门协作,参与投资决策会议,提供独立、客观的风险管理意见,支持公司科学决策。

AI国际风控产品经理

上海学历不限1-3年

1、负责AI/大模型技术在国际风控场景的产品化落地,识别应用机会,定义产品方案,协同算法/工程团队完成从0到1的设计与验证;
2、深度了解国际支付链路和风控系统,理解上下游交互,包括反欺诈、BNPL等核心方向;负责业务和风控系统的对接,产出风险解决方案,并协同研发等团队推动方案落地;
3、负责风控决策引擎、名单库系统、运营管理后台的需求梳理、功能迭代和体验优化,兼顾合理的实现逻辑及良好的用户体验;
4、推动风控能力和接口标准化,为业务内部及外部合作方,提供清晰、可复用的风控接入流程,及风险解决方案。

1.负责对可疑交易、客户风险等级划分进行合规审批。

2.负责组织实施反洗钱的监测、识别、评估、预警、报告,并组织相关部门采取措施应对,进行反洗钱的监控并逐级分析上报,落实反洗钱实施细则。

3.负责对反洗钱工作的督导,增强全员反洗钱意识。

4.负责组织实施反洗钱宣传和培训,为员工提供反洗钱相关咨询。

5.负责与总公司及监管部门定期沟通,及时提交各类反洗钱监管报告和报表。

淘宝闪购-合规管理运营专家-上海

上海本科及以上1年以下

一、服务商合规体系搭建

1、商合规体系搭建
(1)根据业务发展建立和优化服务商管理体系,包括服务商合规管理相关制度、流程等。
(2)建立和优化服务商的日常监控,从全链路角度搭建风控机制,避免资损的同时,优化成本、效率。
(3)建立和优化服务商的财税合规性,从全链路角度搭建财税合规机制,提升服务商运营合规及稳定。

2、服务商资源规划
(1)负责服务商资源库的持续搭建及优化,根据业务需求,快速识别并为业务发展提供最优质的商资源。
(2)负责服务商资源库的入池、启用标准的制定及管理。

二、服务商运营管理

1、合规管理
(1)负责建立商的合规管理体系,包括但不限于财税合规、资质合规、流程合规等,及时监控、预警风险,并及时联动相关方做好风险预警并推动解决。
(2)负责建立健全文控管理体系。

2、应急事务管理
(1)异常应急事务诊断及解决。
(2)异常事务流程梳理及推进内部流程及制度的优化。

3、商的经营健康度监控
搭建经营分析体系,负责收集、分析商的经营数据,建立经营分析模型及运营策略。

AI月付风险策略专家

上海学历不限1-3年

1、负责美团月付产品的信用风险管理,包括搭建与完善风控流程,制定风险准入、额度等策略,追踪策略执行进度及效果,持续优化风险管理能力;
2、深度应用大模型技术,构建交易实时拦截与事后异常回溯的智能风险识别能力,提升模型精准度,创造新的业务增长机会;
3、负责美团月付重点客群洞察和分析工作,应用AI技术联动业务对不同客群的画像、经营表现和经营问题进行拆解,并提出差异化经营解决方案,长期平衡业务收益和风险水平;
4、协调内外部资源,推动业务团队和风险相关支持团队快速落地风险需求及其他方案;与产品、算法、工程团队紧密协作,推动大模型、Agent等AI能力在风控场景的落地;参与模型选型、Prompt工程、RAG知识库等技术方案设计。

风险管理部风险经理岗

上海学历不限1-3年

1.负责完成分行对公授信贷后管理工作,包括授信客户的日常监测和定期监测工作,如完成贷后定期监测报告审阅、实地走访、风险分类管理等;
2.督促指导业务部门完成各项贷后日常与定期监测工作,并开展相关培训和考核评价;
3.对出现风险信号的授信、问题授信以及影响授信的重大事件,及时进行处理并持续督导管理;
4.根据监管和总分行要求开展各类排查工作,对风险事件、行业趋势、金融政策等提出风险提示和管理建议;
5.负责分行对公授信业务的贷前核查;授信续作协审支持工作;
6.负责放款前面签、核保工作,及放款前风险核查工作。

风险管理岗

上海学历不限1-3年

1.负责搭建风险管理体系,完善风险管理制度; 2.负责风险管理能力评估工作,并推动各部门制定整改计划及定期追踪整改; 3.建立业务连续性管理体系,统筹开展业务连续性影响分析,并推动业务连续性管理机制优化; 4.针对性开展风险监测预警,并就重点风险进行调研评估及管控,提出风险管控建议 5.协助风险管理系统建设工作,参与AI风控项目,优化现有功能,实现评估、预警的线上化;; 6.完成各类月度、季度、年度及不定期的风险管理报告。

信贷风控大模型算法专家

上海学历不限1-3年

1.负责支持美团金融信贷风控大模型算法研发,深刻理解风险控制和风险经营的业务场景,借助大模型技术推动信贷风控核心场景AI 能力从 0 到 1 落地及持续迭代,负责从数据构建、提示词工程、模型SFT/RL到线上部署的全链路工程实现;
2.深度挖掘海量生态数据、金融数据及外部数据,研究大模型与传统机器学习、深度学习模型融合落地方案,针对业务目标设计到端决策框架;
3.负责不同业务线、不同场景下的模型体系的搭建,分层、立体地支持相应场景的业务指标达成;
4.推动建立模型全生命周期SOP和相应工具平台建设,提升模型维护、管理和迭代的效率。