匠人学院 JR Academy
企业会员下载 CareerOS
← 返回岗位列表

AI 合规专家 (金融)

AI Compliance Expert (Finance)

行业垂直岗快速增长2024 大规模招聘

确保金融机构的 AI 系统（信用评分、反欺诈、反洗钱、自动放贷决策）合规——管理模型风险治理、算法公平性审计和监管报告。2026 年 EU AI Act + DORA（数字运营韧性法案）+ MiCA 三重法规叠加，70%+ 银行已在用 AI 但缺乏治理框架。新加坡 MAS（金融管理局）的 AI 监管框架是亚太最严格的，推动了区域金融 AI 合规人才需求。

薪资范围
¥30K–¥60K/月
招聘企业
JPMorgan · DBS Bank · Ant Group
热门地区
新加坡欧盟美国英国澳洲马来西亚
核心技能
金融合规 · 大模型 · 风控

在匠人学院系统学习这个方向

以下是 JR Academy 真实在售的课程，点击直接查看完整大纲和报名入口

AI 产品经理 (BA) 训练营 + 实习零基础 · 4-6 个月 · 含真实商业项目实习
查看课程 →
AI 必修课零基础 · 10 小时 33 节课 · 全员必修
查看课程 →
AI 数据分析 & Copilot 自动化实战实战 · Excel/Power BI Copilot + 自动化流水线
查看课程 →

岗位 JD 分析

核心职责

  • 确保金融机构的 AI 系统（信用评分、反欺诈、AML、自动放贷）符合监管要求
  • 管理 AI 模型风险治理——模型验证、性能监控、文档管理和审计追踪
  • 执行算法公平性审计——确保信贷和保险 AI 不歧视特定群体
  • 编写 AI 系统合规报告，应对监管机构的审查和问询
  • 追踪全球金融 AI 法规动态（EU AI Act、DORA、MAS 指南、APRA 指南），制定合规路线图

必备要求

每条要求点一下：我有、还没有，还是不确定。下面马上出你和这个岗位的第一版差距。不用登录；保存之前，勾选只留在这个页面，刷新就会清空。

  1. 深入理解金融监管框架：Basel III/IV、MAS 通告、APRA 审慎标准
  2. 了解 AI/ML 在金融中的应用和风险：模型风险管理（SR 11-7）、算法歧视、黑箱问题
  3. 有金融合规、审计或风控 3+ 年经验
  4. 掌握数据分析工具（Excel 高级功能、SQL、Python 基础），能理解模型输出和统计指标
  5. 优秀的法规解读和报告撰写能力
Gap view · L0

你的第一版差距

你自己说的 · 来自勾选

先勾一条要求，这里会列出你缺什么、对应页面上转型路径的哪一步。

想更准？

现在的结果只来自你自己的勾选。补一份材料，依据会升级：

要动手做的作品和项目，在 CareerOS 桌面版完成。了解 CareerOS 桌面版

加分项

  • CFA、FRM 或 CPA 认证
  • 有四大会计师事务所金融审计经验
  • 了解 Explainable AI (XAI) 技术在金融合规中的应用

典型的一天

  • 上午：Review 信用评分模型的月度性能报告——检查评分分布是否漂移、不同群体审批率差异
  • 上午：与 MAS 合规团队讨论新的 AI 治理通告对我们反洗钱系统的影响
  • 下午：审核反欺诈 AI 系统的模型验证文档，确保满足 SR 11-7 要求
  • 下午：和数据科学团队讨论新 LLM 在客服中的应用——评估数据隐私和合规风险
  • 傍晚：准备下周给 Board Risk Committee 的 AI 合规季度报告

转型建议

适合转入的背景

  • 金融合规官 / 审计师：有监管和审计经验，补充 AI 技术理解看这个职业现在的情况：审计师 · 合规分析师
  • 金融风控经理：理解风险管理框架，AI 模型风险是自然延伸看这个职业现在的情况：风险分析师
  • 四大审计顾问：有金融行业审计方法论基础看这个职业现在的情况：审计师
  • 监管机构工作人员（转行业内）：深入理解监管要求

转型路径

  1. 第 1 步：学习 AI/ML 在金融中的核心应用和风险——信用评分、反欺诈、AML
  2. 第 2 步：了解 AI 模型风险管理框架（SR 11-7、SS1/23）和公平性审计方法
  3. 第 3 步：学习 EU AI Act 和 MAS AI 治理框架中与金融相关的条款
  4. 第 4 步：用 Python 学习基本的模型评测和公平性检测（Fairlearn 工具包）
  5. 第 5 步：准备金融 AI 合规案例，申请银行、保险或 FinTech 的 AI 合规岗位

学习路线图

Phase 1: 金融 AI 基础 (1-2 月)

学习 AI/ML 在金融中的核心应用场景和风险了解 AI 模型风险管理框架（OCC SR 11-7、PRA SS1/23）学习 EU AI Act、MAS 指南中与金融相关的合规要求

Phase 2: 合规实务 (2-4 月)

掌握算法公平性审计方法和工具（Fairlearn）学习 AI 模型文档编制标准和审计追踪要求了解 Explainable AI (XAI) 在合规场景中的应用

Phase 3: 专业提升 (4-6 月)

参与或模拟一次完整的 AI 系统合规审查考取金融或 AI 治理相关认证关注 RegTech 新工具和自动化合规方案

常见误区

误区

只检查模型上线前的合规，不做持续监控

正解

金融 AI 模型需要持续监控——数据漂移、公平性退化、法规变化都需要动态响应

误区

完全依赖数据科学团队的自我审计

正解

合规审查需要独立第三方视角——自己不能审自己

误区

只关注技术合规，忽视业务流程的合规性

正解

AI 合规不仅是模型问题——数据采集、人工审核流程、客户告知等业务环节都要覆盖

推荐学习资源

AI Finance 金融AI 数据分析职业影响力地图

准备好了吗？

开始学习 AI 合规专家 (金融) 所需的核心技能

开始学习 →