简单
案例分析0 次浏览蚂蚁集团的芝麻信用为用户提供信用评估服务。若发现近期芝麻信用分的波动异常,部分用户分数下降明显,你会如何处理?
蚂蚁集团算法工程师
信用评估数据异常用户服务
答题要点
可采用STAR法则,即情景(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)。关键要点:1. 数据核查:确认分数下降数据的准确性,排查是否为系统错误。2. 规则审查:检查芝麻信用分评估规则是否有调整。3. 用户反馈:收集分数下降用户的反馈,了解他们的情况。4. 原因分析:根据核查和反馈,分析分数下降的真正原因。示例话术:先对数据进行全面核查,确保数据准确无误;同时审查评估规则,看是否有变动影响分数;接着收集用户反馈,综合各方面信息分析出分数下降的原因,再根据原因制定相应的解决方案并跟踪结果。