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SOC 13-2054
分析并度量威胁机构资产、盈利能力或经济状况的信用风险与市场风险敞口，并可提出限制风险的建议：收集内外部风险相关数据；用统计方法或计量模型把风险量化为可比较的指标；设计与实施风险评估模型与情景分析，模拟严重市场事件的影响；识别投资标的的主要风险与缓释因素，评估法律与所有权结构、客户基础与行业位置带来的风险；监控模型与数据质量，编制风险报告与披露材料并向业务与管理层说明风险立场；参与风险管理系统的建设与改造，并在必要时提出调整或限制风险敞口的建议。
先判断自己是否愿意长期与风险数据、计量口径与限额管理打交道，并接受独立验证与风险事件追问的现实；用本页纸面练习与七天任务验证。
本卡是职业探索参考，不构成录用、能力评分或投资、法律与合规结论。
更值得考虑的信号：愿意把风险判断写成可复核的度量与情景说明、能接受自己的模型被独立验证和质疑、愿意说明模型失效条件与限额触发后的处理。需要慎重的信号：用复杂模型掩盖假设薄弱、只报告有利情景、把风险度量结果当成结论而不是决策依据。
职业边界：本页按美国 O*NET-SOC 13-2054.00「Financial Risk Specialists」编写，指识别与度量机构信用风险与市场风险敞口、设定并跟踪风险限额、开展情景与压力测试并提出缓释建议的岗位；不含组合投资决策（由投资基金经理承担）、机构财务统筹与资金安排（由财务经理承担）、合规体系与监管许可沟通（由合规经理与监管事务经理承担）、防损与资产保护（由损失预防经理承担）以及财务与市场数据的估值结论（由金融与投资分析师承担）；不提供投资、财务、法律或合规意见。与上述相邻职业在职责落点上不同。
金融风险专家的日常围绕「识别—度量—情景—说明」四步循环：先界定风险范围与风险类型，识别机构面临的主要风险敞口与缓释因素；再选择度量方法与计量口径，收集内外部风险数据并核对完整性，把风险量化为可比较的指标并设定限额；随后设计情景分析与压力测试，模拟严重市场事件或极端信用损失的影响，检查结果的稳健性与失效条件；最后把假设、结论、限额建议与适用范围写成风险报告或披露材料，向业务与管理层说明风险立场，并维护风险管理系统与模型的数据质量。不同岗位侧重点不同：银行信用风险偏违约概率与损失率，市场风险偏风险价值与压力测试，资管风险偏组合暴露与归因，保险风险偏偿付能力与核保假设，模型验证岗偏独立复现与治理。
职业方向比较
下列职业同处金融与风险管理链条，但职责落点不同；用它们帮助定位方向，而不是互相替代。
| 职业方向 | 核心工作与产出 | 关键区别 | 更适合什么选择 |
|---|---|---|---|
| 投资基金经理 | 构建投资组合并作出买卖决策 | 以组合构建与投资决策为主；本职业以风险度量与限额管理为主 | 偏好直接做投资决策选该职业；偏好风险度量与限额管理选本职业 |
| 管理分析师 | 诊断业务流程并提出改善建议 | 以组织流程与经营改善诊断为主；本职业以金融风险计量与管理为主 | 偏好流程诊断选该职业；偏好风险计量选本职业 |
| 市场研究分析师与营销专员 | 设计市场调研并分析消费者数据 |
AI 对职业的影响
建模环节受辅助工具影响明显：数据准备与特征工程、代码与公式草拟、模型初稿与可视化生成都已较为成熟，生成式工具还能草拟方法说明与文档；已有研究显示任务暴露在职业间差异很大，管理和专业类职业中高度暴露的任务比例相对较低。技术可处理性不等于机构已经采用，也不等于岗位减少。本页不给出 FermatMind 任务级评分，因为缺少可复核的评分量表与任务依据。
这一栏只回答技术可处理性：把本职业任务（数据准备与特征工程、代码与公式草拟、模型初稿与可视化生成、文档与需求说明草拟等）与公开的职业任务和技术资料对照，判断哪些子任务可由现成工具完成。技术可处理不等于机构已经采用，也不代表岗位会减少；判断时须区分任务级证据与职业级结论。
采用取决于方法与治理责任：方法选择、假设设定、独立验证与失效条件判断出错会直接影响风险限额、资本与合规，代价高且需要专业判断与信任。因此即便技术上可行，多数机构只在数据准备、代码草拟、可视化与文档等环节使用工具，把方法选择、验证与治理留给受训分析师与验证岗。
岗位数量由机构风险管理投入、监管与模型治理要求、业务复杂度与数据资源决定。官方对该职业的预测（2024—2034 年远快于平均 7% 或更高、年均空缺约 4,800 个）已把业务与流程变化考虑在内，但没有把 AI 采用单列出来；公开来源还不足以支持本职业岗位数量的变化结论，因此本页不做「某年会消失」的推断。
| 工作方向 | 任务 | 当前变化 | 人的控制点 |
|---|
中国大陆薪资参考
中国大陆的风险管理岗位多见于银行与证券公司风险管理部门、公募与私募基金风控、保险公司精算与偿付能力管理、资管与期货风险管理以及金融科技与数据服务公司，须按所在地金融监管、数据与信息保护、模型治理与从业资格规定执行，任职与持牌要求按机构与业务线确定，与美国职业分类不是一一对应。
口径提示：行业平均工资与岗位类别平均工资覆盖多个职业，不能替代本职业工资分布，也不含奖金与股权激励。
证据不足：中国大陆没有与本职业精确对应的全国单职业月薪或年薪统计值；本页只能给出行业平均工资（租赁和商务服务业非私营 110,162、私营 68,919 元/年；科学研究和技术服务业非私营 182,064、私营 83,560 元/年，2025）与岗位类别均值作为背景，无法换算成具体岗位月薪。
证据不足：未能取得可核验的中国大陆银行、证券、保险与资管机构风险管理岗位月薪统计；此类岗位薪酬多含年度奖金或长期激励，招聘公告报价多为单一雇主样本，不能代表职业工资。
证据不足：未能取得可核验的其他地区与用工模式（机构全职、风险管理岗、外包风险建模）月薪统计；城市、机构规模与岗位方向之间的差异很大，需要按具体岗位逐一核对。
美国薪资参考
美国口径说明：O*NET-SOC 13-2054.00「Financial Risk Specialists」——2025 年中位时薪 56.41 美元、中位年薪 117,330 美元；第 10、第 25、第 75 与第 90 百分位分别约 64,820、83,980、158,250 与 196,110 美元/年（May 2025 OEWS，经 O*NET 呈现）。就业约 60,500 人（2024）、2024—2034 年预计远快于平均（7% 或更高）、年均岗位空缺约 4,800 个；该职业被标记为 Bright Outlook，BLS 给出的 2024 年主要行业为金融与保险（约 60%）以及专业、科学与技术服务（约 10%）。个人收入还取决于机构类型、风险类型（信用、市场、流动性或模型风险）与奖金及股权激励安排。
| 工资统计位置 | 年工资参考 | 折算边界 | 怎样理解这个位置 |
|---|---|---|---|
| 最低 10% | 64,820 美元/年以下（第 10 百分位，May 2025 OEWS，精确职业 13-2054，经 O*NET 呈现） | 官方年工资，非个人月收入 | 低端：第 10 百分位为 64,820 美元/年以下，属分布低端，不是入职起薪。 |
| 中位数（50%） | 中位时薪 56.41 美元；中位年薪 117,330 美元（2025，BLS OEWS，经 O*NET 呈现） | 官方年工资，非个人实发 |
职业适配指南
判断重点不是「会不会写代码」，而是能否把金融问题写成可检验模型、能否独立复现并说明失效条件、能否按治理要求留痕。兴趣与人格框架只能提示观察方向，不能替代真实建模项目的验证。
你可能更适合： 愿意按模型治理与版本规则逐项确认，而不是只交付结果
这些情况需要慎重： 能在方法适用性存疑、数据口径不明或需要披露时请验证岗、风控或合规确认
做一次入行练习： 接受以计算机与坐姿作业为主、需要独立验证且节奏随市场波动的工作方式，成果多为可复现的模型与清晰的版本与验证记录
工作压力、风险与职业边界
主要风险集中在风险识别与口径选择不当导致度量失真、敞口与客户数据外泄、市场波动期与监管报送期高强度与差错、模型或口径越界使用、数据与版本不可复现，以及限额触发与上报责任不清；多数可通过口径核对、独立验证、版本留痕与如实上报降低，但不能完全消除。
以下风险按公开的官方职业资料、风险管理作业常识与通用治理框架归纳，只用于提示检查方向，不构成投资、财务、法律或安全操作指导。
典型场景：未界定评估范围，或直接套用不适用口径
主要岗位：风险识别与口径风险
可能后果：可能导致关键风险被遗漏或度量口径不适用，进而影响限额与资本判断
降低风险：对关键风险做分类与范围界定，口径选择与结论须经复核
依据：BLS 职业就业与工资统计（OEWS） · BLS 职业就业与工资统计（OEWS）
入行、资格与职业发展
O*NET 将本职业列为 Job Zone Four（需要相当多的准备，SVP 7.0 至 <8.0），并标记为 Bright Outlook；该职业目前只有子集档案，学历调查百分比官方尚未公布（证据不足：未取得官方百分比），本页不代填。BLS 指出财务分析师类职业的典型入门学历为学士学位、无需相关工作经验与在职培训。
职业前景与相关职业转向
美国口径（O*NET 13-2054.00 与 BLS，工资、就业与行业数据为精确职业口径）：2024 年就业约 60,500 人、2024—2034 年预计远快于平均（7% 或更高）、年均岗位空缺约 4,800 个；2025 年中位时薪 56.41 美元、中位年薪 117,330 美元；该职业被标记为 Bright Outlook，主要行业为金融与保险以及专业、科学与技术服务。中国大陆未单列本职业，只能用行业与岗位类别平均工资作代理。
美国 · Financial Risk Specialists（13-2054.00）
远快于平均（7% 或更高，2024—2034，精确职业 13-2054.00 口径，经 O*NET 呈现）
就业变化
就业预计远快于平均增长，机构风险管理投入与模型治理要求影响岗位数量
不能说明：预测不等于实际结果，也不代表某一机构或地区的招聘量；数值为精确职业口径
本页按美国 O*NET-SOC 13-2054.00「Financial Risk Specialists」编写：分析并度量威胁机构资产、盈利能力或经济状况的信用风险与市场风险敞口，并可提出限制风险的建议。具体包括：从内部或外部资源收集风险相关数据并核对口径；用统计方法或计量模型把风险量化为可比较的指标；开发并实施风险评估模型与情景分析，模拟严重市场事件的影响；识别投资标的的主要风险与缓释因素，评估法律与所有权结构、客户基础与行业位置带来的风险；监控风险管理系统与数据质量；编制风险报告与披露材料并向业务与管理层说明风险立场；参与风险管理系统的建设与改造，并在必要时提出调整或限制风险敞口的建议。
职责落点不同：本职业以识别与度量机构层面的信用与市场风险、设定并跟踪风险限额、开展情景与压力测试并提出缓释建议为主；投资基金经理以组合构建与投资决策为主；财务经理以机构财务活动统筹与资金安排为主；合规经理以合规体系、内部政策与监管沟通为主；损失预防经理以防损与资产保护为主；金融与投资分析师以财务与市场数据的定量分析与估值结论为主；金融风险专员岗位名称相近但通常指同一职业族内的具体岗位，本页以机构风险管理职责为准。
本清单只用于自我提问，不构成录用标准、能力评分或投资结论。本页按美国 O*NET-SOC 13-2054.00「Financial Risk Specialists」编写。这一职业实际差别很大：银行与信用风险、市场与交易风险（含利率与汇率风险）、资管与投资风险（含组合暴露与归因）、保险公司偿付能力与核保风险、企业财务与资金风险，以及监管合规与模型验证（model validation）方向。比较岗位前先核对所在机构与业务线、风险类型（信用、市场、流动性、操作还是模型风险）、是否承担风险限额与报告责任、是否要求独立建模与验证、以及监管报送与披露的时限要求。
用一次纸面演练验证：给你一份完全虚构的风险评估任务（需要回答的风险问题、可用的持仓与市场数据、必须遵守的风险计量口径与留痕要求、需要交付的风险报告与情景分析材料），要求写出风险识别与范围界定、度量方法与口径选择、数据核对与缺失处理、参数与假设、压力情景与敏感性设定、限额或缓释建议，并标出哪些结论必须由风控负责人、模型验证或合规确认。
以风险识别、度量建模与情景分析为核心
风险数据来源与口径记录、风险参数与假设记录、情景与压力测试记录、限额与触发处理记录
金融风险专家与相邻岗位常被混用，区分方法是看职责落点：本职业以识别与度量信用与市场风险、设定并跟踪限额、做情景与压力测试并提出缓释建议为主；投资基金经理以组合构建与投资决策为主；财务经理以机构财务活动统筹与资金安排为主；合规经理与监管事务经理以合规体系、许可与监管沟通为主；损失预防经理以防损与资产保护为主；金融与投资分析师以财务与市场数据的定量分析与估值结论为主。
| 维度 | 主要方向 | 比较方向 |
|---|---|---|
| 核心目的 | 分析并度量威胁机构资产、盈利能力或经济状况的信用风险与市场风险敞口，并可提出限制风险的建议。 | 按风险工作流程完成识别、度量、情景测试与报告作业 |
| 主要对象与依据 | 对象包括持仓与敞口数据、市场与信用数据、风险参数与假设、限额与触发记录、风险报告与披露材料；依据是机构风险管理与模型治理制度、资本与偿付能力监管要求、数据与信息保护要求以及对外披露与利益冲突管理规则。 | 对象为风险数据与风险模型；依据为风险计量口径与机构风险管理制度 |
| 核心过程 | 识别风险 → 收集数据 → 度量建模 → 情景测试 → 报告与跟踪 | 以风险识别、度量建模与情景分析为核心，兼顾限额管理与沟通 |
| 主要产出 | 风险参数与假设记录、情景与压力测试记录、限额与触发处理记录 | 风险口径与限额记录 |
| 责任主体 | 风险度量质量与报告合规责任由风控人员与所在机构按制度承担；风险度量结果只是决策依据，限额调整、资本处置与对外披露须按机构制度由有职权人员或委员会确认，涉及监管报送与利益冲突的事项须由合规确认。 | 风险度量质量与报告合规责任由风控人员与所在机构按制度共同承担 |
| 权限与批准 | 遇到风险数据口径不明或质量可疑、模型与计量口径不适用、压力情景结果超出可承受范围、需要对外披露或涉及监管报送与利益冲突等情形，须停止自行处置并按风险管理制度请风控负责人、模型验证或合规确认。 | 超出风险口径或授权范围须停止并请风控负责人、模型验证或合规确认 |
| 结论边界 | 单次压力测试或单期指标不构成对个人能力的最终结论 | 风险度量结果受数据质量、市场结构与假设适用性影响 |
确定风险类型与评估范围
核对数据完整性与口径一致性
设定参数、假设与限额口径
做敏感性与极端损失测算
监控指标有效性与限额触发
向业务与管理层说明风险立场
入职前需要逐条核对：所在机构与业务线；风险类型（信用、市场、流动性、操作还是模型风险）；是否需要独立验证与模型治理；数据与系统环境；限额与报告责任；监管报送与披露要求；以及市场时段、波动期与报送期加班与计酬方式。
核对机构与业务线
核对风险类型与计量口径
核对数据与系统环境
核对验证与报送要求
核对报告与整改流程
核对时段与计酬
| 以市场与消费者研究为主；本职业以风险数据与计量模型为主 |
| 偏好市场与用户研究选该职业；偏好风险计量选本职业 |
| 信贷分析师 | 评估借款人信用并出具风控意见 | 以借款人信用评估为主；本职业以机构层面的风险度量与限额管理为主 | 偏好单笔信用评估选该职业；偏好机构风险度量选本职业 |
|---|
| 金融与投资分析师 | 完成估值分析并形成结论 | 以财务与市场数据的估值结论为主；本职业以机构风险度量与限额管理为主 | 偏好估值结论选该职业；偏好风险度量方法选本职业 |
|---|
| 合规经理 | 度量风险敞口并独立验证模型 | 以风险度量与模型验证为主；本职业覆盖信用、市场与流动性风险的度量与验证 | 偏好独立模型验证选该职业；偏好风险度量与管理选本职业 |
|---|
比较这些方向时，先分辨职责落点是「以识别与度量信用与市场风险、设定并跟踪风险限额、开展情景与压力测试为主」「组合投资决策」「组织流程与经营改善诊断」「市场与消费者研究」「借款人信用评估」「财务与市场数据的估值结论」「统计方法研究」还是「风险度量与模型验证」；本职业的落点是把金融问题转成可检验的模型，并对模型的适用范围与失效条件负责。
用「先看职责落点是投资决策、流程诊断、市场研究、单笔信用评估、估值结论、合规治理还是机构风险度量」的顺序比较。
| 数据与代码工序 | 方法选择与建模 | 数据准备、特征工程与代码草拟可辅助（编辑判断） | 风险度量、建模与说明由风控人员完成 |
|---|---|---|---|
| 方法与假设判断 | 假设设定与参数选取 | 模型初稿与可视化可辅助，方法须人确认（编辑判断） | 假设设定与参数选取由分析师确认 |
| 验证与治理责任 | 独立验证与稳健性检验 | 测试清单与复现脚本可辅助（编辑判断） | 独立验证与稳健性检验由验证岗执行 |
| 验证与治理责任 | 模型上线与监控 | 监控指标与告警可辅助（编辑判断） | 模型上线与监控由机构按治理流程审批 |
| 验证与治理责任 | 模型库维护与版本记录 | 版本清单与对照可辅助（编辑判断） | 模型库维护与版本记录由分析师与治理岗留存 |
| 验证与治理责任 | 披露与利益冲突确认 | 台账与提示可辅助（编辑判断） | 披露与利益冲突确认须按制度执行 |
| 验证与治理责任 | 失效条件与停止使用 | 监控规则提示可辅助（编辑判断） | 失效条件与停止使用须按治理流程执行 |
下列证据卡分别对应国际组织的任务暴露研究、官方职业资料（含精确职业口径说明）、就业预测、工资统计与治理框架；请按各自的研究对象与限制阅读，不要把它们合并成单一结论。
不同环节受影响的程度不同，下面区分三类：数据与代码工序、方法与假设判断、验证与治理责任。
AI 主要改变数据准备、特征工程与代码草拟提速
仍由人负责方法选择与假设设定
AI 主要改变模型初稿与可视化生成可辅助
仍由人负责独立验证与失效条件判断
AI 主要改变文档与需求说明草拟可辅助
仍由人负责模型治理与结果责任
使用 AI 辅助本职业工作时，建议按以下顺序确认边界与责任：
先确认模型治理、数据与信息保护、披露与利益冲突要求，判断哪些数据与环节可以使用工具。
明确工具只处理数据准备、代码与公式草拟、可视化与文档生成，不产出方法定论与验证结论。
对工具输出逐项核对数据口径、方法与结果，并由验证岗或复核人独立复现。
记录工具名称、版本、输入与人工修改，保证模型版本与依据可追溯。
模型质量与治理责任由分析师与所在机构承担，工具输出不构成已验证或可上线的结论。
工具可能给出错误的数据处理、公式或结果
控制方式：逐条回查数据口径与算法原文，未核实前不得用于生产或披露
行情、持仓与客户数据属于敏感信息
控制方式：按最小必要与机构制度处理，敏感数据不得提交给外部工具
模型版本与依据记录需要可追溯，否则无法复现结论
控制方式：记录工具名称、版本、输入与修改，保存模型版本与验证记录
错误的风险计量会影响限额、资本与合规判断
控制方式：对关键模型做独立验证，异常时立即停止并上报验证岗或风控
模型上线与披露需要明确的责任归属
控制方式：明确建模、验证与上线审批的权限与签署规则，未验证不得上线
先把数据清洗、方法选择与回测检验练熟，并在带教下完成一个完整模型从问题到说明的过程并留下版本记录。
把数据口径、模型假设与版本固定成习惯，遇到方法适用性或治理问题先问复核人，并留下记录。
把 AI 用在数据准备与特征工程、代码与公式草拟、模型初稿与可视化生成，同时保留方法选择、假设判断、独立验证与治理留痕，对模型质量与适用范围负责。
先立起模型规范、版本管理、独立验证与失效条件规则，再决定哪些环节引入 AI，并明确模型质量与治理责任归属。
更准确的判断是：数据准备、代码草拟、可视化与文档类工序会被工具接手，职业整体以增强与职责重心上移为主。ILO 的研究显示任务暴露在职业间差异很大，技术可行不等于机构已经采用；结论是工作方式变化，而不是整体被取代。
来源：ILO 工作论文 96（2023）；O*NET 13-2054.00 任务资料原始资料 ↗
本职业需要统计、计量与编程能力：O*NET 把该职业列为 Job Zone Four（需要相当多的准备，SVP 7.0 至 <8.0），并被标记为 Bright Outlook；但该职业目前只有子集档案，学历调查百分比与工作情境百分比官方尚未公布（证据不足：未取得任务级工作情境的官方百分比），本页不代填。BLS 指出财务分析师类职业的典型入门学历为学士学位、无需相关工作经验与在职培训。AI 可以辅助数据整理与统计计算，但不能替代风险口径、假设设定与独立验证。
来源：O*NET 13-2054.00 准备层级与子集档案说明原始资料 ↗
数据准备、特征工程、代码与公式草拟、可视化与文档生成等工序受影响最直接；方法选择、假设设定、独立验证与治理责任仍需要人来承担。
来源：ILO 工作论文 96（2023）；O*NET 任务资料原始资料 ↗
经 O*NET 呈现，精确职业 Financial Risk Specialists（13-2054.00） 2024—2034 年预计远快于平均（7% 或更高）、年均空缺约 4,800 个；该预测未单列本细分职业，不能据此判断本职业岗位一定减少。本页不给出确定性的岗位消失时间。
来源：BLS 就业预测（2024—2034，精确职业口径）原始资料 ↗
不能。工具可以准备数据、草拟代码与文档，但方法选择、假设设定、独立验证与治理结论需要专业判断与责任承担，须由受训分析师与验证岗按治理制度执行；模型版本与依据记录同样需要署名与复核，工具输出本身不产生责任归属。
来源：NIST AI 风险管理框架；模型治理与披露要求原始资料 ↗
无法给出年份，也不应给出。公开来源没有支持「某年消失」的证据；比较可靠的表述是任务结构与职责重心会变化、部分工序被工具接手，而岗位数量取决于机构研究投入与治理要求，属于不确定量。
来源：BLS 就业预测；ILO 工作论文 96原始资料 ↗
优先学三件事：一是统计与计量方法（能把金融问题写成可检验模型），二是编程与数据工程（能稳定复现与版本管理），三是模型治理与验证（知道模型在什么条件下失效、如何独立核对）；并练习把一个模型从问题到说明写清楚。
来源：O*NET 13-2054.00；BLS 就业与工资统计（精确职业口径）原始资料 ↗
以上为任务级判断与证据边界，不代表岗位数量的确定预测。
中国大陆未建立与「金融风险专家」精确对应的全国单职业工资统计值；下列数值为行业与岗位类别背景代理。
| 学历背景 | 常见岗位方向 | 说明与核对建议 |
|---|---|---|
| 本科（数学、统计、物理、计算机或金融相关专业） | 风险数据支持岗 | 以数据清洗、回测与代码维护为主 |
| 硕士（金融工程、统计、数学或计算机相关专业） | 风险计量与情景分析岗 | 可独立完成建模、验证与说明 |
| 博士（统计、数学、物理或金融相关专业） | 风险计量与模型方法岗 | 承担方法创新与模型治理职责 |
| 跨专业（金融＋计算机或数据科学） | 模型工程与数据平台岗 | 需补足模型治理与合规训练 |
本页用两个行业平均工资（「租赁和商务服务业」非私营 110,162、私营 68,919 元/年；「科学研究和技术服务业」非私营 182,064、私营 83,560 元/年）以及规模以上企业岗位类别平均工资（中层及以上管理人员 210,016 元/年、办事人员和有关人员 94,936 元/年）作为背景代理，都不能替代本职业工资；看到招聘数字时，先确认它是固定年薪、含奖金的年薪还是含股权激励的总包。
银行、证券、保险与资管机构的风险管理用人需求
风险管理与技术服务外包的用人场景
投研与风险管理建模的用人场景
建模与代码辅助工具会压缩数据准备与初稿环节，但公开来源不足以给出中国大陆本职业的工资或需求变化幅度。
| 中位：117,330 美元/年（中位时薪 56.41 美元，2025）；一半从业者低于、一半高于该值。 |
| 最高 10% | 196,110 美元/年以上（第 90 百分位，May 2025 OEWS，精确职业 13-2054，经 O*NET 呈现） | 官方年工资，非个人实发 | 高端：第 90 百分位为 196,110 美元/年以上，通常与机构类型、风险类型与经验相关。 |
|---|
薪资 · 10 分位：64,820 美元/年以下；薪资 · 10 分位｜64,820 美元/年以下；精确职业 13-2054 口径｜不是入职起薪。
薪资 · 25 分位：83,980 美元/年以下；薪资 · 25 分位｜83,980 美元/年以下；精确职业 13-2054 口径｜不是入职起薪。
薪资 · 中位数：117,330 美元/年；薪资 · 中位数｜117,330 美元/年；中位时薪 56.41 美元（May 2025 OEWS，精确职业 13-2054 口径）｜一半从业者低于、一半高于该值。
薪资 · 75 分位：158,250 美元/年以下；薪资 · 75 分位｜158,250 美元/年以下；精确职业 13-2054 口径｜不代表奖金与股权激励收入。
薪资 · 90 分位：196,110 美元/年以上；薪资 · 90 分位｜196,110 美元/年以上；精确职业 13-2054 口径｜不代表本职业总体上限。
不能。中位数是同一统计期内工资分布的中点，不是起薪；本页不使用相邻职业或行业均值替代，也不做跨口径换算。
本页统计同时给出时薪与年薪中位数，但两者不能推算个人实发收入；机构类型、风险类型（信用、市场、流动性或模型风险）与奖金及股权激励安排都会影响实际收入。
中位与各分位取自 BLS 职业就业与工资统计（OEWS）May 2025 的精确职业 13-2054 估算（经 O*NET 呈现）；分行业工资取自 BLS Occupational Outlook Handbook 金融分析师页中「Financial risk specialists」的分行业数值；就业与增长来自 O*NET 呈现的 BLS 2024—2034 投影，空缺为该预测期的年均值。
机构类型、风险类型、地区与激励安排都会影响实际收入；本页只有单一（精确职业）口径，不可与其他职业组合并比较。
| 行业 | 该行业内本职业工资中位数 | 这个值怎么理解 |
|---|---|---|
| 证券、商品合约与其他金融投资及相关活动 | 该行业中位年薪 133,070 美元（May 2025，BLS OOH，精确职业 13-2054） | 行业中位年薪为 BLS OOH 所列该职业分行业数值，不代表中国大陆的工资水平。 |
| 信用中介及相关活动 | 该行业中位年薪 112,060 美元（May 2025，BLS OOH，精确职业 13-2054） | 行业中位年薪为 BLS OOH 所列该职业分行业数值；该职业在保险承运人及相关活动的中位年薪为 105,570 美元。 |
| 专业、科学与技术服务 | 该行业中位年薪 119,550 美元（May 2025，BLS OOH，精确职业 13-2054） | 风险管理与合规服务常分布在专业与技术服务类机构；该数值为 BLS OOH 所列该职业分行业中位年薪。 |
| 公司与企业管理 | 该行业中位年薪 110,090 美元（May 2025，BLS OOH，精确职业 13-2054） | 企业与金融科技机构也设有风险管理岗位；该数值为 BLS OOH 所列该职业分行业中位年薪。 |
中位数是同一统计期内工资分布的中点，不等于起薪；本职业为 O*NET 子集档案，官方尚未公布工作情境百分比（证据不足：未取得任务级工作情境的官方数据），因此本页不引用每周工时、久坐比例或时间压力等百分比。OEWS 通常也不含奖金与股权激励。
经 O*NET 呈现：就业约 60,500 人（2024），预计远快于平均（7% 或更高），年均岗位空缺约 4,800 个。这些数值为精确职业 13-2054.00 口径；官方未提供第二个职业组口径，本页按单一口径标注，不做换算。
O*NET 将本职业列为 Job Zone Four（需要相当多的准备，SVP 7.0 至 <8.0），并标记为 Bright Outlook；但该职业目前只有子集档案，学历调查百分比官方尚未公布（证据不足：未取得本职业学历调查的官方百分比），本页不代填。BLS 指出财务分析师类职业的典型入门学历为学士学位、无需相关工作经验和在职培训；中国大陆多以金融、经济、统计、数学或计算机相关学历加风险计量与编程能力为常见要求，具体以招聘公告与所在地规定为准。
就业 · 就业规模｜约 60,500 人；2024 年 精确职业 13-2054 口径，经 O*NET 呈现｜不含自雇与未纳入统计的岗位。
就业 · 增长率｜远快于平均（7% 或更高，2024—2034，精确职业 13-2054 口径）；该职业被标记为 Bright Outlook｜不是个人获得岗位的概率。
就业 · 预计岗位空缺｜约 4,800 个/年（2024—2034 预测年均值）；精确职业 13-2054 口径｜不等于净新增岗位。
研究型（I）为主，兼有常规型（C）—— 面向研究与分析，以及按规范处理数据与模型流程。
本页的职业兴趣信息来自 O*NET 对 Financial Risk Specialists（13-2054.00）的兴趣代码 IC；它描述的是工作活动偏好，不是个人测评结果，也不能推断适合度或录用可能。
霍兰德兴趣中什么类型更接近金融风险专家？
官方兴趣代码为 I（研究型）为主，兼有 C（常规型）：对应研究与分析、以及按规范处理数据与模型流程。兴趣代码只说明活动偏好，不代表能力、录用或研究结论。
别这样用：只想产出漂亮图表而不愿被独立复现；若不接受模型治理与质疑，工作体验与模型质量都会受很大影响。
测我的霍兰德职业兴趣大五人格哪些特质与这份工作更相关？
大五人格与工作表现的相关性有限，本页只把它当作自我观察工具：开放性与尽责性在既要方法创新又要严格复现的岗位上较常用到，但人格特质不是录用标准，也不能替代建模经验与真实项目验证。
别这样用：把人格测试结果当成职业结论，或据此排除自己。
查看我的大五人格特质MBTI 能用来判断我适不适合金融风险专家吗？
MBTI 不是职业测评，也没有证明能预测在本职业的表现。可以用它整理自己的研究与协作偏好，但职业判断仍要回到真实任务：能否把问题写成模型、能否独立复现结果、能否说明模型的失效条件。
别这样用：用类型标签解释自己不愿验证或不愿受治理约束。
了解我的 MBTI 偏好九型人格能说明我适不适合这个职业吗？
九型人格属于自我反思工具。对这份工作更实用的问题是：你能否在结果被质疑时保持方法一致、能否在时间压力下仍完成独立验证与留痕；这些问题可以在真实建模项目中直接验证。
别这样用：把类型描述当作职业适配的证明。
探索我的九型人格模式数学不好，能做金融风险专家吗？
这份工作以风险管理与计量能力为主：O*NET 将本职业列为 Job Zone Four（需要相当多的准备，SVP 7.0 至 <8.0），并标记为 Bright Outlook；该职业目前只有子集档案，学历调查百分比官方尚未公布（证据不足：未取得官方百分比），本页不代填。工作要能把风险敞口写成可复核的度量与情景说明，并按制度留下口径与限额记录。
别这样用：把一次测试结果当成能力上限。
了解我的智力与推理表现做金融风险专家需要高情商吗？
情绪智力在这里主要体现为方法一致与沟通韧性：在结果被质疑时回到数据与方法、在时限压力下保持验证标准、与研究、交易与风控团队清楚交接。它可以在建模实践中观察，但情绪智力量表不预测本职业表现。
别这样用：用情商高低替代对统计与建模能力的验证。
了解我的情绪智力能力更匹配：偏好投资决策
注意：更希望做组合投资决策而不是风险计量与验证
查看相关职业：投资基金经理方向更匹配：偏好流程与经营诊断
注意：更希望做流程诊断而不是机构风险度量
查看相关职业：管理分析师方向更匹配：偏好市场与用户研究
注意：更希望研究市场与消费者而不是金融数据与模型
查看相关职业：市场研究分析师与营销专员方向更匹配：偏好信用评估
注意：更希望评估单笔借款人信用而不是机构风险度量
查看相关职业：信贷分析师方向更匹配：偏好估值结论
注意：更希望给出估值结论而不是开发模型方法
查看相关职业：金融与投资分析师方向更匹配：偏好风险度量与验证
注意：更希望做风险度量与模型验证而不是模型开发
查看相关职业：合规经理方向不能。兴趣测试只描述偏好，不测能力，也不预测录用或绩效。它可以用来说明你对研究、数据与规范流程的倾向，但适不适合要靠在真实任务中验证：能否把问题写成模型、能否独立复现、能否说明失效条件。
通常需要编程与数据能力：统计与计量软件、编程语言与脚本、数据库与查询语言、商业智能工具与金融数据服务是常见工具；入门阶段至少要能独立复现一个模型并完成版本管理。
更准确的说法是需要方法一致与沟通韧性：结果被质疑时回到数据与方法、在时限压力下保持验证标准、与研究、交易与风控清楚交接。这些能力可以通过建模实践观察和训练，不是人格门槛。
适合与否取决于任务与工作方式而非性格标签。这份工作以计算机与坐姿作业为主（O*NET 工作情境显示持续或几乎持续坐着 70%），80% 为固定排班、75% 每周超过 40 小时，95% 每天使用电子邮件，20% 每天面临严格时间压力。内向或外向都不妨碍，但如果完全不接受独立验证、模型治理与反复调试，工作体验会受影响。
O*NET 将 Financial Risk Specialists（13-2054.00）列为 Job Zone Four（需要相当多的准备，SVP 7.0 至 <8.0）并标记为 Bright Outlook；该职业目前只有子集档案，学历调查百分比官方尚未公布（证据不足：未取得官方百分比）。中国大陆多以金融、经济、统计、数学或计算机相关学历加风险计量与编程能力为常见要求，并强调风险管理与数据合规；具体以招聘公告与所在地规定为准。
可以，但需要投入时间。常见工具包括统计与计量软件（如 MATLAB、SAS、Stata、SPSS）、编程语言与脚本（如 R、Python、C#/Java、JavaScript）、数据库与查询语言、商业智能与可视化工具、金融终端与数据服务；入门阶段至少在带教下完成一个模型从问题到验证与说明的全过程。
两条路都可行：有金融或经济背景要补编程、统计方法与模型治理；无金融背景（数学、物理、计算机）要补金融市场与产品知识，再补模型治理与披露要求。关键是在作品或项目中体现从问题到验证的完整过程与版本记录。
重要。在券商、基金或风险管理团队完整参与一个模型从需求到上线的过程，能让你接触真实的行情与持仓数据、方法争议、验证流程与治理要求，并形成可展示的模型与验证材料；这些经历比单纯做题更能说明你能否承担本职业的日常工作。
O*NET 工作情境显示本职业以固定排班为主（80%）、20% 为不规则；75% 每周超过 40 小时、25% 为 40 小时；以计算机与坐姿作业为主（持续或几乎持续坐着 70%、超过一半时间 30%）；对精确与准确的要求高（极其重要 55%、非常重要 25%）；每天有严格时间压力 20%、每周一次以上但非每天 40%、每月一次以上但非每周 35%；与他人持续接触 30%、大部分时间接触 20%、约一半时间接触 35%、偶尔接触 15%；95% 每天使用电子邮件。具体市场时段、波动期加班与计酬方式需向雇主核实。
不能。测试只能提示兴趣方向，职业选择还需要核对真实任务、模型治理与验证要求、计酬与激励安排以及本页练习的表现；建议用一次真实建模项目的参与和一次独立复现演练来验证。
典型场景：把持仓、敞口或客户数据带出受控环境
主要岗位：数据与敏感信息保密风险
可能后果：可能违反数据与个人信息保护规定，造成持仓、敞口或客户信息外泄
降低风险：按最小必要与机构制度限制数据流转，敏感数据不提交给外部工具或无关人员
依据：BLS 职业就业与工资统计（OEWS） · NIST 人工智能风险管理框架（AI RMF 1.0）
典型场景：波动期或报送期连续高强度不休息导致判断偏差
主要岗位：市场波动期与报送期强度风险
可能后果：可能导致长时间用眼与久坐负担、波动期与报送期高强度与疲劳性差错
降低风险：按作业节奏安排休息与工位调整，波动期与报送期合理分配任务并如实报告不适
依据：NIST 人工智能风险管理框架（AI RMF 1.0） · NIST 人工智能风险管理框架（AI RMF 1.0）
典型场景：把模型当作通用答案或忽略失效监控
主要岗位：模型与计量口径越界风险
可能后果：可能把只在特定条件下有效的模型或口径用于不相符的市场、产品或风险类型
降低风险：写明模型的适用范围与失效条件，越界使用须重新验证并报备
依据：BLS 职业就业与工资统计（OEWS） · BLS 职业就业与工资统计（OEWS）
典型场景：数据口径与参数版本混乱、结果无法复现
主要岗位：数据口径与版本不可复现风险
可能后果：可能导致结果无法复现、参数与数据版本不一致
降低风险：按版本规则保存数据快照、参数与指标定义，关键结果须可独立复现
依据：O*NET 任务与工作活动资料 · O*NET 任务与工作活动资料
典型场景：跳过限额触发处理，或报告审批流于形式
主要岗位：限额、报告与上报责任风险
可能后果：可能出现限额触发未处理、风险报告失实或上报责任不清
降低风险：明确限额触发、升级与上报的权限与签署规则，保留触发与处理记录
依据：BLS 职业就业与工资统计（OEWS） · BLS 职业就业与工资统计（OEWS）
| 可准备证据 |
|---|
| 无经验也能展示的作品 |
|---|
| 需要注意的区别 |
|---|
| 风险数据支持岗 | 在带教下完成风险数据收集、核对与报表整理 | 作业与培训记录 | 写出一份风险数据口径与缺失处理要点 | 偏辅助场景，需关注口径与版本 |
|---|---|---|---|---|
| 风险计量岗 | 独立完成风险度量、情景测算与结果说明 | 风险计量与验证记录 | 写出一份风险口径与情景设定说明 | 偏执行场景，需关注方法与验证 |
| 信用风险岗 | 承担授信组合的风险度量与限额跟踪 | 信用风险与限额记录 | 写出一份信用风险限额与触发要点 | 偏专项场景，需关注口径与适用范围 |
| 市场与流动性风险岗 | 承担市场与流动性风险指标计算与压力测试 | 市场风险与测试记录 | 写出一份市场风险压力情景要点 | 偏专项场景，需关注假设与失效条件 |
| 模型验证与治理岗 | 独立复现并验证风险模型并出具验证意见 | 验证与治理记录 | 写出一份验证计划与差异说明 | 偏治理场景，需关注独立性与留痕 |
风险数据支持岗
起步任务
在带教下完成风险数据收集、核对与报表整理
可准备证据
作业与培训记录
无经验也能展示的作品
写出一份风险数据口径与缺失处理要点
需要注意的区别
偏辅助场景，需关注口径与版本
风险计量岗
起步任务
独立完成风险度量、情景测算与结果说明
可准备证据
风险计量与验证记录
无经验也能展示的作品
写出一份风险口径与情景设定说明
需要注意的区别
偏执行场景，需关注方法与验证
信用风险岗
起步任务
承担授信组合的风险度量与限额跟踪
可准备证据
信用风险与限额记录
无经验也能展示的作品
写出一份信用风险限额与触发要点
需要注意的区别
偏专项场景，需关注口径与适用范围
市场与流动性风险岗
起步任务
承担市场与流动性风险指标计算与压力测试
可准备证据
市场风险与测试记录
无经验也能展示的作品
写出一份市场风险压力情景要点
需要注意的区别
偏专项场景，需关注假设与失效条件
模型验证与治理岗
起步任务
独立复现并验证风险模型并出具验证意见
可准备证据
验证与治理记录
无经验也能展示的作品
写出一份验证计划与差异说明
需要注意的区别
偏治理场景，需关注独立性与留痕
核对学历、专业方向（金融、经济、统计、数学或计算机）与风险计量、编程与报告能力要求，记录公告日期与是否仍在招。
区分「会用工具算指标」与「能选择风险口径并解释结果」，两项都要看。
核对机构风险管理与模型治理制度、数据与信息保护要求、监管报送与披露及利益冲突规则。
记录要求与时效，更换机构或业务线须重新核验。
Job Zone Four（需要相当多的准备），SVP 7.0 至 <8.0；该职业被标记为 Bright Outlook；但该职业目前只有子集档案，学历调查百分比官方尚未公布（证据不足）。
准备层级描述职业整体，不代表具体机构或岗位的任职与持牌条件；BLS 指出财务分析师类职业的典型入门学历为学士学位、无需相关工作经验和在职培训。
核对需要使用统计与计量软件、编程语言与脚本、数据库与查询语言、商业智能与可视化工具、金融终端与风险数据服务、模型治理与版本工具。
列明实际使用场景与计算环境，不以工具清单替代口径选择与验证能力。
给出需要回答的风险问题、可用的持仓与市场数据、必须遵守的风险计量口径与留痕要求、需要交付的风险报告与情景分析材料，作为本次练习输入。
标注单位与缺失项，说明材料为完全虚构。
列出可能影响判断的缺失信息。
说明练习使用虚构材料，不代表任何真实机构、产品或市场数据。
可检查产出：风险识别与范围界定、度量方法与口径、数据核对与缺失处理、参数与假设、压力情景与敏感性、限额或缓释建议、必须由风控负责人或验证岗确认的情形。
说明边界：投资、法律与合规结论须由有职权人员或机构作出。
要求写出风险识别与口径选择、度量方法与检验方式、参数与假设、压力情景与失效条件，并说明哪些结论必须由风控负责人、模型验证或合规确认。
练习产出：一份可执行的风险计量与报告要点。
先界定风险范围与类型，再选择度量口径并核对数据，最后做压力情景与敏感性检查并形成说明。
对无法确认的口径或治理问题保留未知并请风控负责人或复核人确认，而不是按经验处理。
说明参考思路只是示例，不是唯一正确方法。
本练习不构成投资、财务、法律或合规结论；限额调整、资本处置与对外披露由风控负责人、验证岗或有职权人员按治理制度执行。
把目标公告的学历、编程与方法要求逐条列成对照表。
标出已满足、待补齐与需核实项。
选一个虚构问题，写出方法、假设与检验方式，并附复现步骤。
展示能让他人独立复现结果。
用一页纸记录问题、方法、假设、检验结果与失效条件。
标注依据来源与未能核实的部分。
说明使用的语言、库、计算环境与版本管理方式，使他人能复现。
标注哪些环节使用了 AI 辅助并被人工核对。
面试
可能被问到的问题
能否说明方法选择、假设与验证方式。
可以出示的证据
核对能否把问题写成模型并说明失效条件。
不能由此推断的结论
是否录用由雇主判断，不由本人认定。
建模案例评审
可能被问到的问题
能否展示从问题到验证的完整过程。
可以出示的证据
用代码、参数与验证记录展示可复现。
不能由此推断的结论
一次评审不代表可独立承担所有模型类型。
试用期考核
可能被问到的问题
能否在要求下修订模型并保持版本清晰。
可以出示的证据
用版本与复现记录展示规范性。
不能由此推断的结论
短期表现不代表长期建模判断能力。
入职后
可能被问到的问题
能否按治理制度执行验证、上线与留痕要求。
可以出示的证据
用验证与上线记录展示可追溯。
不能由此推断的结论
遵守制度不替代监管与合规要求。
摘录一项限额、验证或报送要求，并写出执行要点。
按数据来源写出核对、对齐与异常处理方式。
写出口径选择理由、关键假设与检验方式。
写出压力情景、敏感性分析与失效判据。
写出如何用独立方法复现并记录差异。
请一位有经验的风控人员或模型验证岗指出口径与验证遗漏并记录反馈。
写下是否愿意继续、需要补什么，以及哪些判断不能由自己作出。
学士学位（金融、经济、统计、数学或计算机相关）
适用人群
多数风险管理岗位
对本职业的作用
满足基本入门条件
是否普遍必需
BLS 指出财务分析师类职业的典型入门学历
条件与投入
按院校与专业要求
投入量级
四年左右
不能替代什么
学历不等于能独立完成风险计量
硕士学位（金融工程、统计、数学或计算机相关）
适用人群
风险计量与模型验证岗位
对本职业的作用
提高竞争力
是否普遍必需
不是普遍必需
条件与投入
按院校与专业要求
投入量级
两到三年
不能替代什么
学位不等于方法判断能力
行业与岗位资格培训（如银行风险管理、证券从业或精算相关培训）
适用人群
受监管或持牌岗位
对本职业的作用
满足岗位合规要求
典型职责：按流程完成数据清洗、回测与代码维护
晋升证据：作业与培训记录（编辑建议）
资格边界：以数学、统计或计算机学习经历为主，按雇主与岗位要求核对
下一步：独立完成一个模型的复现与回测
典型职责：独立完成建模、验证与说明
晋升证据：模型与验证记录（编辑建议）
资格边界：以风险计量或建模经验为主
下一步：承担风险计量与验证说明
典型职责：开发并维护风险计量与压力测试模型
晋升证据：风险计量与模型库记录（编辑建议）
资格边界：以信用与市场风险计量经验为主
下一步：承担风险计量与压力测试模型开发
典型职责：独立复现并验证模型，出具验证意见
晋升证据：验证与复现记录（编辑建议）
资格边界：以模型治理与验证经验为主
下一步：向模型验证与治理方向发展
典型职责：开发风险度量与压力测试模型
晋升证据：风险模型与测试记录（编辑建议）
资格边界：以风险度量方法为主
下一步：承担风险模型开发
典型职责：开发风险计量与情景分析模型支撑限额管理
晋升证据：风险计量记录（编辑建议）
资格边界：以风险计量方法为主
下一步：承担风险计量研究
典型职责：开发市场风险与压力测试模型
晋升证据：市场风险记录（编辑建议）
资格边界：以市场风险与流动性知识为主
下一步：承担市场风险与流动性分析
典型职责：对研究路线、模型治理与团队负责
晋升证据：制度与研究记录（编辑建议）
资格边界：以经验与团队任命为主
下一步：向风险管理方向发展
典型职责：建设风险数据与口径标准
晋升证据：风险数据记录（编辑建议）
资格边界：以数据工程能力为主
下一步：承担数据平台与口径治理
典型职责：把风险计量模型投入运行并持续监控
晋升证据：监控与告警记录（编辑建议）
资格边界：以工程与运维能力为主
下一步：承担风险指标监控与告警维护
典型职责：开发 ESG 与气候风险相关计量工具
晋升证据：ESG 与模型记录（编辑建议）
资格边界：以 ESG 数据与方法知识为主
下一步：承担 ESG 与绿色金融建模
典型职责：对风险计量能力、治理与团队负责
晋升证据：治理与管理记录（编辑建议）
资格边界：以资质与经验为主
向风险管理与治理方向发展
能在带教下完成数据清洗、回测与代码维护并如实记录。
能独立完成建模、验证与说明。
能开发并维护风险计量与压力测试模型。
能独立复现并验证模型并出具验证意见。
美国 · Financial Risk Specialists（13-2054.00）
约 60,500 人
就业规模
就业规模与空缺不是同一指标；空缺为预测期年均值并含替补需求
不能说明：为精确职业口径统计，机构类型与风险类型差异大
中国大陆 · 租赁和商务服务业、科学研究和技术服务业（行业门类）
非私营 110,162／私营 68,919 元/年；科学研究和技术服务业非私营 182,064／私营 83,560 元/年
行业工资（行业代理）
行业平均工资覆盖多个职业，不能替代本职业工资
不能说明：为行业门类与岗位类别口径，不含奖金与股权激励
这些是能力邻近关系，不代表自动晋升或无需补课。
可迁移：资产配置与投资流程
需补足：需补组合投资决策能力
查看职业详情可迁移：估值方法与披露要求
需补足：需补估值结论与披露能力
查看职业详情可迁移：流程与经营分析
需补足：需补流程与经营诊断能力
查看职业详情可迁移：信用分析与风控方法
需补足：需补借款人信用评估能力
查看职业详情可迁移：调研设计与市场分析
需补足：需补市场与消费者研究能力
查看职业详情可迁移：机器学习与工程实践
需补足：需补通用数据科学与工程能力
查看职业详情可迁移：统计推断与实验设计
需补足：需补统计方法与实验设计能力
查看职业详情可迁移：合规体系与监管报送要求
需补足：需补合规体系与监管沟通能力
查看职业详情美国 O*NET-SOC 13-2054.00「Financial Risk Specialists」：兴趣代码 CIE，属 Job Zone Four（需要相当多的准备，SVP 7.0 至 <8.0），并被标记为 Bright Outlook。口径与完整度提示：该职业在 O*NET 上目前只有子集档案（原文「A subset of this occupation's profile is available. Data collection is currently underway to populate other parts of the profile.」），因此学历调查百分比与工作情境百分比官方尚未公布，本页按缺口登记、不代填、不借用同类职业数据；工资、就业与增长为该精确职业 13-2054.00 口径（不是母职业口径）。
O*NET 将该职业列为 Job Zone Four（需要相当多的准备，SVP 7.0 至 <8.0），并被标记为 Bright Outlook；该职业以办公室与计算机作业为主，多在银行、证券、保险、资管或企业财务部门工作，市场波动期、监管报送期与年度压力测试期节奏集中，部分岗位需要与交易时段同步。该职业为 O*NET 子集档案，工作情境百分比（工时、久坐、时间压力、对外接触等）官方尚未公布——证据不足：未取得任务级工作情境的官方数据，本页不引用相关百分比，也不代填。BLS 指出财务分析师类职业多数全职、部分每周超过 40 小时。
更准确的判断是风险数据收集与整理、统计计算、指标计算与报表草拟、可视化类工序会被工具接手，职业整体以增强与职责重心上移为主。ILO 2023 年的研究显示任务暴露在职业间差异很大，管理和专业类职业中高度暴露的任务比例相对较低，技术可行不等于机构已经采用；而风险范围界定、口径与假设选择、情景设计、独立验证与限额处置责任需要专业判断与责任承担，因此结论是工作方式与职责重心会变化，而不是整体被取代。
该精确职业 2025 年中位时薪 56.41 美元、中位年薪 117,330 美元；第 10、第 25、第 75 与第 90 百分位分别约 64,820、83,980、158,250 与 196,110 美元/年（May 2025 OEWS，经 O*NET 呈现；BLS OOH 亦写明最低 10% 低于 64,820 美元、最高 10% 高于 196,110 美元）。分行业中位年薪：证券、商品合约与其他金融投资及相关活动 133,070 美元；专业、科学与技术服务 119,550 美元；信用中介及相关活动 112,060 美元；公司与企业管理 110,090 美元；保险承运人及相关活动 105,570 美元。中位数是工资分布的中点，不是起薪；OEWS 通常不含奖金与股权激励。
O*NET 将本职业列为 Job Zone Four（需要相当多的准备，SVP 7.0 至 <8.0），但该职业目前只有子集档案，学历调查百分比官方尚未公布（证据不足：未取得本职业学历调查的官方百分比），本页不代填。BLS 指出财务分析师类职业的典型入门学历为学士学位，无需相关工作经验和在职培训。中国大陆多以金融、经济、统计、数学或计算机相关学历加风险计量与编程能力为常见要求，并强调风险管理与数据合规；具体以招聘公告与所在地规定为准。
本职业在 O*NET 上未列出强制性的全国统一执照；是否要求证书、资格或内部授权取决于机构类型与业务线（例如银行风险管理、证券与期货业务、保险精算或偿付能力管理相关培训与认证，以及机构内部的风险管理岗位资格）。这些要求须按机构制度与所在地法规原文核验，本页不提供合规意见，也不把证书等同于风险判断能力。
风险度量结果只是决策依据，不构成投资建议或交易决定；限额调整、资本处置与对外披露须按机构制度由有职权人员或委员会确认；涉及监管报送、内幕信息与利益冲突的事项须由合规确认。使用 AI 工具时，工具输出不能作为已验证的结论，数据口径与算法须回查原文，持仓与客户等敏感数据不得提交给外部工具。本页不替代机构风险管理与模型治理制度、数据与信息保护要求、资本与偿付能力监管要求以及对外披露与利益冲突管理规则，也不提供投资、财务、法律或合规意见。
经 O*NET 呈现，该精确职业 2024 年就业约 60,500 人，2024—2034 年预计远快于平均增长（7% 或更高），预计年均岗位空缺约 4,800 个（该值为预测期年均值，含替补需求）；该职业被标记为 Bright Outlook，BLS 给出的 2024 年主要行业为金融与保险（约 60%）以及专业、科学与技术服务（约 10%）。预测基于假设，不等于实际结果。常见转向包括：投资基金经理（需补组合构建与投资决策能力）、金融与投资分析师（需补估值结论与披露能力）、管理分析师（需补流程与经营诊断能力）、信贷分析师（需补单笔信用评估能力）、数据科学家（需补机器学习与工程实践）、统计师（需补统计推断与实验设计）、合规经理（需补合规体系与监管沟通能力）；转换可行性取决于目标岗位公告与所在地资格要求。
FermatMind 职业内容研究流程
2026-09-20
本页来源与事实登记（O*NET 13-2054.00 职业档案与详细资料（子集档案）、BLS OEWS May 2025 精确职业工资分位、BLS OOH：Financial Analysts（含 Financial risk specialists 分行业工资）、O*NET 呈现的 BLS 2024—2034 投影、国家统计局 2025 年行业门类与岗位类别平均工资、ILO 工作论文 96、NIST AI RMF）
使用限制：该职业为子集档案，学历调查与工作情境数据尚未公布；美国资料不自动推导中国大陆的资格与持牌要求。
使用限制：任务与工作活动为 13-2054.00 资料；工作情境、学历调查与工具明细未提供，本页不代填。
使用限制：预测不等于实际结果，年均空缺含替补需求，不能拆成个人录用概率。
使用限制：中位不是起薪；OEWS 通常不含奖金与股权激励；分行业数值为美国口径，不代表中国大陆水平。
使用限制：行业平均工资与岗位类别平均工资覆盖多个职业，不能当作本职业中位数或起薪，也不含奖金与股权激励。
使用限制：任务暴露不等于实际采用、生产率或岗位变化；风险口径选择、情景设计与独立验证类工作仍须人承担。
使用限制：治理框架不含职业或就业统计，不能作为职业前景或就业证据。
使用限制：不是外部职业事实来源，不替代官方统计或法域规则。
证据不足：①本职业为 O*NET 子集档案，官方尚未公布学历调查百分比与工作情境百分比（原文说明数据收集仍在进行），本页按缺口登记、不代填；②中国大陆未建立与本职业精确对应的全国单职业工资统计值，本页以行业平均工资（租赁和商务服务业 2025 年非私营 110,162、私营 68,919 元/年；科学研究和技术服务业非私营 182,064、私营 83,560 元/年）与规模以上企业岗位类别平均工资（中层及以上管理人员 210,016 元/年、办事人员和有关人员 94,936 元/年）作背景，不使用行业均值、岗位类别均值或单条招聘报价替代。口径说明：本页工资（中位时薪 56.41 美元、中位年薪 117,330 美元）、就业（2024 年约 60,500 人）、增长（2024—2034 年远快于平均 7% 或更高）与岗位空缺（约 4,800 个/年）均为精确职业 13-2054.00 口径；官方未提供第二个职业组口径，故不做两口径并列与换算。来源范围与统计时期按原始证据分别核对：中位工资与各分位为 May 2025 OEWS 经 O*NET 呈现；分行业工资取自 BLS OOH 金融分析师页中 Financial risk specialists 的分行业数值；就业与增长来自 O*NET 呈现的 BLS 2024—2034 投影；国家统计局数据为行业门类与岗位类别口径。执业与法域边界：本页不提供投资、财务、法律或合规意见；风险管理与模型治理、资本与偿付能力、监管报送、数据与信息保护、披露与利益冲突要求须由机构与主管部门按制度与法规确认。
是否普遍必需
按机构与业务线要求
条件与投入
按考试与培训安排
投入量级
数月到数年
不能替代什么
资格不等于机构内部授权
数据分析与编程训练（SQL、Python 或 R、统计与计量工具）
适用人群
风险数据与计量岗位
对本职业的作用
提高工作效率
是否普遍必需
不是普遍必需
条件与投入
可自学或参加培训
投入量级
数月
不能替代什么
工具能力不等于口径判断
专业认证（如金融风险管理相关认证）
适用人群
风险计量与治理岗位
对本职业的作用
部分雇主要求或优先
是否普遍必需
不是普遍必需
条件与投入
按认证机构要求
投入量级
一到两年
不能替代什么
认证不等于可独立出具验证结论
在职训练与带教（风险报告、限额流程、模型验证）
适用人群
新入职人员
对本职业的作用
熟悉流程与记录要求
是否普遍必需
多数岗位提供
条件与投入
由雇主安排
投入量级
数月至一年
不能替代什么
训练不等于独立结论能力