Folioscope,毫无基础的我,用它做了人生第一个小动画丨App+1

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经历过学生时代的你,一定有这样的经历:无聊的数学课上,将各种涂鸦在书本上,快速翻动,一段段动画跃然纸上。

Folioscope 就是一款帮助你制作手绘翻页动画的应用。借助 Folioscope,你只需要简单几笔,就能创作出你想要的动画。如果你需要更高精度的绘画,Folioscope 同样支持 Apple Pencil。

我既不会绘画,也没有动画制作的任何经验,但是整个的绘制过程给我的感觉是异常简单的,通过界面下方的时间轴,你可以随时增加或删减「纸张」,达到自己想要的效果,任何一个人都可以很好的理解并掌握基本的使用方法。

其实论画图的精美,很多软件都会比 Folioscope 强很多,真正让它区别于绘图软件,作为一个基础动画制作软件脱颖而出的,有两个功能,一是「洋葱皮」,二是「系列」,这二者的结合,会让初学者制作定格动画无比的简单。

「洋葱皮」顾名思义,就是透明图层透视,制作这类动画很大的一个问题就是:在普通绘图软件中,当你画完了上一帧,下一帧的图像位置是无法准确定位的,但是在 Folioscope 中,它会将上一帧的自动以黑白且透明的形式展现在当前的所画的图像,异常方便对齐。

在绘制动画的途中,有一些图形是需要大量重复的,利用「系列」功能则可以快速框选需要的元素,加入内置的 Paste Board,方便随时快速调用,大大提高了制作的效率。

在制作完成后,选择好适合的速度,你就可以把你的作品分享给全世界了,应用内置了分享社区,你可以看看其他人精彩的作品,该软件也支持了 Gif 和视频的导出,方便你分享到其他社交网络。

我的第一个作品:Google’s Logo,大概花了 10 分钟完成
 

当然,作为第一个版本,Folioscope 存在一些问题,比如内置的画笔数量有些不足,画笔颜色选择太少,应用汉化的质量也很差,也可能是这些问题,导致应用原本在周五登上 App Store 首页新品推荐及横幅大图推荐,却在隔天被撤下了。

Folioscope 由法国三人独立游戏团队 1Button 制作,他们之前还做过 Super SharpQuetzalcoatlBicolorMr Jump 等多款极简游戏,都曾被 App Store 以各种形式推荐过。

你可以在 App Store 免费下载 Folioscope。

文章来源 少数派 ,原作者 一只索狗 ,转载请注明原文链接

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从零开始学数据分析,什么程度可以找工作?

基本答一下吧,但是不是很准确,只了解大致情况(杭州),带有某种行业自黑。

1. 第一阶段(一般岗位叫数据专员)

基本学会excel(VBA最好学会;会做透视表;熟练用筛选、排序、公式),做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以做了

2. 第二阶段(数据专员~数据分析师)

这一阶段要会SQL,懂业务,加上第一阶段的那些东西。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。

3. 第三阶段(数据分析师)

统计学熟练(回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗),可视化,PPT和excel一定要溜。这些技术就够了,能应付大多数传统公司业务和互联网业务。

4. 第四阶段(分裂)

    • 数据分析师(数据科学家)、BI等:这部分一般是精进统计学,熟悉业务,机器学习会使用(调参+选模型+优化),取数、ETL、可视化啥的都是基本姿态。
    • 可视化工程师:这部分国内比较少,其实偏重前端,会high charts,d3.js, echarts.js。技术发展路线可以独立,不在这四阶段,可能前端转行更好。
    • ETL工程师:顾名思义,做ETL的。
    • 大数据工程师:熟悉大数据技术,hadoop系二代。
    • 数据工程师(一部分和数据挖掘工程师重合):机器学习精通级别(往往是几种,不用担心不是全部,和数据分析师侧重点不同,更需要了解组合模型,理论基础),会组合模型形成数据产品;计算机基本知识(包括linux知识、软件工程等);各类数据库(RDBMS、NoSQL(4大类))
    • 数据挖掘:和上基本相同。
    • 爬虫工程师:顾名思义,最好http协议、tcp/ip协议熟悉。技术发展路线可以独立,不在这四阶段

发现回答的有点文不对题额,不过大致是所有从底层数据工作者往上发展的基本路径。往数据发展的基本学习路径可以概括为以下内容:

1. EXCEL、PPT(必须精通)

数据工作者的基本姿态,话说本人技术并不是很好,但是起码会操作;要会大胆秀自己,和业务部门交流需求,展示分析结果。技术上回VBA和数据透视就到顶了。

2. 数据库类(必须学)

初级只要会RDBMS就行了,看公司用哪个,用哪个学哪个。没进公司就学MySQL吧。

NoSQL可以在之后和统计学啥的一起学。基本的NoSQL血MongoDB和Redis(缓存,严格意义上不算数据库),然后(选学)可以了解各类NoSQL,基于图的数据库Neo4j,基于Column的数据库BigTable,基于key-value的数据库redis/cassendra,基于collection的数据库MongoDB。

3. 统计学(必须学)

如果要学统计学,重要概念是会描述性统计、假设检验、贝叶斯、极大似然法、回归(特别是广义线性回归)、主成分分析。这些个用的比较多。也有学时间序列、bootstrap、非参之类的,这个看自己的意愿。

其他数学知识:线性代数常用(是很多后面的基础),微积分不常用,动力系统、傅里叶分析看自己想进的行业了。

4. 机器学习(数据分析师要求会选、用、调)

常用的是几个线性分类器、聚类、回归、随机森林、贝叶斯;不常用的也稍微了解一下;深度学习视情况学习。

5. 大数据(选学,有公司要求的话会用即可,不要求会搭环境)

hadoop基础,包括hdfs、map-reduce、hive之类;后面接触spark和storm再说了。

6. 文本类(选学,有公司要求的话会用即可)

这部分不熟,基本要知道次感化、分词、情感分析啥的。

7. 工具类

语言:非大数据类R、Python最多(比较geek的也有用julia的,不差钱和某些公司要求的用SAS、Matlab);大数据可能还会用到scala和java。
可视化(选学):tableau、http://plot.ly、d3.js、echarts.js,R里面的ggplot、ggvis,Python里的bokeh、matplotlib、seaborn都不错
数据库语言:看你自己用啥学啥
其他框架、类库(选学):爬虫(requests、beautifulsoup、scrapy),日志分析(常见elk)

来源:知乎 www.zhihu.com

作者:黄宝臣

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假如电鳗很早就灭绝了,生物学家能否通过其化石等推测出其可以放电?

这是个好问题,仅次于“观察小白兔的头骨是否能得出它长个长耳朵的结论”的问题。

请注意:古生物化石只解决古生物形态的问题,如牙齿结构及与之相关的食性(牙齿结构与食性相关,偶尔还可以发现胃容物残留化石,粪便化石也可以很好的帮助解释这个问题)、体型、结构、是否披毛等,分子古生物学可以进一步帮我们还原毛色的问题,然而可信度有限,也依旧属于形态。这与我们通过现代生物的解剖分析其形态、食性、毛色是一样的。

电鳗放电捕猎,这是生物习性问题,这个问题无法通过化石来解释。生物习性,只能通过观察生物活体行为来研究。对古生物生活习性的研究,只能通过研究现代生物中具有类似结构的群体具有怎样的行为来套用。

比如说,小型啮齿类动物是打洞高手,所以我们推测古代啮齿动物也会打洞;
比如,现代猫科动物是吃肉的,所以我们认为剑齿虎也吃肉;

然而,由于有些生物行为无法反映在某种骨骼、硬体结构上所以我们甚至无法通过观察一条死电鳗得出它会放电的结论,也无法通过观察一只死蝙蝠来得出它自带声呐的结论。

比如,现代熊类主要是吃肉的,所以我们推测古代某种化石结构类似熊的动物也吃肉,偶尔杂食,然后熊猫就跳脸了;【这里只是幽默一下,别当真】
比如,坦格利安家的龙可以喷火,所以我们推测某种与坦格利安龙骨骼结构类似的古代生物可能也能够喷火【泥垢!】;

从这个层面,我们无法证实古代某种和电鳗形态类似的鱼类化石是否能够放电捕猎,就像我们也无法证实霸王龙能否用小短手放电捕猎、翼龙是靠视觉捕猎还是靠声呐捕猎。
———————————————————–
第二个层面,科学思维方式的问题。
科学的类比,是通过某类现代生物的行为,来推测具有类似结构、形态的古代生物的行为。
不科学的脑洞,是把某种现代不存在的生物及其行为,强行安到任意一种古代生物上。比如,你说现代没有坦格利安喷火龙,但是古代地层里肯定埋藏了它们的化石,并且它们能喷火,只是你们发现无法证伪——这和“车库龙”没有本质区别,不是么。

无法证伪的东西,不叫科学,说好听叫科幻,说难听叫脑洞。

但你可以说古代存在某种可以用电捕猎的鱼,没问题,因为现代也有。推论之,这种行为完全可以在古代出现。只是,它也永远只能是个科学推论,无法变成有实际证据的科学观点
—————————-
第三个层面,是看 @李雷 评论区有感:

不能从电鳗化石推断出电鳗会放电,如果电鳗是一种古生物,那你能说我们对这种古生物的认识是正确全面的吗?

这个逻辑是有问题的。
首先,自然科学领域没有对错也没有全面,只有是否找得到证据,以及从某种证据得出了站得住脚的结论,这时可以说“正确”,科学意义上的正确。有句话说的好,世界上不存在“绝对真理”。
第二,人们在评价对于古生物的认识程度时,只考虑发现了多少证据。在恐龙身上的羽毛被发现前,裸体大蜥蜴就是符合证据、合乎逻辑的“科学正确”结论
第三,人类对古生物的认识,不可能做到100%的全面,但可以无限接近100%——这才是科学的思维方式。

有多少米,煮多少饭;有多少证据,说多少话。
有人想说没证据的话,OK,科幻就是这么来的。
但硬把科幻说科学,追求100%正确和100%全面,
那是中二病,得治。
———————-
第四,未来能否解决古代生物能否用电捕猎的问题呢?
这取决于这类行为是否具有特定的物质载体,然后该载体可以在化石里保存下来

恐龙肤色就是这么研究出来的。通过对保存在皮肤化石、羽毛化石中的色素分子进行研究,可以大致还原这些动物生前的体表颜色。

如果今后的研究得出,某种特定大分子A是电鳗放电的唯一关键决定因素,而且该类物质又很巧可以保存在化石里,那么只要以后在与电鳗结构类似的化石中发现此类特异物质A,似乎就可以得出具有证据的科学结论了。就像地球化学领域中的生物标志化合物一样。

彩蛋:一个类似“兔耳朵之谜”的问题——如果大象灭绝了,古生物学家能根据大象骨骼化石推测出大象的长鼻子吗? – 生物该答案高能,迷之预警!!
彩蛋2:通过一些特殊的化石,研究人员已经可以从特殊结构证实古代电鳐了,大家快去点赞——假如电鳗很早就灭绝了,生物学家能否通过其化石等推测出其可以放电? – 虎甲的回答
彩蛋3:关于恐龙到底是裸体大蜥蜴还是毛乎乎萌萌哒,可以去看这个讨论:为什么电影里面的恐龙没有羽毛,而现实的禽类大多都有呢?作为近亲,这样的人为处理合适吗? – 知乎用户的回答

来源:知乎 www.zhihu.com

作者:知乎用户(登录查看详情)

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地球生物的体型极限是什么?


日用之器-触碰记忆的玻璃器

若能用心的去感受器物的特质,以及它所传达出作者对生活的诠释,让器物对生活与空间呈现出自己喜欢的氛围,甚至对自身产生使用意义和用途。顺着自己的想法,透过器物的组合及使用方法去创作自己心灵的世界。

见到这把壶的时候,一种不敢触碰的小心翼翼感觉,似曾相识,却仿佛要去被掀开记忆中那片刻的影像,似乎在哪里见过,用过。也许很像小时候家里用过的茶壶吧!每天凉好一壶凉白开,玩累回来,咕嘟咕嘟的端起杯子大口喝下。很多时候,我们很难准确的以日期和时间记住所发生的事情,却能让拥有的器物唤起曾经相关的细节。

真正好喝的酒,也需要有一个时尚而干净的酒器盛放。也许设计者初衷原为冷酒温热的想法,利用玻璃耐热的材质,即使长期沸水浸煮也不会产生有害物质。但又发现玻璃晶莹剔透,如把它当做茶具也能透过它,欣赏到茶叶美丽绽放的舒展身姿。所以,现在它是个可多用的壶。玻璃水壶是由许多抽象的元素-颜色、材质、形态所构成的。具象的生活器物,其实本来就是抽象的,简单平凡却抽象的事物,重新定义了人所认知与习惯的世界与生活。也就是通过物件之间的差异、组合和对话重新界定,让抽象的元素构成重新展现出有自我价值的生活美学。

小时候家里仅有的彩色杯子基本是红色或者绿色的。天气好的时候会对着阳光,仔细、慢慢的感受光影的变化,在小时候那个物质匮乏的年代,这已经是很美妙的事情了。将鲜艳的红色及传统的雕花改造成现代风格的玻璃器皿,手绘线条,精心雕刻、打磨等所有工序全部手工制作。器物的材质往往会投射出创作者的情感和心理,玻璃的纹理展现了创作者表达的生活语言及尊敬自然的力量。色彩的出现软化了原本材质的冰冷及刚硬,展现出妥协的质朴。

物件的美来自光线的呈现,并提供想像空间的连结,而经由光影的变幻便可以读出,隐藏于生活中美丽的细节与密码。花蕾型的小杯是一种特殊工艺制造的产品,熟练的工匠通过精密的铸造模具,把一种特殊成分的玻璃原料,加以控制温差形成乳白色。

透过茶香之气能看到月光和霞光之情景的茶碗,应该使人有温暖和愉快的感觉吧。使用过的痕迹或许可以视为一种材质表情。素雅单一的材质更可以是纯粹内敛的材质陈述。当材质与光线或者身体产生对话的时候,经由视觉与触觉,可以传达出自然的力量与创作的意图。

绫,原为斜交叉织物的总称。在这个酒具中是利用斜交织的原理处理玻璃花纹。在材质上,选用的是琥珀色玻璃,同时也给人一种怀旧的氛围。

构建生活美学的器物,是要具备能跨越时间的美感,无论放到过去和未来,都需要符合基础美学的价值,像是简单纯粹的精神,并且可以反映出人本价值。

来源:知乎 www.zhihu.com

作者:碎影立画

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Levels,在 2048 的游戏棋盘上加一个英雄冒险的故事丨App+1

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提起 Threes! ,总会让人想起数字在棋盘中游走叠加壮大的乐趣。当年 Threes! 横空出世风靡一时,但自半年前一次更新之后,开发商久久没有大的动作,甚为可惜。如果你是 Thress! 的粉丝,近日上架的免费游戏 Levels 应该会引起你的兴趣。它不但兼具 Threes! 的经典玩法,又在简单的数字叠加外增加了敌人、宝藏的分类,增加了游戏的难度。

Levels 的操作方法比较简单,但介绍起来可能比较啰嗦。和那些经典的数字叠加游戏类似,你也要通过滑动屏幕在叠加色块,不同的是,在 Levels 里你不能「随心所欲」地滑动色块,游戏中将这些数字分为了三类:友人(蓝)、宝藏(黄)和敌人(红),这三种色卡的使用方法也是不一样的。

  • 友人卡(蓝色):可以和相同数字的友人卡进行合并,还可以合并不高于自己数字的宝藏卡;
  • 宝藏卡(黄色):只能合并相同数字的宝藏卡;
  • 敌人卡(红色):这类卡片是游戏中的障碍物,你只能用高数值的友人卡去消灭它们。

每次消除,阵列都会随机补充一枚新卡牌,游戏难度就在于随机补充卡牌中会出现高阶红色敌人卡。

Levels 的游戏策略是:既要着眼于当下,又要顾全大局;既要打击已有的敌人卡清空道路,又要尽早升级友人卡防患未然。随着高阶卡牌不断出现,游戏布局错综复杂,一旦友人卡的升级赶不上敌人卡的围堵,你离游戏结束也不远了。

你可以在 App Store 免费下载 Levels。

文章来源 少数派 ,原作者 ElijahLee ,转载请注明原文链接

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你想尝尝么?人工智能酿造出来的啤酒

【TechWeb报道】夏天喝啤酒吃烤串似乎是最惬意的事情,啤酒自然是酒厂酿造生产出来的,你也许会想不到,未来的某一天,你喝到的啤酒是人工智能酿造的,而非酿造师。

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你想尝尝么?人工智能酿造出来的啤酒

英国一家创业公司IntelligentX,将人工智能应用在了啤酒酿造上面,它们现在提供了四种口味的啤酒,包括英国经典的金色啤酒、英国柚子苦啤酒、美国啤酒花淡啤酒和烟熏Marmite啤酒。IntelligentX在啤酒酿造过程当中使用了基于沃森IBM的人工智能,为其提供啤酒的配方和处理方式。

一旦用户品尝了上述啤酒,用户就可以与该公司的聊天机器人进行聊天,分享用户的反馈意见。最终这些啤酒会根据反馈的进行小幅度调整,以保证得到大家最喜欢的口感。

人工智能的存在,让不同地区不同人群对啤酒的口味和口感需求更明确,不再需要人为的调查和操控,或许是未来食品制造行业不可或缺的技术。从此无论你是甜豆腐脑派还是咸豆腐脑派,都能吃到自己喜欢的口味。(卡卡落)

蚕豆网微信


在银行做信审主要包括哪些工作?

这个答案陆续写了很久,希望能够尽量全面回答。

从银行信贷全流程角度来说,信审属于“贷前、贷中、贷后”三道防线的第二道防线贷中,但各家银行对信审的工作内容和责任划分还是有一定区别的。

狭义的“信贷审查”是不包括贷前调查的,因为从现在监管和银行内部职责的划分来说,对客户的尽职调查责任(信贷材料的真实性,信息披露的完善程度,负面信息调查等)是由第一道防线的业务部门负责的。因为很多银行会有信贷经理 / 风险经理之类的岗位,会参与到贷前调查环节中,而信贷经理条线管理上属于风险条线,所以把信审的工作延伸到了贷前审查环节。外资银行一般有所谓的CA,或者Business support,主要职责是协助RM完成尽职调查和信贷报告,或者独立于客户经理完成信贷报告,中资行的信贷经理类似。因为我自己的工作经历都集中在对公领域,零售贷款和SME的信贷审查流程可能不太一样,但大致流程是差不多的。

接下来谈谈狭义的“信贷审查”工作主要做点什么:

一、合规性审查(初审)
1. 信贷材料审查:初审需要照着清单去核对所有的必要资料是否已提交,我们也叫“形式性审查”,姑且不管内容如何,先问有没有。如果资料缺少,会先要求业务部门补件。如果在规定时间内未完成就做退件处理。

现在银行初审材料的趋势是电子化和审查前置,到了信贷审批部门时都假设资料已与报告保持一致,所有资料按电子清单上传,系统判断是否齐全。在我看来,做尽职要调查的东西实在太多,信审部门可以只看尽职调查清单和信用报告,但目前来说审批的同事会不太放心,抽查一些重要的资料。

2. 合规性审查:这个环节非常繁杂,覆盖面也非常多。举几个简单的例子,比如个贷客户是否限购限贷,房地产开发贷客户四证是否齐全,自有资金比例是否到位,制造业客户是否“两高一剩”,流贷客户是否做过流动资金贷款需求测算,申请贷款用途是否合法合规……都属于这个范畴。
解释一下贷前调查和信贷审查的区别,比如贷款用途,举个例子业务部门表述客户申请用途用于归还股东借款,最终用于某某抵押物装修,信审部门要考虑的是,装修单价的合理性,用途证据。这一块很难一概而论,需要有一定的工作经验。

3. 信贷政策审核:信贷政策审查一般分两个维度“信贷投向政策”和“风险管理政策”,前者是从行业、区域、授信品种、授信限额、集团授信等角度去控制信贷审批和投向,信贷投向政策一般一年一调整,也会随着外部环境变化随时调整;风险管理政策指一般的具体授信政策,比如客户信用评级,风险限额,保证金比例,自有资金比例,抵押率,资产负债率等等。
小结,信审初审岗所有审查的工作,都是有法可依照章办事,按着清单一项项核查下来。

二、信用风险分析(复审)

复审是信贷审核工作中比较核心的工作,在解决了第一步的初审问题后,信审人员可以把核心关注点集中到信用风险本身。这也是比较难的地方,因为初审岗要做的事情,基本上有清单和信贷手册,而信用风险分析的很多内容是无法量化的,而且这里涉及的信贷审核的核心问题:信审人员提出的信用风险点,是否会构成客户违约?

举几个常见的信审人员会写的“风险点”:

借款人实际控制人个人信用不佳,有多次信用卡和个贷逾期记录,并涉及民间借贷,在法院有多笔被执行信息;
借款人集团对外快速扩张,收购了多个矿产,借款人银行贷款资金有被挪用的嫌疑;
借款人资产负债周期不匹配,贷款“短借长用”,速动比例仅0.3x,货币资金仅能够覆盖15%一年内到期的银行借款,短期偿债压力较大;
借款人资金被集团内关联方占用;或者,本次申请贷款用于支付给关联方;
贷款抵押物估价高于市场价格,近期未有周边成交价格可支撑估价合理性,一旦处置抵押物债权人可能面临较大的损失,不足以覆盖贷款本息;

这些都是“现象”或者说“表述”,但不代表有这些高风险事项的借款人一定会违约,负面信息和违约之间只有“事后因果”关系,信审能做的只是通过这些风险事项,去推测借款人的信用风险是不是在加大,从而提出基于风控的建议。

三、授信审批

业内有句话叫贷款好放,烂账难收。新申请的烂案子顶住压力不批也就罢了,年审的时候关注点写了十六条,客户经理说不能收不能压,一收贷就死人了。那真的要用上各种智慧,审批的事情是专业的事情,也是“做人”的道理。

有权审批人审批贷款的想法,之前做信审的时候不能够完全体会,等有天自己批过了才慢慢明白。并不是大权在握高高在上,而真的是如履薄冰。但我对自己的这种心态很满意。

四、贷后跟踪回访

有些银行有回访和飞行检查制度,信审部门会一起参与其中。但每家银行不同。

五、考核机制

站在一家银行的管理者角度,对信审人员的考核,基本集中在以下几个指标:

1. Turnover Day:就是平均每个个案从收到到完成审批的平均时间。从业务部门角度来说当然是越快越好,但因为中间涉及到报告质量、信审问问题和业务部门补充资料、谈判磨方案、排期上会等因素,周期都会拉长。

2. Reject Ratio: 审批拒绝率(用1减就是通过率,但一般直观用拒绝率)。这个光看统计数据很难判断是信审人员的个人喜好,还是银行的风险口味,或者业务条线报告质量太差……

3. Drawdown Ratio:提款率,也就是有效审批额度占比,大家可以脑补猜猜看一般银行的提款率是多少。

4. NPL ratio:不良率。当然不良率不一定是审批的问题,但不良贷款率高批贷款的人承受的压力一定很大。

最后的一些不成体系的观点:

  1. 审批可以只看大方向,信审则要求巨细靡遗。信用风险往往隐藏在微小的地方,比如实际控制人的一条法院查询,某个论坛上的一条消息,现场走访时拍到的一张照片,财务报表上的一点小异常,贷款用途上的一些纰漏。不要放过这些线索。信贷审查看到的信息无疑是美化和包装过的,这个时候更需要仔细推敲。
  2. 不熟悉这份工作的人,以为信审做的专业技术活,但做信审的人自己要清楚,自己更多是泥瓦匠和协调人,把报告修修补补,再统一各方的利益诉求,得到一个大家可以接受的结果。
  3. 别把自己的责任看的太重,为银行挽回了多少损失,我们只是打工的,拿一份打工的工资,不是股东。我们只是整个链条里的一个环节罢了。
  4. Integrity非常重要,这个圈子小,除非要转行,否则请做好自己。
  5. 持续学习和同业交流很重要,知道其他银行的策略对你帮助很大,有时候就死在他行提早抽贷上。
  6. 持续学习,及早上岸。信审的工作强度在所有银行基本都是最大的,不是能做一辈子的工作。但你学到的知识和经验一辈子受用。
  7. 信审工作中遇到的最大挑战是“材料作假”,

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银行对客户风险评估的方法是怎样的?