1.理解业务逻辑、反舞弊生态，从调查和审计中总结业务漏洞、识别业务风险，并抽离数据指标，沉淀为风险规则，建立风险识别模型，独立或者与开发人员一起形成数据产品;
2.通过数据分析发现业务运营中的舞弊风险，并产出对业务有指导性的报告，为业务健康发展提供数据支撑；
3.通过推动反舞弊策略的制定、优化和落地，系统化地建立数据指标监控体系，有效发现和监控内部舞弊、违规行为；
4.负责运营数据的沉淀，通过数据化、产品化的方法，优化运营工具，提升运营效率。