保险风控编程涉及多个方面的技能，包括编程基础、数据处理与分析、模型建立与评估以及风险规则设计与实现。以下是一些关键步骤和考虑因素：
编程基础
掌握一种或多种编程语言，如Python、Java等。
熟练使用相关的编程工具和库。
了解基本的数据结构和算法，能够灵活运用于风控模型的建立和优化。
数据处理与分析能力
熟悉数据处理与分析的方法和技巧。
具备统计学和数学建模的基础。
能够运用相关的工具和技术进行风险分析和模型建立。
模型建立与评估技能
熟悉常见的风控模型，如评分卡、决策树、支持向量机等。
能够根据业务需求进行模型选择和调整。
掌握模型评估的方法，如交叉验证、ROC曲线等，以确保模型的效果和可靠性。
风险规则设计与实现能力
理解业务需求和风险规则的逻辑。
能够将其转化为可执行的代码，并进行有效的测试和调试。
不断优化规则的执行效率和准确性，以提高风险处理的效果。
编程语言选择
Python：适用于数据分析、统计建模和机器学习，常用库包括pandas、NumPy、SciPy、scikit-learn和statsmodels。
R：专门用于数据分析和统计建模，具有丰富的统计分析和数据可视化库，如ggplot2和dplyr。
SQL：用于管理和查询关系型数据库，便于从数据库中提取和处理数据。
Java或C++：用于开发风险控制系统的后端逻辑和算法，实现复杂的风险计算和模拟。
风控规则实现
需要实现的规则包括自然日计数、自然小时计数、自然日+自然小时计数等。
计数方式的选择可以包括MySQL+DB事务、Redis+Lua实现等。
调用方式的实现
定义一个通用的入口，简化代码结构。
基于大数据的风控规则编制方法
制定健康保险的风控规则。
根据风控规则形成风控纬度，并将风控规则分类成若干风控子规则。
将各个预设数据源根据核保人与核保材料进行关联整合，形成与风控纬度对应的数据源。
按不同的风控子规则对数据源进行提取和处理，并从风控模型中获取各个风控子规则对应的审核结果。
对各个风控子规则对应的审核结果进行整合，得到健康保险的风控报告。
通过以上步骤和技能，可以有效地进行保险风控编程，确保模型和规则的有效性和可靠性。建议在实际操作中，不断学习和实践，以适应不断变化的业务需求和技术环境。