要编写好的保险风控编程，需要遵循以下步骤和技巧：
编程基础水平
掌握一种或多种编程语言，如Python、Java等，并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，包括高效的数据查询、过滤和清洗方法。
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，并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。
业务理解和应用能力
对相关行业有较深入的理解和应用能力，能够识别和管理风险。
掌握相关编程语言
Python：简洁易学，功能强大，广泛应用于数据分析、统计建模和机器学习等领域。在风控工作中，常用于数据处理和分析。
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。
SQL：用于处理和管理关系型数据库中的数据，是风控工作中进行大规模数据处理和查询的重要工具。
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。
编写高效、可靠、易维护的代码
能够编写高效、可靠、易维护的代码，能够理解和运用常见的数据结构和算法。
结合金融知识
了解金融市场的基本原理和规则，熟悉不同金融产品的特性和交易流程，将编程技能与金融知识结合起来，进行有效的风险控制。
风险规则的实现
实现风险规则时，需要考虑规则的计数方式和调用方式。可以选择使用MySQL+DB事务、Redis+lua或MySQL/Redis+分布式事务等不同的技术实现。
持续学习和优化
风控编程是一个不断发展的领域，需要持续学习和优化，以适应不断变化的业务需求和技术发展。
通过以上步骤和技巧，可以编写出高质量、高效率的保险风控编程代码。建议在实际工作中不断积累经验，持续学习和实践，以提高自己的风控编程能力。