主要观点总结
本文强调了为什么传统书籍和博客不再是学习风控知识的最佳选择，提倡通过AI工具进行知识检索和总结归纳。文章列出了风控领域的多个重要知识点，包括贷款类型、产品要素、风险类别等，并强调了提出问题和与AI对话在知识获取和应用中的重要性。最后指出真正需要解决的问题是建立目录结构，整合并扩展自己的知识体系。
关键观点总结
关键观点1: 传统书籍和博客的局限性
基础知识都可以通过AI检索总结归纳，不再需要传统书籍和博客进行深度研究。
关键观点2: AI工具在知识获取中的应用
借助AI工具可以快速检索和总结风控领域的知识点，并与AI进行对话以深化理解。
关键观点3: 建立目录结构的重要性
建立自己的目录结构是解决知识获取和应用的关键，这有助于整合并扩展自己的知识体系。
关键观点4: 强调提问的重要性
真正的知识获取需要提出问题，通过与AI或其他专家的互动来深化理解和探索细节。
关键观点5: 知识的实际应用与场景差异
真实项目中的知识应用与书本或比赛中的情况有很大差异，需要考虑实际场景和细节。
文章预览
为什么我不写风控的基础知识？ 就是那些什么概念是什么，计算公式是什么，代码实现如何如何，应用案例有什么的问题。 基础知识都没有写的必要了。 以前你要检索到你想了解的知识点，一般需要看多个博客或者贴子或者回答或者百科，现在ai可以帮你检索总结归纳，这比一般人写的书好用多了。 实际上，最好的学习基础知识的办法是， 也就是说入门一个行业的办法是，你去想办法搞定一个目录，然后自行去问ai，和ai对话直到你搞明白那些知识点。最好的学习办法不是找到一本书看一遍，而是自己写一本书，借助ai。当然，你不用产出这个实体。这很显而易见，不是暴论。 至于怎么搞定目录。你可以检索一些东西，去建立一些感觉，更快捷的办法是网上找一些课程（我没让你付费）做参考，然后整理出一套你觉得可以的目录。甚至，这个问
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