要写好保险风控编程，需要掌握一系列的技能和知识。以下是一些关键的步骤和要点：
编程基础
编程语言：熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Java或C++。Python特别适用于数据处理和机器学习，而Java和C++则适用于高性能和系统级编程。
数据结构和算法：理解并能够应用基本的数据结构和算法，这对于建立和优化风控模型至关重要。
数据处理与分析
大数据处理：熟悉高效的数据查询、过滤和清洗方法，能够处理大规模数据集。
统计分析：具备统计学和数学建模的基础，能够运用相关工具和技术进行风险分析和模型建立。
模型建立与评估
风控模型：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。
模型评估：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
规则设计：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。
规则测试与调试：进行有效的测试和调试，确保规则的执行效率和准确性。
业务理解与应用
业务知识：对相关业务有较深入的理解，了解行业特点和风险特征，以便更好地设计和优化风控模型。
工具与框架
编程工具：熟练使用相关的编程工具和库，如Python的NumPy、Pandas、Scikit-learn等，以及Java的Spring框架等。
数据库：掌握数据库查询和管理的编程语言，如SQL，以便从数据库中提取和处理数据。
风险规则编制
规则制定：制定健康保险的风控规则，并根据规则形成风控纬度，分类成若干风控子规则。
数据关联与处理：将各个预设数据源根据核保人与核保材料进行关联整合，整理成与风控纬度对应的数据源，并按不同的风控子规则进行提取和处理。
实现细节
计数方式：选择合适的计数方式，如使用Redis+Lua实现简单且高效的事务处理。
调用方式：定义通用的入口，简化代码结构，提高代码的可维护性和可扩展性。
总结来说，写好保险风控编程需要综合运用编程基础、数据处理与分析、模型建立与评估、风险规则设计与实现、业务理解与应用等多方面的技能。同时，熟悉相关的工具与框架，以及掌握具体的实现细节，也是非常重要的。通过不断学习和实践，可以逐步提高风控编程的能力和效果。