要编写好的保险风控编程，需要遵循以下步骤和技能要求：
编程基础水平
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，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。
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。
金融领域知识
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。
了解风险管理的基本概念和方法，如价值-at-风险（VaR）和条件风险等。
编程语言选择
Python：简单易学的编程语言，拥有丰富的库和工具，适用于数据分析、模型开发、统计建模等任务。
R：专门用于统计分析和数据可视化的编程语言，适用于处理复杂的风险模型和建模需求。
SQL：用于管理和操作关系数据库的编程语言，适用于从数据库中提取数据并进行分析。
MATLAB：用于科学计算和数据可视化的专业编程语言，适用于风险模型和算法开发。
C++和Java：了解这些编程语言也有助于风控编程，尤其是在需要高性能计算和系统编程的场景中。
建议
选择合适的编程语言：根据具体业务需求和团队熟悉度选择合适的编程语言，Python和R是风控编程中常用的语言。
加强数据处理和分析能力：熟练掌握数据处理和分析的方法和技巧，能够高效地处理大规模数据。
深入理解业务：对保险业务有深入的理解，能够将编程技能与业务需求紧密结合，设计和优化风控模型。
持续学习和实践：风控编程是一个不断发展的领域，需要持续学习和实践，以跟上最新的技术和方法。