负责辖内个人经营贷、消费贷终审及风险策略落地，统筹复杂客群风险评估，推动审批效率与资产质量双提升，衔接前端业务与后端贷后管理。

• 主导搭建‘三阶九步’复杂客群审批框架，针对个体工商户、小微企业主等经营类客群，融合IPC交叉验证法与大数据反欺诈规则引擎（部署同盾设备指纹、工商司法数据接口），将单户平均审批时长从3.2个工作日压缩至1.8个工作日；同步细化行业风险画像（覆盖餐饮、批发零售等8大行业），通过调整抵质押物权重系数与现金流测算模型，将该类客群不良率从2.1%压降至1.4%，年度减少实际损失约680万元。
• 创新应用PD/LGD联合建模技术，基于近5年历史逾期数据（样本量8万+）重构风险定价模型，引入区域经济指标（如小微企业景气指数）作为调节因子，将高风险客群（评分后20%）拒贷准确率从78%提升至89%，低风险客群（评分前30%）审批通过率从65%提高至76%，直接节约年度风险拨备成本420万元。
• 牵头处置存量问题贷款327笔（涉及金额1.2亿元），运用财务困境预测模型（Altman Z-score）与资金流向追踪技术（穿透5层账户），定位12个集中风险行业（如传统建材、低端制造业），推动总行修订《零售贷款行业限额管理办法》，涉及限额下调行业5个、新增禁止介入行业3个，后续半年新发放贷款不良率环比下降0.9个百分点。
• 设计‘红黄蓝’三级贷后预警指标体系（含收入波动、涉诉信息、多头借贷等15项指标），联动审批端与贷后管理部建立风险信号共享机制；对触发红色预警的156笔贷款（金额4800万元）提前介入，通过展期重组、追加担保等方式成功化解风险敞口2300万元，较传统被动处置方式挽回损失率达68%。

执行个人信用贷、场景分期贷基础审批，参与风险政策落地，优化审批流程效率与风险把控精度。

• 负责日均200+笔消费贷申请的合规性初审与风险初筛，熟练运用央行征信、百行征信及第三方大数据平台（同盾、百融）交叉验证收入真实性与负债水平，将单笔初审耗时从40分钟缩短至25分钟；初审通过率稳定在82%以上，差错率（漏审重大风险点）低于0.3%，连续6个季度获部门‘效率之星’称号。
• 参与修订《消费贷准入评分卡》，基于A/B测试验证（样本量5000+），将年龄25-35岁客群的‘稳定社保缴纳时长’权重从15%提升至20%、‘电商消费活跃度’权重从10%调至15%，该客群不良率仅上升0.1%，但客群规模增长40%，推动部门年度新增贷款规模突破5亿元。
• 协助梳理审批流程堵点，发现纸质材料传递效率低（平均耗时0.5天）问题，推动上线电子签章与影像系统（对接OA与信贷管理系统），实现90%材料线上化流转；审批全流程时效缩短2个工作日，客户满意度调研得分从81分提升至89分，获总行‘流程优化优秀案例’表彰。

协助完成零售贷款审批支持，参与数据整理、模型测试及政策文档校对。

• 协助整理近3年零售贷款违约数据12万条，运用SQL完成数据清洗（剔除重复、缺失样本）与特征提取（如多头借贷次数、近6个月征信查询频次），输出《零售贷款违约因素分析报告》；其中‘近1年网贷查询超6次’指标被纳入新版评分卡，对高风险客群的识别解释度提升15%。
• 参与测试新版反欺诈规则库（含设备指纹、IP地址异常等20条规则），模拟1000+笔虚假申请场景（伪造收入证明、冒用身份等），发现3条规则误判率过高（超12%），提出‘增加手机号实名认证时长≥2年’的补充条件，规则库整体误判率从9%降至4%，人工复核工作量减少30%。

‘精准分层+场景嵌入’零售客户运营体系搭建项目

• 项目背景：兴耀银行零售业务面临存量客户月活率仅18%、AUM月均增速不足5%的痛点，传统‘资产分层+标准化运营’模式无法匹配客户差异化需求。我的核心职责是牵头从客户需求洞察、分层模型重构到场景落地的全流程设计，目标是通过精准分层与场景嵌入，提升客户活跃度与价值贡献。
• 关键难题与解决：一是传统分层仅依赖AUM、资产规模，忽略行为（交易频率、渠道偏好）与需求（理财/贷款/信用卡）差异，导致运营转化率不足3%；二是场景嵌入缺乏画像匹配，与第三方生活场景合作后客户点击率仅5%；三是跨部门数据孤岛，零售、财富、信用卡数据未打通。我基于RFM+客户生命周期理论，新增8个行为指标与6类需求标签，重构为4层客户体系（基础唤醒-潜力培育-高价值深耕-战略绑定）；通过画像标签筛选客群，向潜力层推送‘教育需求+存款利率上浮’权益包；推动科技部门打通数据中台，实现客户行为、需求、资产实时同步。
• 核心行动与创新：主导6场跨部门 workshops，定义14个客户标签与4层策略；对接本地3家头部场景商（餐饮‘食味鲜’、教育‘育英网’、医疗‘康旭诊所’），设计定制化权益并完成系统对接；用SQL提取数据、Tableau搭建实时看板，每周迭代策略（如将餐饮权益推送时间从周五改至周三，点击率提升40%）。
• 成果与影响：上线3个月，客户月活率提升至45%，AUM月均增速达20%，场景转化率12%（行业平均8%）；项目模板纳入总行《零售客户运营标准化手册》，推广至3家分行，首月带动分行AUM增长18%；我个人获‘兴耀银行2023年度零售业务创新奖’。

普惠金融客群风险管控体系优化项目

• 项目背景：兴耀银行普惠贷款余额突破50亿，但不良率升至4.2%（高于行业3.5%），传统风控依赖财务报表与抵押物，无法识别小微企业主、个体工商户的信用风险。我的职责是重构客群画像、调优风控模型及改造贷后流程，目标是在降低不良率的同时保持贷款增长。
• 关键难题与解决：一是普惠客群缺乏规范财务数据，传统评分卡准确率仅65%；二是反欺诈模型依赖单一维度，误判率15%导致优质客户流失；三是贷后被动，逾期90天以上客户占比20%。我引入税务、流水、电商等非财务数据，用XGBoost替代逻辑回归模型；构建‘客户-设备-手机号-地址’反欺诈图谱；开发贷后预警看板，设置10个风险指标（如还款延迟、流水骤降）。
• 核心行动与决策：主导采集12万+普惠客群非财务数据，做特征工程（提取流水波动、税务频次等衍生特征）训练模型；联合科技部搭建反欺诈图谱，整合10类数据源；推动贷后从‘被动催收’转‘主动预警’，制定‘短信-电话-上门’分级干预策略。
• 成果与影响：新模型使不良率降至2.8%（低于行业），贷款发放量增长35%；反欺诈误判率降至5%，投诉减少25%；项目获总行‘2023年度普惠金融风控创新奖’，模型推广至全国10家分行。

支教时发现乡村小学因缺乏实验器材，科学课多停留在课本讲解。返校后联合实验室开发出百元级科学实验背包，内含20个基础实验器材。为确保可持续运营，设计配套视频课程与城乡结对系统，并培训132名大学生担任远程助教。项目覆盖9省47所学校后，学生科学兴趣评分提升35%。这段经历教会我用产品思维解决社会问题，当看到孩子们用自制望远镜发现土星光环时，我理解了教育的真谛是点燃可能性。