负责公司消费贷、经营贷等零售信贷产品全生命周期风险审批，覆盖贷前资料核验、信用模型应用、策略落地及贷后预警联动；协同业务团队平衡风险控制与审批效率，支撑零售信贷规模年增长目标同时将整体不良率控制在1.2%以内

• 主导消费贷自动化审批规则迭代项目，针对历史M3+逾期率1.8%、自动化通过率仅65%的痛点，运用逻辑回归模型与决策树算法拆解风险因子，重点优化收入证明真实性校验逻辑——引入税务数据接口与银行流水交叉验证规则（覆盖92%的申请件），最终将自动化审批通过率提升至78%，M1逾期率同步下降0.9个百分点，年减少坏账损失约450万元
• 核心参与经营贷线下人工审批流程重构，面对小微企业“财务报表不规范、经营数据碎片化”问题，设计“税务数据-上下游合同-企业主征信”三维度交叉验证法，并用Python开发简易数据整合工具（自动抓取纳税申报表关键指标、比对合同履约日期），将单户审批时长从3个工作日压缩至1.5个工作日，且该客群不良率始终稳定在0.7%以下，获业务部门“效率与风险双优”评价
• 推动风险策略与年轻客群拓展目标协同，针对业务部提出的“职场新人消费贷”需求，分析该客群社交行为（微信支付场景粘性）、消费结构（数码产品购买频次）等非传统数据，调整信用评分模型变量权重（将场景稳定性权重从15%提至25%），上线后该客群审批通过率提升12%，首逾率控制在1.2%以内，支撑业务实现30%的月度新增规模
• 搭建贷后风险预警与审批联动机制，梳理“企业经营地址变更、个人征信查询骤增、负债比突破阈值”等8项红色预警指标，用SQL开发实时数据抓取脚本并对接审批系统，提前30天内识别高风险客户217户，通过调整额度或追加担保，将该部分客户贷后逾期迁徙率从2.1%降至0.6%，有效降低终极损失

协助完成消费贷、小额经营贷的贷前初审与流程执行，参与风险策略小范围测试与反馈，支持团队提升审批一致性与操作合规性

• 负责消费贷基础资料审核，针对“假银行流水”造假问题（历史识别率仅70%），学习OCR文字识别技术与某股份制银行流水验真系统，总结“交易对手重复、摘要模糊、收支失衡”5类造假特征，搭建Excel异常数据筛查模板，将造假识别率提升至85%，年减少因资料造假导致的逾期约120笔
• 参与“职场新人贷”风险策略测试，协助设计1000人样本测试方案——用逻辑回归模型预测逾期率，调整“年龄、职业稳定性、学历”变量权重，测试结果逾期率1.1%低于预设阈值（1.5%），推动该产品正式上线，上线6个月内贡献1.2亿元规模
• 优化审批文档管理流程，针对“资料归档混乱、审计调阅耗时”问题，用Notion搭建标准化文档库，分类存储合同、审核意见、预警记录并设置权限，将内部审计资料调阅时间从2小时缩短至30分钟，获合规部门“流程标准化示范案例”表扬

协助处理零售信贷初步审核与数据统计，学习信贷审批基础逻辑与工具，支撑资深审批员日常工作

• 负责消费贷申请数据录入与初步筛查，用Excel VLOOKUP、数据透视表整理客户基本信息、征信数据、收入证明，建立“异常数据预警表”（含征信查询超6次/月、收入负债比超50%等指标），将异常数据发现时间从1天压缩至2小时，提升后续审批效率约30%
• 参与周度风险指标统计，用Tableau制作“审批通过率、各区域逾期率、客群分布”可视化报表，向团队汇报“某县域经营贷逾期率上升0.5%”的趋势，协助调整该区域审批策略（增加实地尽调要求），当月逾期率回落至基准线
• 系统学习零售信贷风险理论，参加公司“PD/LGD计算与预期损失建模”培训，协助资深审批员计算某消费贷产品PD值（1.8%）与LGD值（45%），为产品定价提供数据支持（最终利率上调20BP，覆盖预期损失）

全量零售客户‘动态画像+分层运营’体系重构项目

• 浦发银行零售客户基数超8000万，但传统“一刀切”运营模式导致高价值客户（AUM≥50万）月活率仅41%、全年流失资产超35亿元，亟需构建数据驱动的精准客户经营体系。我的核心目标是统筹项目从0到1落地，通过精准画像与分层策略提升高价值客户留存及AUM贡献，同时形成可复制的零售客户运营标准。
• 项目面临两大核心挑战：一是多源数据分散——客户数据来自核心系统、理财子系统、信用卡系统等12个源端，字段标准不统一，难以形成完整画像；二是传统规则分层失效——基于资产规模的静态分层无法捕捉客户动态行为（如近期大额转账、理财赎回），高潜力客户识别准确率仅62%。为此，我选择湖仓一体数据架构整合全域数据，并创新采用“RFM模型+DBSCAN聚类”双维度构建动态分群，同时用XGBoost算法训练客户流失预测模型。
• 我主导了11场跨部门数据对接会，梳理出人口属性、交易行为、资产状况、交互偏好四大维度的87个核心字段，搭建了包含168个标签的精准画像体系；带领5人数据团队迭代模型3次，将高潜力客户（未来6个月AUM增长≥20%）识别准确率提升至85%；协同产品、运营团队设计差异化策略——对高价值客户提供“专属理财顾问+家族信托咨询”权益，对沉睡客户推送“消费满减+信用卡提额”唤醒活动，对潜力客户定向推荐“固收+”理财套餐。
• 项目上线6个月内，高价值客户月活率提升至58%，AUM月均增速从3.2%跃升至5.8%，全年挽留高价值客户资产超20亿元；项目获总行“年度零售数字化转型一等奖”，已推广至全国12家分行，覆盖客户超2000万。我个人贡献在于主导模型设计与跨部门资源协调，推动项目从理论框架到业务落地的闭环，成为总行零售客户运营的标杆模板。

小微企业主零售信贷‘动态风控+敏捷审批’系统优化项目

• 浦发银行零售信贷规模年增长18%，但小微企业主信贷业务面临“审批慢、风险漏判”痛点——人工审批平均耗时3天，导致客户流失率达28%；传统静态财务数据模型无法识别小微企业经营波动，不良贷款率升至1.3%。我的目标是优化风控模型与审批流程，实现“风险可控下的效率提升”，支撑小微企业信贷业务规模化发展。
• 项目难点在于两点：一是数据维度不足——传统风控依赖资产负债表等静态数据，缺乏小微企业主的动态经营信息；二是流程冗余——审批需经支行初审、分行复审、总行终审三级，人工审核比例高达40%。我针对性引入税务、工商、电商平台等15类外部数据，构建融合财务与非财务数据的LightGBM融合模型；同时推动流程再造，将部分规则式判断转为自动化决策。
• 我主导与10家外部数据服务商的商务谈判与数据接入，整合200万+条小微企业主数据，清洗后形成300+维度的特征库（如近6个月电商流水、税务申报频次）；迭代风控模型5次，将违约预测准确率从75%提升至88%，误拒率从12%降至7%；推动审批流程从7个节点简化至3个，人工审核比例降至15%，引入智能校验引擎自动核查数据一致性。
• 项目上线1年后，零售信贷余额年增长22%，小微企业主信贷不良率降至1.1%；审批时间从3天缩短至1.2天，客户满意度提升23%；系统获银保监会“金融科技赋能风险管理优秀案例”。我的核心贡献是解决了小微企业信贷“风控与效率”的矛盾，通过数据扩展与流程优化，让小微企业信贷从“不敢贷”转向“愿意贷、快速贷”，成为分行零售信贷的核心增长引擎。

• 因痛心于年轻人对历史的疏离，我在B站创立「古人脱口秀」栏目，用职场梗解构历史事件（如《雍正皇帝的KPI保卫战》）。通过设计「颠覆认知-史料佐证-现代共鸣」三幕剧本模板，单期视频最高收获1.7万条弹幕互动。
• 两年间栏目播放量突破180万，作品被多地中学选为教学素材。这段经历磨砺出将学术内容转化为大众语言的能力，也让我理解到真实用户反馈才是创作者的指南针。