负责高净值客户（可投资资产500万+）的全生命周期财富管理服务，涵盖需求诊断、跨周期资产配置方案设计、复杂产品适配推荐及长期客户关系维护，目标为提升客户AUM（资产管理规模）与综合贡献度。

• 主导高净值客户资产配置全流程服务，运用标准普尔家庭资产象限图与美林时钟理论，结合Wind终端宏观经济数据（如CPI、社融规模、股债性价比指标），为客户定制动态调整方案。针对某制造业企业主对权益类资产波动的担忧，引入“核心-卫星”策略：40%配置股混基金（中欧时代先锋、景顺长城新兴成长），30%配置固收+产品（交银定期支付双息平衡、易方达裕丰回报），20%配置保险金信托（对接外贸信托家族办公室），10%保留货币基金与银行T+0理财。6个月内客户AUM从800万提升至1200万，权益类产品持有期收益率达15%，客户复购3支新发私募股权基金，贡献支行中间收入45万元。
• 通过CRM系统标签化管理（标签维度：“教育金规划”“养老储备”“税务优化”“跨境资产配置”），筛选200位潜在需求客户，设计场景化解决方案。例如为35-45岁客户定制“教育金保险（平安智能星）+沪深300指数基金定投”组合，联动保险公司提供三甲医院绿通服务；为50岁以上客户匹配养老目标日期基金（华夏养老2045三年持有）与增额终身寿险。季度客户转化率提升25%，新增AUM 6800万元，客户NPS（净推荐值）从62分提升至78分。
• 攻坚新客户拓展，聚焦私行客户下沉市场，联合分行私人银行部策划“家族财富传承闭门会”，运用家族信托架构设计知识，解析股权代持、房产税筹划等痛点。通过1对1深度访谈，识别某房地产企业股东传承需求，设计“家族信托（装入3套核心地段房产+2家非上市公司股权）+大额终身寿险”双工具方案，成功转化该客户及其家族成员5人，新增AUM 3200万元，带动家族信托产品销售1200万元，获分行“年度拓客之星”称号。
• 优化客户服务流程，针对产品销售后跟踪缺失问题，自主搭建“Python持仓分析模型”，设置单一资产占比超30%、产品收益偏离业绩比较基准±5%等预警指标。6个月内触发调仓提醒47次，协助客户调整持仓结构（如将超配的某行业主题基金转换为均衡型产品），避免因市场波动导致的潜在损失约210万元，客户投诉率下降40%，服务效率提升35%。

负责大众富裕客户（可投资资产100-500万）的财富管理服务，聚焦客户需求挖掘与标准化产品适配，推动客户资产规模增长与支行零售业务指标（如基金、保险销售）达成。

• 负责150位大众富裕客户的日常维护，通过KYC（了解你的客户）流程完成客户画像迭代，重点分析收支结构（如工资性收入占比、消费支出波动）、风险承受能力（R3-R4级为主）与生命周期阶段（育儿期占比60%、退休前期占比30%）。针对育儿期客户，主推“教育金保险（太平洋金佑人生）+中证500指数基金定投”组合，设计“目标拆分+月度检视”跟进机制（如设定18岁前积累100万教育金目标，每月定投5000元）。1年内该群体AUM平均增长42%，基金定投留存率达78%，贡献支行基金销售手续费收入120万元。
• 参与支行“固收+”产品专项推广，梳理招银理财睿远系列、宁银理财宁欣系列等产品要素，对比同业竞品（如同业同类产品费率、历史最大回撤），提炼“收益稳健性（年化4%-5%）+流动性优势（最短持有期3个月）”核心卖点。制作“100万资金持有期收益测算表”（含不同持有期下的本息模拟），通过客户沙龙（8场）与1对1讲解，推动87位客户配置该系列产品，合计销售规模6500万元，产品到期兑付率100%，客户复购率提升至65%。
• 针对客户对净值型产品接受度低的问题，编制《净值波动应对指南》（含2018年债市调整期、2020年3月美股熔断期产品表现回溯），开展“理性看待短期波动”主题沙龙12场（覆盖客户200余人次）。活动后客户赎回率从15%下降至8%，其中35位客户追加投资（单户平均追加20万元），新增AUM 2800万元，所在团队获分行“最佳客户教育奖”。

协助理财经理开展基础客户服务，包括客户需求收集、产品资料整理与客户活动执行，为独立展业积累零售客户服务经验。

• 协助完成200位零售客户的信息建档与需求调研，使用Excel搭建“客户需求数据库”（字段涵盖：年龄、职业、风险偏好、理财目标、持有产品类型），输出《支行零售客户需求分析报告》（含“60%客户偏好半年期内理财”“30%客户有子女教育金规划需求”等结论），为理财经理产品配置提供数据支持，推动季度理财销售规模提升25%。
• 执行客户活动全流程，包括场地选址（联动本地高端社区、学校）、物料准备（宣传折页、礼品清单）、现场控场（引导签到、解答基础问题）与后期跟进（整理客户反馈表）。累计组织“家庭理财入门讲座”“亲子财商活动”等18场，参与客户超500人次，收集有效客户线索37条（如“有50万闲钱寻求稳健增值”），其中12条转化为正式客户，AUM合计860万元，助力团队季度新增客户数超额完成120%。
• 跟进理财产品售后，处理客户咨询与投诉43件（主要涉及“收益计算方式”“赎回到账时间”“风险等级调整”），总结高频问题形成《常见售后问题FAQ手册》（含15条标准答案与沟通话术）。团队售后响应时效从24小时缩短至4小时内，客户满意度从85%提升至92%。

零售客户全维度分层经营体系重构与数字化落地项目

• 项目背景：兴邦银行传统零售客户分层仅依赖“资产规模”单一维度，导致高潜客群识别精准度不足（营销响应率仅8%）、存量客户运营效率低下（AUM年增长率不足5%）。我的核心目标是主导重构“业务场景联动+行为需求驱动”的客户分层体系，联动数据、营销、分支行等多部门，实现从“粗放式分层”到“精准化运营”的转型，最终提升客户价值贡献。
• 解决的难题：一是传统模型无法捕捉客户“隐性需求”与“行为偏好”，多源数据（CRM、交易系统、APP埋点、客服日志）整合存在技术与业务壁垒；二是需平衡模型精准度与一线团队实操性，避免“模型复杂但落地难”。我选择以“客户生命周期价值（CLV）+ 行为细分”为核心框架，引入自然语言处理（NLP）解析客服咨询内容识别需求，通过APP埋点追踪“理财页面停留时长”“信用卡还款提醒点击率”等12类行为指标，解决数据碎片化问题。
• 核心行动：牵头梳理12个零售核心业务场景（如理财转化、信用卡提额、消费贷交叉销售），定义“资产状况、行为习惯、需求偏好”三大维度的8类分层指标；对接数据中台开发“实时客户360°画像接口”，支持营销活动实时触发；设计A/B测试方案，选取20万存量客群验证模型效果，根据测试结果调整模型权重（如将“近期理财赎回频次”权重从15%提升至25%），确保模型适配一线营销节奏。
• 项目成果：重构后的分层模型精准度较传统体系提升40%，营销响应率升至15%，单客AUM年增长率达12%，客户流失率下降7%；项目推动零售条线全年增收8000万元，分支行营销人力投入减少20%。我个人主导的“行为-需求双驱动分层模型”被纳入总行零售客户运营标准框架，成为后续客群精细化运营的基础工具。

大数据驱动的零售信贷客群风险画像与准入优化项目

• 项目背景：兴邦银行零售信贷规模年增速超30%，但不良贷款率攀升至2.1%，传统准入策略依赖财务报表与征信报告，既无法覆盖年轻客群（如刚工作的白领），也难以识别“征信白户”的隐性风险。我的目标是参与构建“大数据+机器学习”的风险画像体系，优化客群准入与额度策略，在控制风险的同时提升业务拓展效率；主要负责风险模型迭代、客群策略制定及落地后监控。
• 解决的难题：一是非传统数据（如电商消费、社保缴纳、社交行为）的合规获取与有效整合；二是如何平衡“风险控制”与“客群覆盖”——年轻客群虽无征信记录，但消费稳定性可反映还款能力。我采用“合规优先+特征筛选”策略，对接持牌第三方数据服务商获取15类外部数据，通过梯度提升树（GBDT）算法筛选出30个有效风险特征（如“近6个月网购退货率”“社保缴纳连续时长”“社交账号活跃度”）。
• 核心行动：参与数据清洗与特征工程，剔除冗余特征（如“注册时间”相关性低），强化高区分度特征（如“水电煤缴费逾期次数”）；设计“分客群动态准入规则”——针对年轻白领客群，将“社保缴纳连续12个月以上”作为基础门槛，结合“APP内信贷产品浏览时长”调整额度（浏览时长超30分钟的客户额度上浮15%）；建立模型监控机制，每周跟踪风险指标（如不良率、误拒率），及时调整模型参数以适配市场变化。
• 项目成果：零售信贷不良率降至1.5%，审批时效从3天缩短至4小时，新增信贷规模12亿元，客群覆盖度提升35%（新增年轻客群占比40%）。我主导的“非传统数据风险特征库”成为总行零售信贷风控的核心工具之一，个人获当年“兴邦银行数字化风控先进个人”，项目经验也为后续普惠金融客群拓展提供了风险管控模板。

• 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。