基于客户KYC与资产配置逻辑，负责高净值零售客户（AUM≥300万）的财富管理全流程服务，边界涵盖客户需求挖掘、产品适配、投后跟踪及转介绍裂变

• 主导高净值客户全生命周期财富管理服务，结合KYC信息与标准普尔家庭资产象限图定制“核心-卫星”配置方案（例如为35岁制造业企业主配置60%固收+（含FOF基金）、30%行业主题公募权益、10%黄金ETF另类资产），6个月内推动客户AUM从320万增长至464万（增幅45%），转介绍率提升至35%，贡献分行同期高净值客户新增规模的18%
• 搭建“月度持仓复盘+季度资产检视”机制，通过Wind金融终端跟踪PMI、10年期国债收益率等宏观指标，结合美林时钟周期调整配置——曾识别某消费类权益产品因行业政策变动导致的下行风险，提前2周提示客户赎回，帮助规避约8%（5.6万元）的本金亏损，该客户后续追加投资120万元，满意度评分从4.2升至4.8（满分5分）
• 深耕社区客群运营，联动分行个贷部门获取房贷客户线索（月均15条），通过“理财知识沙龙+一对一需求诊断”场景转化，3个月内新增基础客户（AUM≥10万）120户，其中20%（24户）升级为潜力客户（AUM≥50万），直接贡献分行零售存款新增1800万元，占当月分行存款增量的12%
• 借助CRM系统搭建“教育金规划”“养老储备”等标签维度，定向推送定制化产品资讯（如针对“教育金”标签客户推送“少儿年金+零钱理财”组合），触达转化率较传统群发模式提升60%，单月理财产品销售额突破2000万元，创深圳分行当月个人理财销售纪录

统筹高净值及潜力零售客户财富管理业务，推动客户资产规模增长与团队协作，边界包括复杂产品适配、跨部门联动及新人带教

• 主导高净值客户（AUM≥500万）复杂资产配置，联动总行私人银行部落地保险金信托1.0服务，为40岁互联网企业家设计“终身寿险+保险金信托+私募股权FOF”组合——既满足其资产隔离需求，又通过FOF布局新能源赛道，成功落地AUM800万元，带动分行家族信托业务新增规模1200万元，该案例被总行纳入“高客服务最佳实践库”
• 针对潜力客户（AUM200-500万）“理财认知不足”的痛点，开发“三步资产配置法”课程（涵盖“目标拆解→产品筛选→风险管控”），通过分行内训赋能15名客户经理，间接推动团队潜力客户AUM从8000万增长至1亿元（增幅25%），该课程被总行零售培训部纳入新人必修模块
• 应对202X年债券市场调整，搭建“客户持仓风险预警模型”——通过分析客户持有债券的久期（如3-5年期城投债）、信用评级（AA+及以下占比）与市场利差变动，提前3周提示某区域城投债的流动性风险，协助3名客户赎回持仓，规避损失约120万元，客户复购率从35%提升至50%，当月客户净推荐值（NPS）升至62
• 制定“30天成长计划”带教5名新人，覆盖“KYC演练→资产配置方案撰写→客户异议处理”全流程，3个月内所有新人达成业绩达标，其中2人成为季度“潜力之星”，团队整体业绩较上季度增长30%，新人产能提升至团队平均水平的85%

领导理财经理团队完成零售银行客户资产规模与收入目标，推动策略落地与团队能力建设，边界包括目标拆解、流程优化及跨部门协同

• 制定分行理财经理团队年度目标（AUM增长40%、理财产品销售额突破5亿元），拆解为“客户分层运营”“复杂产品渗透”“新人产能提升”三大策略——通过“高净值客户专属服务日”（每月1次私行专家坐诊）、“潜力客户主题活动”（如“养老规划沙龙”）等举措，团队AUM较去年增长45%（超目标5%），理财产品销售额达5.8亿元（超目标16%），获总行“年度最佳零售团队”称号
• 优化理财经理工作效率，引入总行开发的“AI投顾辅助系统”——整合客户风险测评、持仓数据与市场观点，将单客户资产配置方案撰写时间从2小时缩短至30分钟，团队人均产能提升25%，客户等待方案回复时长减少40%，该工具被推广至全行12家分行
• 推动跨部门协同，联动信用卡中心获取年轻客群（25-35岁）消费数据（如高频小额消费、分期需求），挖掘“月光族”“职场新人”的“强制储蓄”需求，设计“零钱理财+教育金规划”组合产品（低门槛货币基金+定期定额少儿年金），6个月内新增年轻客户300户，AUM累计达1500万元，填补了分行年轻高净值客群的空白
• 主导团队合规与专业能力提升，每月组织“监管政策解读+案例复盘”会议（覆盖《商业银行理财业务监督管理办法》《个人养老金实施办法》等内容），全年团队未发生合规投诉；推动理财经理持证率提升，CFP/AFP持证率从60%升至85%，团队中有3人获得总行“金牌理财师”称号

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。