负责公司财产险（含工程险、商业综合险）业务的再保分入全流程管理，主导再保方案设计、风险敞口量化评估及再保合同条款审核，协同直保团队优化再保成本结构，监控巨灾及集中风险暴露并推动风险缓释措施落地

• 主导某跨海大桥工程险项目的再保安排，面对项目涉及海外施工段（东南亚某国）、地质断层带及台风高频区的复合风险，运用蒙特卡洛模拟测算不同情景下的最大可能损失（PML），联动新加坡、百慕大再保人设计“比例再保（20%自留层）+ 超赔再保（5000万USD/层，4层）”的组合方案；针对海外再保人对当地法律风险的担忧，协调公司法务部出具国别风险备忘录，最终促成再保合约签署，将公司自留风险控制在总保额的12%以内，再保成本较初始方案下降9%
• 针对传统工程险再保核保依赖经验的痛点，引入RMS巨灾模型整合近10年公司工程险损失数据、区域地质及气象数据，搭建“风险等级-再保成本”动态评估模板；模板上线后，核保决策时间从7个工作日缩短至4个工作日，同类项目的再保定价偏差率从15%降至5%，获总公司精算部通报表扬
• 牵头处理台风“海葵”引发的3起大型财产险再保理赔协同，运用GIS系统定位12个受灾标的项目位置，联动理赔部提取损失清单并与再保人逐一核对超赔层触发条件；通过提前梳理再保合约中的“近因原则”，快速驳回再保人对1起暴雨叠加风暴潮案件的拒赔诉求，最终完成再保赔付1800万USD，客户满意度提升22%，2家合作再保人续费率较上年提高16%
• 针对中小微企业财产险业务再保渗透率低的问题，基于GLM广义线性模型测算不同行业（制造业、批发零售业）的损失分布，设计“基础比例再保（针对年保费≤300万客户）+ 可选超赔再保（针对高价值厂房客户）”的弹性方案；方案推广6个月内，覆盖中小微客户23家，再保渗透率从38%提升至67%，为公司带来稳定的再保佣金收入120万元

协助再保核保人开展财产险及工程险业务的再保风险评估，参与再保方案初稿设计、合同条款初审及再保合约执行跟踪，整理分析历史损失数据以支撑核保决策

• 协助完成某高端商业综合体财产险的再保安排，运用风险分级矩阵（涵盖火灾、水灾、盗窃3类核心风险）识别出地下停车场水灾风险为“高优先级”，建议核保人调整超赔层的起赔点（从100万提升至150万）；调整后，该项目的再保保费降低5%，同时保持了充足的风险覆盖，获直保团队采纳
• 参与搭建公司再保风险评估数据库，整合2018-2021年工程险、财产险的1200+笔损失数据，使用SQL编写数据清洗脚本（处理重复及缺失值），并通过Excel VBA制作可视化dashboard展示各险种的区域损失率、再保成本占比；数据库上线后，核保人查询历史数据的时间从1小时缩短至15分钟，成为后续核保的重要参考工具
• 跟踪某化工企业财产险再保合约执行情况，定期核对标的新增风险（如新增2个危险品仓库），发现其未同步更新再保合约的风险告知函后，立即协同直保业务员要求企业补充风险评估报告，并推动核保人将再保比例从70%下调至60%；此举避免了因风险敞口扩大可能导致的150万USD超额损失，获部门经理肯定

协助核保人处理财产险、工程险的基础核保流程，整理风险评估资料，参与再保合约的初步学习与案例整理，支持团队日常运营

• 整理150+笔工程险核保资料，按照“项目类型-风险点-核保结论”分类建立电子档案，并添加关键词索引（如“地铁施工”“软土路基”）；档案上线后，团队查询历史类似项目的核保逻辑时间从30分钟缩短至5分钟，提升了新人学习效率
• 协助核保人计算某高速公路工程的纯风险保费，运用GLM模型调整地区（沿海 vs 内陆）、施工工艺（盾构法 vs 明挖法）的风险系数，修正了初始保费测算中“低估沿海地区台风风险”的问题；最终保费测算准确率从82%提升至90%，获核保人表扬
• 参与再保合约内部培训，系统学习比例再保与非比例再保的核心差异、超赔层的“起赔点-限额”设计逻辑，并协助制作培训手册的3个工程险再保案例（含某桥梁项目的超赔层触发场景）；新员工对再保知识的考核通过率从70%提升至85%，助力团队快速上手再保相关工作

车险智能理赔全流程降本增效项目

• 车险综合改革后，公司车险赔付率较综改前上升8个百分点，传统理赔流程存在“查勘慢、定损偏、成本高”三大痛点——单均理赔时效达48小时，线下查勘人力占比超60%，虚假理赔案件年发生率约3%。我的核心目标是主导重构“智能预判-线上查勘-自动定损-风险拦截”的全流程智能理赔体系，实现“降成本、提时效、控风险”三重目标。
• 项目面临两大关键难题：一是历史理赔数据碎片化（分散在查勘记录、维修厂、交管系统等6个源头），导致智能定损模型预测准确率仅65%；二是线下查勘员对智能工具抵触，线上线下衔接存在“数据断层”。我牵头整合内外部数据（接入交管事故认定数据、2000+家合作维修厂的配件价格库、理赔文本的语义分析数据），并引入“理赔场景知识图谱”技术，将事故类型、车辆型号、维修项目、配件价格四大维度关联，解决了数据孤岛问题；同时通过“查勘员赋能计划”——将智能工具的输出结果与查勘员绩效挂钩（如智能定损偏差率低于5%可额外获得绩效加分），化解了抵触情绪。
• 我的核心行动包括：1）主导搭建“车险理赔智能决策引擎”，采用XGBoost算法融合知识图谱数据，将定损准确率提升至92%；2）设计“分级智能查勘规则”——小额案件（≤5000元）100%线上自动处理，大额案件推送查勘员重点核查，实现了“人机协同”的最优分工；3）推动与公司内部的CRM系统对接，将理赔进度实时推送给客户，提升透明度。
• 项目上线6个月后，成效显著：单均理赔成本从1200元降至864元（下降28%），理赔时效缩短至12小时内，客户满意度（NPS）从45分提升至64分；虚假理赔案件发生率降至0.8%，年节约反欺诈成本超500万元。我个人主导的“理赔场景知识图谱”被纳入公司数字化转型的核心工具库，成为后续其他险种智能化的参考模板。

中小企业财产险风险减量服务标准化项目

• 公司中小企业财产险业务赔付率长期高于行业均值10个百分点，核心问题是中小企业风险识别能力弱——多数企业缺乏专业的风险防控意识，而我们的服务停留在“事后理赔”，没有前置的风险减量支持。我的目标是建立一套“可复制、可落地”的中小企业财产险风险减量服务标准，降低赔付率并提升客户粘性。
• 项目难点在于：一是中小企业的风险特征高度分散（涵盖制造业、批发零售业、仓储业等8个行业），缺乏统一的风险评估框架；二是风险减量服务的流程（如风险排查、隐患整改、效果跟踪）没有标准化，导致不同分支机构的服务质量差异大。我采用“行业+风险维度”的双轮驱动方法：首先通过德尔菲法邀请10位行业专家（消防、电气、企业管理领域），梳理出8个行业的核心风险点；然后结合公司历史赔付数据，构建“中小企业财产风险画像模型”，包含12个一级指标（如消防设施完好率、电气线路老化程度、行业风险等级）和36个二级指标。
• 我的核心创新是开发了“风险减量服务管理平台”——将风险画像模型嵌入平台，自动生成企业的“风险整改清单”（如某仓储企业消防通道堵塞，平台会推送“立即整改”的任务给服务专员）；同时设计“服务效果评分机制”，将隐患整改率、赔付率变化与服务专员的绩效挂钩，确保服务落地。此外，我牵头制定了《中小企业财产险风险减量服务操作指南》，明确了“风险评估-方案定制-服务实施-效果跟踪”的全流程标准。
• 项目在3个试点分公司落地后，成效超出预期：试点业务的赔付率从18%降至15%（下降17%），风险减量服务覆盖客户数从200家提升至280家（增长40%）；客户续保率从72%提升至85%，成为公司非车险业务的“差异化竞争点”。这套标准化体系后来被推广至全系统，支撑了公司中小企业财产险业务的规模化扩张，年保费规模增长25%。

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。