负责公司全国范围内企财险、工程险及特殊风险类业务的再保安排与核保决策，统筹直保业务部门与全球再保人的风险对接，主导优化再保核保流程与风险管控模型，目标将非车险综合赔付率控制在目标区间内并提升再保成本效益。

• 主导设计长三角区域新能源基建项目再保方案，针对10个总保额85亿元的海上风电工程险项目，运用RMS巨灾风险模型与地质灾害历史数据，构建多维度风险累积评估体系，识别出台风、海床冲刷两类高相关性风险；通过调整超赔层分层结构（从原2000万/层调整为1500万+3000万双层）及引入共保体分散集中度风险，最终获得再保人报价较基准价降低18%，项目综合再保成本节省2100万元/年。
• 牵头优化再保核保决策流程，基于SAS风险建模工具与内部精算数据，开发“风险-收益”量化评估模板，将核保评估指标从传统的“起赔点/限额”扩展至“预期赔付率+资本占用回报率”双维度；推动核保指引迭代3版，新增新能源、半导体厂房等新兴风险核保细则，使新业务核保通过时效从7个工作日压缩至4个工作日，核保准确率提升至92%（此前85%）。
• 应对河南特大暴雨后工程险赔付率攀升问题，组织直保业务部、精算部开展专项复盘，通过IBNR准备金回溯分析与区域风险地图重绘，识别出沿黄流域堤坝工程存在未足额投保地下水位风险；推动修订该类业务再保条件，增加“地下水位异常波动”扩展条款并同步提高自留额20%，次年同类业务赔付率从78%降至65%。
• 统筹跨境再保业务落地，协助某中资海外基建企业完成东南亚光伏电站工程险再保安排，协调伦敦、亚洲两地再保人解决监管差异问题（如新加坡要求额外提交工程监理第三方报告）；通过设计“比例再保+巨灾超赔”组合结构，既满足当地监管要求又控制再保成本，该项目成为公司首个覆盖4国的跨境工程险再保标杆案例。

协助资深核保人完成财产险（含工程险、企财险）再保项目的风险评估与执行支持，参与再保合约谈判资料准备、风险点初步筛查及再保人反馈跟踪，目标是保障直保业务顺利分保并积累一线核保经验。

• 核心参与某央企海外EPC项目工程险再保支持，负责整理项目技术文件（含地质勘探报告、施工进度表）并提取关键风险点（地震带分布、雨季施工影响）；运用Excel VBA搭建简易风险评分表，从“风险类型-发生概率-损失程度”三方面量化评估，输出12页风险分析报告，为资深核保人谈判提供数据支撑，最终该项目成功获取3家国际再保人共保，自留比例从25%提升至35%。
• 负责中小微企业财产险再保筛查，针对年保费50万以下的127个分散型企财险项目，通过Python脚本批量提取标的地址、行业属性、历史赔付数据，建立“区域-行业-风险等级”标签库；识别出32个高风险标的（如沿海地区化工仓库），推动直保端调整承保条件或拒保，当年此类业务赔付率较上年下降11个百分点。
• 跟进巨灾超赔合约续转，收集近3年公司巨灾赔付数据（含台风、洪水），制作赔付趋势图并与行业公开损失指数（如PCS）对标；发现公司在华东地区台风赔付率较行业均值高8%，协助核保团队向再保人提出“区域赔付率联动调整”条款，最终合约费率降低5%，同时保留超额赔付补偿机制。
• 协助完成再保系统基础数据维护，梳理500+条历史再保合约条款，按“险类-再保人-触发条件”分类归档；优化条款检索标签（新增“疫情除外”“政治风险”等字段），使合约查询效率提升40%，获部门“流程优化奖”。

配合核保团队开展财产险再保业务的基础支持工作，包括风险数据整理、再保人资质预审、合约文档归档及日常核保流程跟进，目标是保障再保业务操作规范性与信息准确性。

• 独立完成再保人资质初审，建立包含23家全球再保人的评估档案，从“信用评级（标普/AM Best）- 专业领域擅长度- 历史赔付履约率”三方面设定评分标准；年度内完成17家新准入再保人初筛，其中12家进入正式合作名单，为部门拓展再保资源库奠定基础。
• 参与工程险再保项目文档管理，梳理从风险评估报告、再保建议书到合约文本的全流程文件，设计“项目阶段-文件类型-版本号”三维归档体系；实现历史合约100%可追溯，解决此前因文档混乱导致的条款理解争议问题（年均减少2-3次跨部门沟通成本）。
• 协助跟踪再保账单与结算，核对再保摊回数据与直保赔付记录，通过VLOOKUP函数匹配2000+条交易记录，发现3笔因汇率折算差异导致的账单误差，及时修正后为公司挽回损失约45万元。
• 制作再保月度简报，汇总当月再保成本占比、主要险类分保比例、再保人赔付表现等核心指标；通过Tableau可视化呈现，帮助管理层快速掌握再保业务健康度，简报被纳入部门月度经营分析会固定材料。

车联网（UBI）车险定价模型迭代与规模化落地项目

• 项目背景：面对车险市场竞争加剧与监管“报行合一”要求，公司传统车险定价模型依赖从车从人静态因子，对驾驶行为动态数据利用率不足，导致高风险客户赔付率超70%、低风险客户保费溢价投诉率年增15%。核心目标是通过整合车联网数据迭代UBI定价模型，实现“精准定价、风险匹配”，同时提升客户满意度与保费增量。
• 关键难题与技术方案：一是车联网数据异质性问题——不同车企OBD接口数据格式混乱、缺失率达25%；二是驾驶行为因子有效性验证——需避免急加速/刹车等因子过拟合；三是监管合规——需满足银保监会“个性化定价信息披露”要求。技术上采用Spark分布式计算框架搭建多源数据融合 pipeline，结合车型元数据与KNN算法补全缺失值；用LASSO回归筛选特征，结合随机森林计算因子重要性，最终保留12个驾驶行为核心因子（如“夜间22点后急弯次数”“高速连续驾驶时长”）；联合法务部制定《UBI定价信息可视化模板》，明确向客户展示“驾驶行为评分→保费浮动逻辑”的链路。
• 核心行动与创新：主导3人数据团队完成10万+车联网样本数据清洗，搭建实时数据处理引擎；基于Python Scikit-learn与TensorFlow构建梯度提升树（XGBoost）模型，替换原有线性回归模型；推动3轮A/B测试，对比新旧模型在不同客群的赔付率与留存率表现，调整因子权重以平衡公平性与商业性。
• 项目成果：新模型上线后，车险整体赔付率从68%降至62%，低风险客户保费平均下降15%、高风险客户保费上升22%，客户投诉率降低30%；支持UBI车险产品规模化推广，6个月内用户数突破50万，贡献12%的保费增量。个人获公司“年度精算创新奖”，模型方法论被纳入总公司车险定价标准手册。

新能源企业财产综合险风险减量服务体系建设与落地项目

• 项目背景：新能源企业（锂电池厂、光伏电站）因火灾、爆炸等风险频发，传统财产险仅聚焦事后赔付，公司此类业务赔付率达18%、客户续保率不足70%。核心目标是构建“事前预防+事中监控”的风险减量服务体系，降低出险率、提升客户粘性。
• 关键难题与解决路径：一是新能源风险特性认知不足——锂电池热失控、光伏组件雷击等风险缺乏针对性评估工具；二是第三方服务能力参差——市场上消防/电气检测服务商未适配新能源行业标准；三是内部协同障碍——核保、理赔团队对新能源风险理解不深，难以联动服务。对策上，调研10家新能源头部企业，结合NFPA（美国国家消防协会）锂电池安全标准，开发“新能源企业风险画像模型”，从“设备状态（如电池循环次数）、管理水平（如消防演练频率）、环境因素（如周边500米内易燃物密度）”三维度量化风险；筛选3家具备新能源特种作业资质的服务商，制定“设备巡检频次、隐患整改闭环时间”等服务SOP；组织内部“新能源风险特训营”，邀请宁德时代安全专家讲解热失控预警逻辑。
• 核心行动与决策：带领跨部门团队（核保+理赔+风控），为50家重点新能源客户定制风险减量方案——为锂电池厂安装热成像监测设备、为光伏电站优化防雷接地系统、开展季度安全培训；建立“服务效果跟踪看板”，每月统计客户隐患整改率、出险率变化，动态调整服务内容（如对隐患整改率低于80%的客户增加月度巡检）。
• 项目成果：合作客户出险率从2.1%降至0.8%，赔付金额下降65%，客户续保率提升至92%；形成“风险评估-服务落地-效果跟踪”的可复制模式，被总部推广至全国20家分公司。个人获“年度非车险业务突出贡献奖”，项目入选总公司“风险减量服务标杆案例”。

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。