负责亚太区非寿险再保险业务核保全流程管理，聚焦工程险、企财险及特殊风险领域，主导超赔合约设计、风险累积评估及直保公司再保需求匹配，协同精算、法律团队把控承保质量，年度管理再保限额超20亿元。

• 主导某跨国基建集团海外EPC项目再保安排，面对项目总投资8.2亿美元、覆盖东南亚3国的地震/台风复合风险，运用RMS V19精算模型模拟50年一遇自然灾害损失分布，识别出印尼区域地震风险累积超标23%的关键问题；通过拆分主标段与分包商责任，设计「层顶1.5亿美元-层底5000万美元」的巨灾超赔层+国家限额超赔的组合结构，协调慕尼黑再、亚洲再两家再保人差异化承保，最终促成项目再保成本较初始报价降低18%，已连续2年无重大赔案触发。
• 牵头优化公司工程险再保核保模板，针对中小型海外工程险（保额5000万-2亿美元）引入GIS地理信息系统叠加当地历史灾害数据，建立「区域风险等级-免赔额-超赔层厚度」动态匹配模型；解决了过往因区域风险评估粗放导致的核保偏差问题，模板上线后同类业务核保时效从7个工作日压缩至3个工作日，年度核保赔付率同比下降7.6个百分点。
• 处理某能源集团海外油气田财产险再保争议，直保公司要求扩展『战争险除外责任』覆盖范围，而再保人坚持按ISDA条款保留原有除外；通过梳理伦敦市场能源险再保惯例，援引ICC（A）条款第4.1条战争险定义及近3年同类项目判例，提出『附加特定区域战争风险附加险』的折中方案，既满足直保客户需求又控制再保人额外风险暴露，推动合约2周内签署，保障了客户年度12亿元资产的风险覆盖。
• 协同精算部完成巨灾超赔合约年度校准，基于过去3年亚太地区台风、地震实际赔付数据，调整超赔层起赔点（从原损失的25%提升至30%）及恢复次数（从2次/年缩减至1次/年）；校准后合约预期赔付率从82%优化至75%，再保人对合约盈利性满意度提升至90%，支撑公司续转该类合约规模增长25%。

负责企业财产险、家庭财产险及工程险再保业务的核保支持，参与合约制定、风险评估及直保端需求转化，重点管控中小客户群的风险集中度，年度处理再保案件超150笔，涉及限额合计8亿元。

• 独立承担某省小微企业财产险集合再保项目核保，面对1200家小微企业（单均保额800万元）的区域集中风险，运用Python编写风险聚合脚本，按地市、行业维度统计火灾/暴雨风险的期望损失；发现省内纺织业聚集区暴雨风险超出再保人限额35%，通过拆分行业承保比例（纺织业占比从40%降至25%）并附加『累计赔付超限额50%时启动比例分摊』条款，成功通过再保人核保，项目综合赔付率稳定在68%以下。
• 优化农房保险再保核保流程，针对农户自建房抗震性能差异大的痛点，引入『建筑结构评分卡』（含墙体材料、屋顶类型等6项指标），将农户风险等级划分为低/中/高三档；配合再保人调整费率浮动机制（高档农户费率上浮40%），核保通过率从72%提升至85%，同时年度农房险再保赔付率下降9个百分点，获总公司『创新核保方法奖』。
• 参与某央企海外工程险再保谈判，直保公司提出『扩展罢工暴乱险』需求，但再保人认为当地政治风险指数（ICRG评分45）过高拒绝；通过收集该国近10年罢工事件数据（年均3次，平均影响时长15天），测算罢工导致的直接损失占项目总投资的1.2%，提出『罢工暴乱险单独设限（限额500万美元）、免赔额提升至损失的10%』方案，平衡双方诉求，合约最终按此条件承保，保障了项目连续3年运营零中断。
• 搭建再保业务数据看板，整合承保、理赔、再保人反馈等12类数据源，设置『风险集中度预警』（单一区域限额占比超20%触发提醒）、「再保成本收益率」（综合费用率+赔付率＜90%为达标）等核心指标；看板上线后风险预警响应时效从3天缩短至实时，部门年度无效再保安排减少15笔，节约沟通成本约20万元。

协助资深核保人完成财产险再保项目的基础风险评估、条款初审及数据整理，参与工程险、企财险再保合约的初步定价支持，年度辅助处理核保案件80余笔，覆盖限额3亿元。

• 协助完成某火电项目工程险再保初核，整理近5年同类型项目赔付数据（主要为火灾、机械故障），运用Excel数据透视表分析出『锅炉设备损坏』占总赔付的42%；据此向资深核保人提出『附加锅炉设备单独损失条款』的建议，被采纳后纳入再保合约附加险，降低了主险赔付概率，该项目后续3年未发生锅炉设备重大损失。
• 负责再保合约条款的合规性初审，对照《财产保险公司再保险管理规定》及伦敦市场标准条款（如LMP协议），发现某企财险超赔合约中『损失确认时点』定义模糊（仅写『被保险人报案后』）；通过与法律部沟通，明确为『以公估机构出具的损失确认书为准』，避免了后续理赔时的争议，该条款优化被纳入公司标准合约模板。
• 参与农业险再保业务的数据清洗，将分散在10个县域的农户投保信息（含种植面积、作物类型、历史灾损）录入数据库，运用VLOOKUP函数匹配区域灾害系数（如洪涝系数0.3、干旱系数0.5）；完成2万条数据的标准化处理，为后续风险地图绘制提供了基础数据，助力团队完成首份省级农业险风险分布报告。

车险与非车险融合定价模型迭代及规模化落地项目

• 车险综改后行业同质化竞争加剧，公司非车险占比从28%提升至41%但交叉销售转化率仅7.3%，传统车险、非车险定价模型割裂，导致组合产品赔付率较单一产品高9.6个百分点，核心目标是构建跨险种风险关联的融合定价模型，实现“车+非车”组合产品的精准定价与规模化落地。
• 项目面临三大难点：一是车险（UBI驾驶行为）与非车险（企财险区域洪水风险、家财险家庭财产类型）的风险因子关联性弱，传统GLM模型无法捕捉交叉风险；二是内外部数据维度割裂，缺乏统一的“交叉风险特征”标签；三是业务部门对模型准确性存疑，此前类似模型曾因偏差12%导致定价失误。
• 主导模型设计时，创新性融合机器学习与贝叶斯方法：1）用XGBoost整合车险UBI的“急刹车频率”“日均里程”与非车险的“企业所在区域历史洪水频率”“家庭财产中贵重物品占比”等12个因子，构建“交叉风险指数”作为核心预测变量；2）引入贝叶斯网络量化模型不确定性，输出“定价置信区间”辅助业务决策；3）整合公司5年车险/非车险理赔数据及外部高德地图区域风险评分、气象局历史灾害数据，完成特征工程。
• 项目上线后，交叉销售组合产品赔付率较传统定价下降8.2个百分点，转化率提升至15%；覆盖12个省份的“车险+企财险”“车险+家财险”组合，年新增保费2.3亿元；模型被纳入公司《财产险定价管理手册》，成为跨险种融合定价的标准工具，我个人也因此获评当年公司“精算领域突出贡献者”。

农险巨灾风险累积测算系统搭建及应用项目

• 公司农险业务3年复合增长45%，但巨灾风险（洪水、干旱）累积测算依赖手工Excel模型，存在参数校准滞后、空间相关性分析缺失等问题，无法满足银保监会“巨灾风险准备金动态计提”的监管要求，项目目标是搭建自动化巨灾风险累积系统，实现风险量化与准备金计算的线上化。
• 核心难点在于：1）农险标的分散（覆盖全省87个县域的农作物、牲畜），巨灾风险的空间依赖性难以量化；2）部分县域历史灾害数据缺失（如近10年某县干旱损失数据不全），传统极值理论（EVT）模型无法准确拟合损失分布；3）系统需对接核心业务系统，对数据实时性要求高。
• 牵头解决关键问题：1）用GIS技术整合县域农作物种植面积、地形地貌、气象站数据，构建“空间风险热力图”，量化不同区域的巨灾风险相关性；2）引入卫星遥感MODIS植被指数补充历史产量数据，结合蒙特卡洛模拟优化EVT参数，解决数据缺失问题；3）带领技术团队用Python开发核心模拟模块，搭建“数据层-模型层-应用层”三层架构系统，实现风险累积结果实时更新。
• 系统上线后，巨灾风险累积测算时间从每周5天缩短至1小时，测算准确性提升20%；支撑公司完成农险巨灾准备金计提1.2亿元，符合监管要求；再保安排成本降低12%（因模型精准识别高风险区域，调整了再保分摊比例）；项目获公司“年度创新项目一等奖”，相关方法论被推广至寿险农险板块。

• 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。