负责大型企业财产险（厂房、设备、存货）及工程险案件全流程理赔管理，聚焦复杂事故（火灾、爆炸、自然灾害）查勘定损、责任认定及赔付协商，同时牵头理赔流程优化与风险减量策略落地

• 主导12起重大火灾事故理赔（单案赔付超500万元），运用火灾调查“三段论”（起火点定位、燃烧蔓延路径分析、损失核定）结合无人机三维建模与损失清单智能比对工具，纠正被保险人虚增损失诉求18次，将平均赔付周期从45天压缩至28天，案均赔付准确率提升至99.2%
• 针对地铁盾构、商业综合体等工程险项目，创新引入“动态风险跟踪+预赔付机制”，联合工程技术团队提前识别基坑坍塌、起重设备倾覆等风险点，全年完成3个重点项目事前排查，减少后续理赔纠纷6起，涉及潜在赔付金额约300万元
• 牵头优化“车险人伤+财产险联动理赔”流程，整合医保数据接口与财产损失评估系统，实现医疗费用与财产修复费用一体化理算，全年处理联动案件156件，赔付时效缩短30%，客户投诉率下降22%
• 应对台风“杜苏芮”引发11起水灾理赔，运用洪涝损失评估模型（结合降雨量、地形地貌、标的海拔数据）快速核定损失，采用“远程视频查勘+现场抽样复勘”模式将现场查勘率从100%降至65%，赔付准确率保持98.5%以上，节省查勘成本约80万元

负责中高端企业财产险及家庭财产险案件查勘定损，协助保险公司完成责任认定与赔付理算，提供理赔咨询服务以提升客户满意度

• 独立完成80余起企业财产险案件查勘（覆盖电子设备、仓储货物、办公场所），运用“损失清单倒推法”与万得资产价格指数、中国财产险损失数据库核定损失，纠正被保险人高估损失案例12起，单案平均核减率15%，获合作保险公司“优质理赔服务供应商”评价
• 处理15起家庭财产险重大案件（别墅火灾、高端家电损坏），创新“场景还原法”（通过监控、业主陈述、消防报告还原事故场景）明确责任，解决3起“使用不当”与“意外事故”争议，客户满意度从82%提升至95%
• 参与公司“理赔风险数据库”建设，整理100余起典型案件风险点（如仓储货物堆放不规范、电子设备未装防雷装置），形成《家庭/企业财产险常见理赔风险手册》，作为培训教材使新人理赔准确率提升20%
• 协助处理3起跨区域理赔案件（上海、浙江、江苏），协调当地公估机构与客户统一标准流程，将跨区域案件处理时效从35天缩短至22天，获保险公司书面表扬

协助资深理赔师完成财产险案件查勘、定损及资料收集，参与简单案件理算与赔付，学习理赔流程与风险识别技能

• 协助处理50余起财产险案件（商铺火灾、车辆碰撞致财产损失），完成现场查勘记录、损失照片整理及发票核验，运用Excel VLOOKUP、数据透视表统计损失金额，确保资料完整率100%，为后续理算奠定基础
• 参与10起简单案件理算，依据企业财产险综合险、机器损坏险条款计算赔付金额，核对免赔额与责任免除，案均理算错误率低于2%，获直属领导“细致严谨”评价
• 整理200余起历史理赔“常见问题清单”（发票不合规、损失清单缺项），提交部门作为培训材料，帮助新人减少资料收集错误率30%
• 协助“理赔时效提升项目”，统计查勘、定损等环节耗时，提出“简化小额案件资料”“优化审批节点”建议，被采纳后小额案件（<10万元）时效从15天缩短至10天

非车险细分场景动态定价模型优化项目

• 项目背景：公司非车险业务（工程险、企业财产险、公众责任险）占比从2019年的22%快速提升至2021年的35%，但传统定价依赖“行业大类+企业规模/历史赔付”的粗放模式，无法捕捉细分场景风险差异——2021年工程险赔付率达82%（高于行业均值10个百分点）、责任险新单13个月留存率仅71%（低于目标15个百分点）。我作为非车险精算与数据建模负责人，主导搭建“细分场景+动态特征”的财产险定价模型，支撑精准定价与高风险业务拦截。
• 关键难题：一是传统因子维度单一，缺乏行业景气度、企业安全管理水平、区域风险集聚度等动态风险特征；二是内外部数据分散（内部承保/理赔数据、外部工商/舆情/行业协会风险报告），存在数据孤岛问题；三是模型需兼顾监管要求的解释性与业务需要的预测性，平衡难度大。
• 核心行动：① 整合内外部12类数据源，构建“基础属性（企业规模/行业）+ 动态风险（ESG评分/工程景气指数/区域事故率）+ 外部环境（气象灾害频率）”三维特征体系；② 对比逻辑回归、随机森林、XGBoost等算法，最终采用“逻辑回归（底层保证解释性）+ XGBoost（上层捕捉非线性关系）”的融合模型，解决单一模型的偏差问题；③ 设计“场景标签引擎”，将工程险细分为“市政基建/工业厂房/新能源项目”等5个子场景，责任险细分为“产品责任/公众责任/职业责任”，实现“一户一场景一价”。
• 项目成果：模型上线后，工程险赔付率从82%降至65%（下降17个百分点），责任险新单13个月留存率提升至89%（上升18个百分点）；支撑业务部门筛选出高性价比业务3.2亿元，推动非车险保费规模同比增长15%；模型获总公司“年度精算创新奖”，并在3家重点分公司试点推广，成为非车险定价的核心工具。

财产险巨灾风险动态对冲体系搭建项目

• 项目背景：公司财产综合险、农险业务覆盖12个省份，受台风、暴雨、干旱等巨灾影响，2019年巨灾赔付金额达1.2亿元（占当年净利润的-18%），且传统巨灾准备金计提依赖“近3年平均损失×安全系数”，无法应对极端事件的厚尾风险。我从头负责巨灾风险动态对冲体系搭建，目标是降低巨灾对利润的波动影响，提升风险抵御能力。
• 关键难题：一是巨灾损失数据稀缺（近20年公司巨灾赔付样本仅11次），传统参数模型拟合误差大；二是中小财险公司在再保险市场的话语权弱，单一巨灾再保成本高且份额受限；三是缺乏实时风险监控工具，无法提前预警巨灾对 portfolio 的影响。
• 核心行动：① 采用极值理论（EVT）中的广义帕累托分布（GPD）拟合巨灾尾端损失，结合气象部门的台风路径预测数据、卫星遥感的农田淹没数据，建立“历史损失+实时监测+情景模拟”的风险量化体系；② 设计“再保险+场外衍生品”组合对冲方案：针对台风风险购买巨灾指数再保险（触发条件为台风登陆风力≥12级且影响3个以上分公司），针对干旱风险引入天气指数保险（以区域降水量低于阈值为赔付条件），将对冲成本较传统再保降低20%；③ 开发巨灾风险监控 dashboard，整合气象预警、卫星数据、承保 portfolio 区域分布，实现风险提前72小时预警。
• 项目成果：巨灾准备金计提误差从18%降至5%以内，2021年台风“烟花”赔付较2019年同期减少4200万元；年度巨灾赔付对净利润的影响从-18%收窄至-3%，偿付能力充足率提升2.1个百分点；项目获银保监会“财产险巨灾风险管理优秀案例”，公司成为行业内首批运用卫星遥感+衍生品对冲巨灾的中小险企之一，巨灾风险管理能力跻身行业前20%.

• 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。