负责大型商业财产险（企财险、工程险）及责任险理赔全流程管理，涵盖查勘定损、责任认定、理算核赔及风险减量，联动客户、公估机构与内部风控团队实现理赔闭环，聚焦高价值案件处理与理赔效率优化。

• 主导某高端制造企业（年营收50亿元）厂房火灾理赔，接到报案后2小时内启动重大案件应急机制，运用「现场查勘七步法」（环境勘查→标的定位→损失清点→原因追溯→痕迹比对→损失核定→证据固定）带领3人小组完成1.2万平米厂房查勘；通过无人机三维建模还原火场过火范围，结合消防部门《火灾事故认定书》与电气线路司法鉴定报告，精准锁定「老化电气线路短路引发火灾」责任，最终赔付1200万元（核减不合理申报300万元），客户满意度98%，成为分公司同类案件处理标杆。
• 针对地铁项目理赔周期长（原平均45天）的痛点，牵头制定《工程险快速理赔操作指引》，引入BIM技术与理赔系统对接，实现工程进度节点、损失部位与保单责任条款自动匹配；优化后地铁项目平均理赔时效压缩至21天，年度节省理赔人力成本约80万元，该指引被总公司纳入《财产险理赔标准化手册》。
• 核心参与某化工企业爆炸事故理算，面对「爆炸损失范围争议」「间接停产损失赔付分歧」两大难点，运用《财产保险理赔实务》中「近因原则」与「损失补偿原则」，联合外部化工安全专家出具《损失因果关系意见书》，明确仅赔付直接财产损失3500万元（拒赔间接损失800万元），有效防范道德风险，该案例入选总公司「理赔争议典型案例库」并向全系统推广。
• 推动风险减量服务落地，针对管辖区域内150家商贸企业水灾高风险问题，联合风控部门开展「水灾隐患排查专项行动」；运用自研「商贸企业水灾风险评分模型」（涵盖排水系统、地势高度、防洪设施3个维度12项指标）评估企业风险等级，出具《个性化水灾风险整改建议书》；推动120家企业完成排水管道扩容、货物垫高改造，次年该区域商贸企业水灾理赔件数下降40%，赔付金额减少250万元。

负责辖区内企财险、家财险及短期健康险理赔案件处理，聚焦查勘定损准确性、理算合规性及客户沟通效率，协助推动分公司理赔质量提升与流程标准化。

• 独立处理某纺织企业（参保企财险保额8000万元）暴雨理赔，接到报案后4小时内抵达现场，运用「损失清单核对法」与「固定资产原值折旧测算公式」，对浸泡的织布机、原材料仓库及成品库进行逐一清点；结合气象部门「小时降雨量超100mm」数据与企业「防洪闸未及时关闭」的操作记录，认定「企业未履行防灾义务导致损失扩大」，最终赔付196万元（核减初始申报的280万元30%），既保障客户合理权益，又避免公司超额赔付。
• 牵头家财险台风「烟花」批量理赔项目（涉及120户居民房屋受损），设计「线上查勘+线下复核」双轨流程：引导客户通过理赔APP上传房屋漏水、墙面开裂照片，利用AI图像识别技术自动标注受损部位与程度，再由线下小组复核关键损失；项目整体赔付时效从传统10天压缩至4天，客户投诉率为0，获总公司「理赔创新奖」提名。
• 协助优化理赔合规流程，梳理《理赔资料审核要点清单》，涵盖18项必查资料（如事故证明、损失清单、发票原件）与5项抽查项（如第三方鉴定报告有效性）；针对「发票重复报销」「事故证明模糊」等易错点设置系统自动校验规则，将理赔资料退回率从15%降至5%，后台审核效率提升30%。
• 参与某医院医疗责任险理赔案件，面对「患者术后感染责任认定争议」，查阅《医疗事故处理条例》与保险合同中「医疗机构过错责任」条款，联合医院伦理委员会调取手术记录与消毒流程台账，最终认定「医院消毒环节疏漏是主要原因」，赔付28万元，该案例成为分公司医疗责任险理赔参考模板。

协助处理车险、企财险小额理赔案件，参与查勘定损辅助工作，学习理赔流程与风险控制要点，夯实财产险理赔基础能力。

• 协助处理车险小额案件（5000元以下），运用「车险定损系统」录入车辆受损部位、维修项目及报价信息，对接合作修理厂核对维修发票真实性；月均处理案件80笔，准确率达99%，协助团队将车险小额理赔时效从3天缩短至1.5天，获「月度优秀实习生」称号。
• 跟随资深理赔员参与企财险小额火灾案件查勘，学习「火灾现场勘查技巧」（如烟熏痕迹判断起火点、电气线路熔痕鉴定），协助清点受损电脑、办公家具等物品，拍摄现场全景与细节照片30余张，收集消防部门《火灾证明》与派出所《情况说明》；累计协助处理案件15笔，其中10笔查勘资料一次性通过后台审核，得到团队书面表扬。
• 整理理赔案例库，将近2年处理的20笔小额案件按「事故类型」（火灾、盗窃、暴雨）、「责任认定」（全责、主责、次责）、「赔付结果」分类归档；撰写《小额理赔常见问题解答》，涵盖12个高频问题（如「发票丢失能否用收据赔付」「火灾原因无法查明如何定责」），成为支公司新人培训的核心资料之一。
• 参与理赔数据统计分析，每月汇总车险、企财险理赔案件的「赔付率」「案均时效」「投诉率」等指标，制作可视化报表（使用Excel数据透视表与柱状图）；向主管提出「优化车险定损员考核指标」的建议（增加「资料准确性」权重），被采纳后团队资料退回率下降8%。

新能源企业财产险风险定价模型重构项目

• 安盛华邦作为专注企业财产险的头部险企，传统定价模型依赖历史赔付数据，对新能源企业这类新兴客群的高异质性风险（如能耗波动、环保合规性、供应链韧性）捕捉不足，导致该类业务赔付率较传统企业高12个百分点，优质客户流失率达15%。我作为项目组长，主导重构适配新能源行业的多维度风险定价体系，目标是提升定价准确性、降低客群流失并拓展新兴市场。
• 项目核心难题在于新能源企业的风险特征难以用传统结构化变量量化——企业年报中的风险描述、环保评级报告中的定性结论、物联网设备采集的动态运行数据均未纳入模型。我引入自然语言处理（NLP）技术提取非结构化文本中的风险关键词（如“电池热管理缺陷”“环保处罚记录”），并结合物联网数据构建“动态风险因子库”；同时选择广义线性模型（GLM）作为基准框架，融合随机森林算法提升对非线性风险的拟合能力，解决了传统模型对新兴风险的“漏判”问题。
• 我的核心行动包括：1）牵头跨部门数据治理，联动IT部打通财务、业务、第三方数据平台，整合12类结构化数据（如产能规模、设备使用年限）与5类非结构化数据（如年报风险文本、环保评级）；2）针对新能源企业的分层特征，设计“基准费率+风险调整系数”策略——对能耗低于行业均值20%的客户给予15%的风险折扣，对环保处罚记录超过2次的企业加收20%附加费；3）推动模型回溯测试，选取300家新能源企业样本验证，调整参数使预测赔付率与实际赔付率的偏差率从18%降至7%。
• 项目上线后，新能源企业财产险赔付率从68%降至59%，年度新增保费收入1.2亿元，优质客户留存率提升至82%；模型被纳入公司财产险核心定价体系，覆盖80%以上的新兴行业客群。我个人因此获得2023年公司“创新项目一等奖”，并受邀在行业协会分享“新兴客群风险定价方法论”。

非车险智能理赔系统升级项目

• 公司非车险理赔存在两大痛点：一是流程繁琐，企业财产险火灾理赔案件需人工录入查勘报告、验真发票，平均时效7天；二是欺诈风险高，虚构消防设施维修费用、伪造营业中断损失的案件占比达3%，每年造成损失超千万元。我作为理赔运营负责人，主导升级智能理赔系统，目标是实现流程自动化与欺诈精准识别，提升运营效率与赔付质量。
• 项目难点在于非车险案件类型多样（涵盖火灾、水灾、营业中断等），理赔材料标准化程度低，OCR识别手写查勘记录、工程发票的准确率仅65%；且欺诈样本量少，传统规则引擎无法捕捉新型隐蔽欺诈模式。我采用迁移学习技术，将车险理赔的欺诈识别模型迁移至非车险场景，补充标注2000条非车险欺诈样本（如“重复索赔同一损失项”“虚构供应商资质”）；同时优化OCR模型，针对理赔材料中的特殊场景（如手写阿拉伯数字、繁体发票）进行 fine-tune，将识别准确率提升至92%。
• 我的核心行动包括：1）梳理理赔全流程，定位“查勘报告录入”“发票验真”“欺诈筛查”三个低效节点，引入RPA机器人替代人工完成重复操作，将单案件录入时间从4小时缩短至10分钟；2）推动系统与第三方数据平台对接，实时验证维修服务商资质、消防设施备案信息，杜绝“虚假服务商”欺诈；3）设计“风险评分卡”，将理赔案件的欺诈概率与赔付权限挂钩——评分低于60分的低风险案件自动进入快速赔付通道，高于80分的高风险案件触发人工复核，实现“精准提效”。
• 项目上线后，非车险理赔时效从7天缩短至2.5天，客户满意度从78%提升至93%；欺诈损失占比从3%降至1.2%，每年减少损失约800万元。系统被推广至全国12家分支机构，成为公司理赔运营的标准化工具。我个人获评2021年集团“年度运营卓越奖”，相关经验被写入公司《非车险理赔运营手册》。

• 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。