负责公司To B端跨境支付产品全生命周期管理，涵盖需求洞察、功能设计、跨团队（风控/技术/海外合作方）协同及迭代优化，聚焦企业全球资金流转需求，推动产品竞争力提升与市场份额增长

• 主导设计面向跨境贸易企业的「全球收结汇」产品模块，深度拆解「收单-清结算-资金归集」链路的核心痛点——多国合规要求碎片化（如美国OFAC制裁筛查、欧盟VAT税务同步）与客户接入成本高。搭建「分层合规校验引擎」：整合邓白氏全球征信数据与制裁名单库实现实时黑名单拦截，将各国KYC字段标准化（如印度PAN卡、巴西CPF税号映射为统一规则），并通过低代码平台配置个性化校验逻辑。产品上线3个月覆盖12个国家本地收款账户（美国ACH、欧洲SEPA等），新客户接入周期从15天压缩至5天，季度交易规模从8000万美元增至1.2亿美元，月均增速40%
• 推动支付系统与海外银行网络互联互通，针对原有路由算法依赖固定路径导致的「高手续费、慢到账」问题，牵头开发「智能路由决策系统」：基于历史交易数据（清算行费率、到账时效、失败率）用XGBoost算法构建路径预测模型，实时评估最优清算通道；同时适配ISO 20022、SWIFT MT103等多格式报文，开发「多协议转换网关」解决银行接口不统一问题。系统上线后，跨境支付平均到账时效从3个工作日缩至1.2天，单笔成本下降18%，年度节省通道成本超200万元，成为吸引大型跨境电商客户的核心卖点
• 负责产品客户成功与数据驱动迭代，通过「用户旅程地图」定位跨境电商客户「汇率波动汇损」痛点，联动数据团队对接彭博终端实时汇率数据，上线「实时汇率锁定」功能——客户支付前15分钟可锁定目标汇率，系统自动对冲风险。通过A/B测试优化交互（将汇率展示从二级菜单移至支付确认页顶部），功能渗透率达35%，客户留存率从72%提升至85%，NPS得分从42分跃升至58分，位列行业同类产品Top3
• 构建跨境支付安全防护体系，整合客户交易行为（频次/金额分布/地域变化）、设备指纹（FingerprintPro采集IP/浏览器指纹）及第三方风险数据（Chainalysis加密货币监控），开发「实时风险监控模型」：采用孤立森林算法识别异常交易，设置动态阈值（如某地区单日交易超5笔且金额突增3倍触发预警）。模型上线后，欺诈拦截率从92%提升至98.5%，全年无重大资金安全事故，通过PCI DSS认证及人行CIPS系统安全评估

负责跨境支付产品需求分析与功能迭代，联动海外合作银行与技术团队，推动产品在东南亚市场的落地与客户覆盖

• 主导东南亚市场「本地钱包收单」产品需求调研，访谈印尼Tokopedia、泰国Shopee等客户后发现「快速到账」「低手续费」为核心诉求，设计「T+0实时到账」功能——对接印尼OVO钱包、泰国TrueMoney钱包，优化清算链路逻辑。上线后该市场交易量月均增长30%，成为公司在东南亚的标杆功能
• 优化跨境支付风控流程，针对东南亚信用卡盗刷风险，引入FingerprintJS设备指纹技术，结合客户交易习惯数据构建风险评分模型，将欺诈率从1.2%降至0.3%，支付成功率从85%提升至92%，支撑了高客单价商品的交易转化
• 参与马来西亚Maybank银行合作谈判，协调技术团队完成API接口开发与测试，确保资金清算链路顺畅。上线后该行资金归集效率提升50%，助力公司获得Maybank「最佳跨境支付合作伙伴」称号，推动东南亚市场份额从8%提升至15%

协助支付产品经理完成国内支付产品需求调研、功能测试及上线支持，参与清算流程优化与合规备案

• 协助完成「电商分账支付」产品落地，通过访谈10+电商平台梳理「多店铺结算」「税务合规」痛点，整理20+条需求点，参与Axure原型设计。产品上线后支持100+电商客户，分账准确率99.9%，获客户「最实用分账工具」反馈
• 优化国内清算系统对账流程，发现人工对账效率低问题，引入Python脚本自动对账引擎（对接银联、网联对账文件），将对账时间从4小时缩至30分钟，对账差异率从0.1%降至0.01%，大幅减少人工纠错成本
• 跟进《支付业务许可证》续展合规工作，整理近3年交易数据及风险控制报告，确保备案材料完整合规，助力公司顺利通过续展，未出现任何合规瑕疵

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。

跨境人民币支付清算系统升级项目

• 项目背景：随着公司跨境人民币支付业务量年增长40%，原有基于集中式架构的清算系统暴露出三大痛点——实时清算时效仅能支持T+1、反洗钱规则匹配延迟导致合规拦截误报率达0.3%、多币种汇率同步需人工干预且误差超0.1%。项目目标是重构系统为分布式架构，实现跨境支付实时清算、反洗钱精准拦截及多币种自动汇兑，支撑业务规模化扩张。
• 解决的难题：一是如何平衡实时清算的高并发与反洗钱合规的深度规则匹配；二是如何实现10+主流币种汇率的秒级同步与交易锁定；三是分布式架构下的跨机构清算事务一致性保障。针对这些，我选择以Apache Flink构建实时流处理引擎承载反洗钱规则引擎，用Seata分布式事务框架解决跨机构清算的一致性问题，并接入外汇交易中心实时API实现汇率秒级同步。
• 核心行动：牵头梳理跨境支付全链路流程（从用户下单到境外收款行入账），将原单一清算模块拆分为“交易路由”“实时清算”“合规校验”“汇率引擎”4个微服务；主导设计“先清算后对账”的柔性事务模型，通过Flink窗口函数实现每秒10万笔交易的实时合规筛查；推动与5家境外合作银行的API对接，优化汇率缓存策略将同步延迟从5分钟降至100ms以内。
• 项目成果：系统上线后，跨境人民币清算时效从T+1缩短至实时（平均处理时间<2秒），反洗钱拦截准确率提升至99.8%（误报率降至0.02%），支持10个新增币种（欧元、日元等）的自动汇兑；年节省合规人工审核成本320万元，支撑公司跨境支付业务量同比增长65%；该架构被纳入公司支付清算标准体系，后续复制到东南亚区域业务。

线下收单机构清算对账系统重构项目

• 项目背景：公司作为线下收单机构，原有清算对账系统依赖Oracle存储过程与Excel手工核对，存在三大问题——20+收单渠道（微信、支付宝、银联商务等）数据格式异构导致整合耗时3天/月、差错处理需人工遍历日志（平均每笔差错定位时间>1小时）、月末对账峰值系统吞吐量不足导致延迟。项目目标是重构系统为数据驱动的自动化平台，实现全渠道数据整合、智能差错定位及实时对账。
• 解决的难题：一是如何高效整合异构渠道数据（结构化SQL、半结构化JSON、非结构化日志）；二是如何设计通用对账规则引擎适配不同机构的清算逻辑（如微信的“T+1净额清算” vs 银联的“逐笔实时清算”）；三是如何用机器学习提升差错预测准确性。为此，我选择Hadoop数据湖存储多源数据，用Spring Cloud Stream构建数据管道，设计基于Drools的可配置规则引擎，并引入随机森林模型预测高风险差错交易。
• 核心行动：主导开发“数据清洗ETL pipeline”，实现20+渠道数据的标准化转换（如将微信的“商户号+交易流水号”映射为统一标识）；搭建对账规则引擎，支持可视化配置“金额差阈值”“交易状态匹配逻辑”等规则，覆盖95%以上的常规对账场景；训练机器学习模型，基于历史差错数据（如“夜间大额交易”“异地IP登录”）识别高风险订单，提前触发人工核查。
• 项目成果：系统上线后，全渠道数据整合时间从3天缩短至4小时，对账自动化率从70%提升至95%，差错定位时间从1小时降至5分钟；月末对账峰值吞吐量从每秒500笔提升至5000笔，再未出现对账延迟；年减少人工对账成本150万元，差错率从0.05%降至0.008%以下；该系统成为公司线下收单业务的清算核心平台，支撑收单交易规模年增长38%。