负责小微数字信贷产品全生命周期管理，联动技术、风控、运营团队聚焦小微企业融资痛点，推动产品迭代、用户增长及业务商业化落地，主导供应链金融、场景化小微贷等创新产品设计与落地。

• 主导设计「小楷供应链小微贷」产品，基于核心企业上下游小微企业的交易场景，运用用户旅程地图拆解「申请-审批-放款」全流程痛点（如纸质材料繁琐、审批时效长至3天），联合技术团队搭建「多源数据整合-随机森林信用评估-实时额度授信」系统，整合税务、增值税发票、物流轨迹等6类外部数据，将信用评估准确率提升22%；产品上线3个月累计授信1200家小微企业，授信规模破10亿元，不良率稳定在1.2%以下，成为公司小微业务核心增长引擎。
• 基于RFM模型对存量用户分层运营，针对「高价值低活跃」用户推出「提额券+专属客服」权益包，通过APP推送+客户经理触达，复贷率从17%提升至35%；针对新用户设计「首贷免息券+视频引导」转化路径，首贷转化率从12%提升至22%，带动月度新增授信用户增长40%。
• 牵头产品合规落地，梳理《个人信息保护法》《小微信贷业务管理办法》等12项法规要求，将用户授权步骤从5步简化为2步（同时确保数据采集合法），配合风控团队建立「贷前预筛-贷中监控-贷后预警」全链路机制，贷中监控覆盖率从70%提升至95%，提前拦截风险客户200余户，避免损失约500万元。
• 推动场景化获客，对接某农业B2B平台，为平台内种植户设计「农资采购贷」专属产品，优化「平台流量导入-资质预审-快速授信」流程，上线2个月带来8000+新增注册用户，其中30%完成授信（2400万元），实现场景与业务的深度联动。

参与小微信用贷产品设计与迭代，协同风控团队搭建智能评估模型，优化用户体验与转化效率，负责数据监控与渠道合作，推动产品用户规模与业务指标增长。

• 核心参与「小楷小微快贷」迭代，针对「申请流程繁琐」痛点，用A/B测试对比表单设计（将非必填字段移至补充页，必填从15个减至10个），新流程申请完成率从45%提升至70%，推动全量上线后月度申请量增长60%。
• 搭建产品数据监控体系，用神策分析埋点跟踪「首页-申请-审批」全漏斗，定位「支付环节跳出率25%」问题（因仅支持网银），协调技术接入支付宝/微信支付，跳出率降至7%，放款时效从24小时缩至4小时。
• 对接某头部生鲜电商平台，嵌入「采购备货贷」产品，设计「流量导入-预审-授信」联动流程，上线1个月带来1.2万新增用户，25%完成授信（3000万元），占当月新增授信15%，实现场景获客与业务增长双赢。
• 优化产品帮助中心，针对高频问题（额度查询、还款方式）制作15条短视频+图文指南，用户咨询量下降30%，自助解决率提升至65%。

协助小微金融产品经理完成需求调研、原型设计及项目推进，参与用户需求挖掘与产品功能落地，支撑小微信贷产品从0到1的搭建。

• 协助完成小微企业融资需求调研，设计含「融资金额、期限、痛点排序」的问卷（投放500份，回收420份），深度访谈10家制造/批发企业主，输出《小微融资痛点报告》，推动后续产品聚焦「快审批、高额度、简材料」优化方向。
• 用Axure RP设计「小楷小微贷」高保真原型，针对「申请入口不明显」问题，建议将入口从「我的-贷款」调整至首页banner下方，协调UI优化为橙色突出按钮，上线后入口点击量提升45%，成为主要流量来源。
• 用Jira跟进产品上线，跟踪「需求评审-开发-测试」进度，解决与税务系统对接的「数据格式不兼容」问题，协调技术调整接口协议，确保产品2020年11月按时上线，首月授信用户达500家，完成目标125%。
• 协助搭建用户反馈机制，收集100+条用户意见，整理成「功能优化清单」，推动「还款提醒短信个性化」「额度循环使用」等功能落地，用户满意度从78%提升至85%。

中小微企业多模态信用评估体系搭建与规模化应用项目

• 项目背景：国内中小微企业因缺乏标准化财务数据、抵质押物不足，长期面临“融资难、融资贵”痛点——传统银行信用评估模型依赖“三张报表”，覆盖仅30%的客群且不良率超2%。我司联合3家城商行发起本项目，目标是构建一套融合“财务+非财务+行为”数据的多模态评估体系，将小微企业授信覆盖率提升至50%以上，同时将不良率控制在1.5%以内。我在项目中担任“需求-技术-业务”全链路负责人，统筹产品设计、模型研发与银行落地对接。
• 解决的关键难题：①多源异构数据融合——需整合税务、发票、供应链流水、企业主电商交易等12类非结构化数据，且跨机构数据共享面临隐私合规限制；②行业泛化能力——不同行业（如制造业vs批发零售业）的小微企业经营特征差异大，传统模型易过拟合；③实时审批要求——银行需10秒内完成授信决策，传统离线模型响应时间超3分钟。
• 核心行动与创新：①数据层：采用“联邦学习+知识图谱”双引擎——通过联邦学习在不共享原始数据的前提下，联合银行与第三方机构完成模型训练；用知识图谱串联企业“人-企-链”关系（如企业主关联企业的经营状况、供应链上下游账期），将非结构化数据转化为可计算的结构化特征。②模型层：放弃传统随机森林方案，选择“迁移学习+轻量级Transformer”——先基于通用企业数据预训练基础模型，再针对制造业、批发零售业等5大高频行业做微调，既保留通用特征又适配行业差异；用Flink流处理框架实现数据实时清洗与特征计算，将响应时间压缩至2秒内。③业务对齐：牵头设计“评分卡+决策树”双输出模型，既给银行提供可解释的风险评分，也给出“是否授信、额度多少”的决策建议，降低银行的使用门槛。
• 量化成果与价值：①模型效果：授信通过率从传统模型的28%提升至45%，不良率稳定在1.1%（低于行业平均0.4pct）；②业务规模：服务8.2万家小微企业，累计发放贷款56亿元，带动合作银行普惠贷款余额增长32%；③技术与专利：申请2项发明专利（“基于联邦学习的小微企业信用评估方法”“多模态知识图谱构建小微企业经营画像的系统”），形成1套可复制的多模态评估标准，已被纳入我司数字普惠产品矩阵的核心组件。我的贡献是主导从0到1搭建体系，推动技术落地与银行生态绑定，直接支撑了公司“中小微普惠”战略的规模化扩张。

农村数字普惠金融服务触达能力提升项目

• 项目背景：我国县域及农村地区仍有40%的农户未接触过线上金融服务——一方面，农村网络基础设施薄弱，传统APP操作复杂；另一方面，农户缺乏征信数据，金融机构不敢贷。我司聚焦“下沉市场触达难”问题，目标是打造一套“低门槛、高适配、可持续”的农村数字普惠服务体系，将农户金融服务使用率从12%提升至25%以上。我担任项目解决方案负责人，负责需求调研、产品设计及与地方政府的资源对接。
• 解决的关键难题：①用户习惯障碍——农户普遍存在“不会用、不敢用”数字产品的问题，传统APP注册转化率不足8%；②数据缺失——农户无标准征信，仅依赖“村两委评语”无法量化信用；③场景脱节——金融服务未嵌入农户生产生活（如卖农产品、领补贴），缺乏触达场景。
• 核心行动与创新：①产品设计：采用“小程序+线下服务站”O2O模式——小程序极简设计（仅3个核心功能：贷款申请、补贴查询、农产品代卖），支持方言语音输入与手写签名，降低操作门槛；线下在100个乡镇设立“普惠金融服务站”，由村支书或超市老板兼任辅导员，现场教农户使用。②信用评估：整合农业农村局“农业补贴数据”、自然资源局“土地流转数据”、电商平台“农产品交易数据”，用LightGBM模型构建“农户信用分”，将无征信农户的评估准确率提升至78%。③场景嵌入：与当地供销社合作，将贷款申请嵌入“农产品代卖”流程——农户发布农产品信息时，可直接申请“卖货贷”，解决资金周转问题；与财政局合作，将补贴查询与“缴费”功能绑定，提升用户粘性。
• 量化成果与价值：①触达效果：服务5.1万农户，小程序注册转化率从7%提升至32%，服务站覆盖120个乡镇；②业务结果：发放农户贷款8.9亿元，不良率0.9%（低于农村金融平均1.2pct）；③社会价值：项目被纳入当地“乡村振兴数字金融试点”，获县政府颁发的“普惠金融突出贡献奖”，推动公司在县域市场的份额提升8%。我的贡献是深入下沉市场调研，将技术与农村场景、政策资源深度结合，解决了“最后一公里”的触达难题，验证了农村数字普惠的可行性模式。

• 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。