负责小微客群数字信贷产品全生命周期运营，联动风控、技术与运营团队优化信贷流程与风险策略，通过数据驱动提升客群转化率、资产质量及产品迭代效率

• 主导小微商户贷客群分层运营体系搭建，基于RFM模型、商户收单流水及税务申报数据构建“经营活跃度-偿债能力”双维度标签，针对“高频低客单”“低频高流水”两类未覆盖客群设计“随借随还+利率折扣”“额度递增+场景嵌入”差异化策略；初期转化率仅12%，联动数据团队引入电力缴费、电商平台GMV等第三方数据补充经营稳定性维度，优化标签权重，最终该客群30天授信转化率提升至27%，单月新增授信规模增长45%
• 牵头优化数字信贷申请流程，识别“营业执照识别慢”“银行流水人工核验耗时长”两大痛点，引入OCR+NLP技术实现营业执照关键信息自动提取（准确率98.5%）、银行流水结构化解析（处理时效从2小时缩短至10分钟）；上线后申请完成率从38%提升至62%，人工审核成本下降30%
• 协同风控团队搭建反欺诈规则引擎，结合设备指纹、行为轨迹（如页面停留时长、输入错误率）及关联网络分析，识别“同一设备多账户申请”“流水异常集中转入”等欺诈特征；规则上线后团伙欺诈识别率提升至85%，欺诈损失占信贷余额比例从0.18%降至0.07%
• 监控信贷资产核心指标（LTV、DPD30+逾期率、客群违约概率），用归因分析定位“餐饮行业客群DPD30+率达8.2%”的问题，通过拆解其经营流水波动、负债结构发现“疫情后复购率低导致现金流紧张”，联动产品团队调整该行业额度上限（从20万降至15万）并增加“营收分成还款”选项，3个月后该行业逾期率降至4.1%

协助数字信贷产品需求调研与迭代，参与风险策略测试与优化，负责客群运营数据分析及产品反馈收集

• 参与小微经营贷产品需求调研，用问卷星发放120份商户问卷、深度访谈20家餐饮/零售小店主，输出“希望灵活调整还款周期”“需要经营场景化额度”的核心需求，推动产品上线“随借随还+按日计息”功能，上线后客户复贷率从25%提升至38%，NPS评分从42分升至55分
• 协助测试风险定价模型，选取5000户客群做A/B测试，对比“基于收入负债比定价”与“加入社交行为数据定价”两种策略的表现；结果显示后者逾期率低1.2个百分点、客群通过率高8%，推动模型优化后应用于实际审批，季度坏账损失减少15万元
• 分析客群还款行为数据，用Python做K-means聚类，识别出“高收入低负债但很少使用增值服务”的高价值客群（占比18%），协助运营团队设计“专属客服+费率优惠”权益包，该客群人均贷款余额从8万增长至12万，留存率提升22%
• 整理每月信贷运营数据，输出《客群转化分析报告》《风险指标监控表》，其中“申请驳回原因TOP3”模块帮助前端运营优化引导话术，申请资料完整率从70%提升至88%

负责小微信贷客户日常运营与风险排查，处理客户咨询投诉，收集产品优化反馈

• 运营1200+小微客户，用纷享销客CRM系统跟踪还款进度，建立“还款日前7天短信提醒、前3天电话确认、逾期1天启动催收”的分层触达机制；上线后客户主动还款率从65%提升至82%，DPD7+逾期率从5.1%降至3.3%
• 协助风险团队排查高风险客户，用关联规则分析找出“资金流向关联方账户”“多头借贷次数超过3次”的异常特征，累计识别风险客户120户，提前介入后减少坏账损失约28万元
• 处理客户咨询与投诉，总结“额度审批慢”“还款渠道不熟悉”等高频问题，优化FAQ文档并更新至APP帮助中心，客户问题解决时效从4小时缩短至1.5小时，投诉率下降40%
• 收集客户产品反馈，整理“希望增加发票贷产品”“审批进度可实时查询”等需求15条，其中8条被产品团队采纳，推动上线“发票贷”试点，首月获客200+户

中小微企业多模态智能信用评估系统研发与落地

• 项目背景：针对传统普惠金融中中小微企业“信用数据少、评估模型准度低、覆盖范围窄”的痛点，公司目标是构建一套融合非财务数据的智能信用评估体系，解决金融机构对中小微企业“不敢贷、不愿贷”的问题。我作为项目总负责人，统筹需求调研、技术方案设计及跨金融、数据、算法团队的协同落地。
• 关键难题与技术：一是中小微企业非财务数据（税务、水电、供应链流水、实际控制人行为）分散且异构，难以标准化；二是传统机器学习模型对小样本、高维稀疏数据的泛化能力弱，易出现“过拟合”导致评估偏差。技术上需结合联邦学习（解决数据隐私）、图神经网络（挖掘关联关系）及实时特征工程解决上述问题。
• 核心行动与创新：1）牵头对接税务、工商、第三方支付等6家数据源，设计“数据可用不可见”的联邦学习联合建模框架，避免原始数据共享的同时完成模型训练；2）用图神经网络构建企业-关联方-供应链的关联图谱，将上下游交易、实际控制人其他企业信用等非结构化数据转化为可计算的特征；3）搭建实时特征工程平台，将水电缴费时序数据转化为“近3个月缴费波动系数”、税务申报数据转化为“营收偏差率”等20+个高区分度特征。
• 项目成果与价值：系统上线后，合作银行的中小微授信通过率从18%提升至32%，不良率稳定在1.5%（低于行业平均2个百分点）；覆盖12个行业8万余家中小微企业，带动新增授信规模15亿元。个人主导的“联邦学习+图神经网络”信用评估方案申请2项发明专利、3项软件著作权，成为公司数字普惠的核心技术壁垒。

中小微企业供应链金融数字化平台核心模块研发

• 项目背景：传统供应链金融依赖纸质单据审核，核心企业信用难以传递至3级及以下供应商，中小供应商融资周期长（平均3天）、成本高。公司目标是搭建线上化供应链金融平台，实现应收账款快速确权与融资。我从区块链模块设计起步，逐步参与平台整体落地。
• 关键难题与技术：一是联盟链性能瓶颈，传统Fabric框架共识机制导致吞吐量仅200笔/秒，无法支撑高频供应链交易；二是核心企业ERP系统多样性（SAP、金蝶、用友等），数据对接一致性难保证。需优化区块链性能并设计通用化对接方案。
• 核心行动与突破：1）针对性能问题，将Fabric共识机制从PBFT切换为Raft，结合交易批处理优化，将吞吐量提升至1000笔/秒，满足日均10万笔融资需求；2）设计“适配器模式”对接核心企业ERP，针对不同系统开发标准化数据接口，实现应收账款信息实时同步与哈希存证；3）用IPFS分布式存储供应链单据原始文件，通过哈希值关联区块链记录，保证数据不可篡改且降低存储成本50%。
• 项目成果与价值：平台上线后，供应链融资流程从3天缩短至4小时，核心企业信用传递至3级供应商，覆盖5家核心企业、200余家中小供应商，累计融资规模8亿元，不良率仅0.8%。项目获公司“年度创新项目奖”，我个人因主导区块链模块与系统对接，晋升为技术负责人，实现了从“技术执行”到“方案设计”的成长跨越。

• 大二观察到毕业生离校时大量教材被废弃，而新生购书支出占生活费12%，便发起校园书籍教材循环计划。为解决传统二手书交易效率低的问题，我们开发微信小程序实现扫码估价、预约取件功能，并说服快递中心以成本价承接物流。
• 通过建立翻新消毒标准打消卫生顾虑，项目年流通教材1.2万册，累计为同学节省书费38万元。这段经历让我从商业小白成长为能设计闭环模式的实践者，项目不仅获省级创业金奖，更被纳入学校官方服务体系延续至今。