负责数字信贷全生命周期策略设计与落地，涵盖产品迭代优化、风险模型调优、客群精细化运营及自动化流程搭建，目标为提升普惠客群覆盖效率与资产质量。

• 主导‘小微快贷3.0’产品迭代，通过用户旅程地图分析与A/B测试验证，针对个体工商户客群优化收入证明替代材料（如支付宝流水、电商平台交易记录）接入规则，联合数据团队训练XGBoost准入模型，将客群通过率从28%提升至39%，首逾率稳定在4.2%以内（行业平均5.5%）。
• 识别存量客群复贷断层问题，运用RFM模型与LTV预测算法划分高潜复贷客群，设计‘额度动态提额+利率阶梯优惠’策略，通过短信+APP弹窗精准触达，3个月内复贷率从18%提升至27%，贡献额外利息收入超800万元。
• 牵头解决农村客群风控难题，引入设备指纹、位置轨迹稳定性等多维度反欺诈特征，结合知识图谱识别团伙欺诈风险，将农村客群伪冒申请率从1.2%压降至0.3%；同步优化贷中监控规则，对还款能力波动客群提前30天触发额度冻结，逾期90+天率下降1.8个百分点。
• 推动审批流程自动化改造，梳理12类高频信审场景，通过RPA机器人替代人工录入与基础材料核验，集成决策引擎实现‘秒级’自动审批，平均放款时效从4小时缩短至25分钟，日均处理量提升200单，人力成本降低35%。

辅助数字信贷产品落地与基础策略执行，聚焦数据监控、风险特征挖掘及客群需求反馈，支撑策略优化与流程迭代。

• 参与‘乡村振兴贷’产品从0到1上线，负责需求文档整理（覆盖8类客群准入条件）、测试用例设计（含120条异常场景验证），协调技术团队完成API接口联调，保障产品如期上线，首月放款量突破5000万元。
• 监控贷前审批数据发现多头借贷占比偏高（达15%），提取央行征信、百行征信、互联网借贷平台数据交叉验证，协助优化反欺诈规则库，新增‘近3个月申请机构数＞5家’拦截条件，伪冒申请率从7%降至3%。
• 分析3万+客群还款行为数据，输出‘批发零售业-3个月内资金周转’、‘制造业-季节性回款延迟’等6类风险画像，为策略团队提供客群差异化授信建议，对应客群逾期率下降1.1个百分点。
• 协助搭建贷后预警机制，基于逻辑回归模型筛选出‘近2期还款延迟＞3天’、‘通讯录联系人逾期占比＞20%’等8个早期风险指标，推动催收团队前置介入，M1回收率提升5.2%，客诉率降低2.3%。

支持信贷产品用户运营与基础数据支撑，聚焦用户需求收集、指标监控及跨部门协作，保障业务流程顺畅运行。

• 整理用户线上咨询与线下网点反馈的127条痛点，提炼‘材料上传步骤繁琐’、‘额度展示不清晰’等5项核心问题，推动产品团队优化申请页面交互，用户申请转化率从15%提升至22%。
• 搭建信贷业务日报体系，监控放款量、客均额度、各渠道转化率等9项指标，设置‘当日放款量环比下降＞10%’等异常阈值，提前识别系统服务器宕机事件2次，避免业务中断损失。
• 参与下沉市场客群调研，通过问卷与深度访谈收集200+样本数据，输出‘乡镇个体工商户更关注审批速度’、‘50岁以上用户偏好线下客户经理指导’等结论，支撑推出‘简易版线上申请+专属客户经理对接’服务，该客群占比提升至28%。
• 协助整理信贷业务周报，整合审批时效分布、各产品逾期率、客诉TOP3问题等12项数据，用可视化图表呈现关键趋势，跨部门沟通效率提升40%，获业务负责人书面表扬。

小微商户数字信用评估体系搭建及普惠融资产品落地项目

• 项目背景是小微商户长期面临“征信数据薄、融资门槛高”痛点——传统金融机构依赖的财务数据、抵押物信息在小微场景中覆盖率不足30%，导致80%的小微商户难以获得合规融资。项目核心目标是构建适配小微经营特性的数字信用评估模型，联合城商行落地纯线上、低利率的“小微快贷”产品，解决小微融资“最后一公里”问题；我作为项目总牵头人，负责从需求调研、模型设计到产品上线的全链路管控。
• 关键难题有三：一是小微数据分散在支付流水、电商平台、经营SaaS、社交舆情等10+异源系统，数据标准不统一且存在大量缺失值；二是传统信用模型过度依赖强金融属性特征，无法捕捉小微“经营韧性”这类软能力；三是跨机构数据共享面临《个人信息保护法》限制，直接合并数据会触发合规红线。针对这些问题，我引入联邦学习框架在不转移原始数据的前提下实现多源特征融合，同时基于因果推断（Causal Inference）筛选出“近6个月收款码动账频次变化率”“美团外卖订单履约及时率”等12个兼具预测性与业务可解释性的特征，规避了伪相关陷阱。
• 我的核心行动包括：1）主导跨部门 workshops 对齐银行、数据服务商、SaaS厂商的需求，梳理出“经营能力-履约意愿-场景适配”三维评估框架；2）带领算法团队优化LightGBM模型，将联邦学习后的特征维度从50维压缩至28维（保留90%以上预测力），模型AUC从初始的0.72提升至0.85；3）推动产品侧设计“额度动态调整机制”——根据商户每月经营数据变化自动提额/降额，同时接入央行征信与税务数据做二次校验，确保风险可控。
• 项目成果：模型上线后，“小微快贷”的审批通过率从传统模式的18%提升至35%，不良率稳定在1.8%（低于行业小微贷款平均不良率3个百分点）；产品上线6个月服务1.2万家小微商户，累计发放贷款4.5亿元，带动公司来自银行的科技输出收入增长2200万元。我个人主导的“联邦学习+因果特征”模型被纳入公司数字普惠核心风控工具库，同时作为案例被收录进《2023中国数字小微金融服务白皮书》。

农村地区数字普惠金融服务触达能力提升项目

• 项目背景是农村金融市场存在“数字鸿沟”——县域及以下地区60岁以上人口占比达25%，超40%的农户不会使用智能手机完成线上贷款申请，同时农村网络基础设施薄弱，常规APP加载时长超3秒导致50%用户流失。项目目标是构建“轻量化、本地化、可信任”的农村数字普惠服务模式，将金融服务触达率从15%提升至35%；我作为技术负责人，负责产品设计、技术优化及线下渠道联动策略的落地。
• 关键难题：一是农村用户数字素养低，复杂交互设计导致用户放弃率高；二是农村4G网络覆盖率仅70%，常规APP的首屏加载时间过长；三是用户对线上金融服务的信任度低，担心信息泄露或资金安全。针对这些问题，我用“极简交互+边缘计算+本地化背书”组合方案破局——将核心功能简化为“语音输入申请信息”“一键授权经营数据”“视频面签”3步，同时采用边缘计算技术将静态资源（如身份证识别模型）部署至县域节点，减少网络传输耗时。
• 我的核心行动包括：1）带队走访20个行政村、1000户农户，总结出农村用户“怕麻烦、信熟人、重实效”的三大行为特征，据此设计精简版H5页面（加载时间从3秒降至1秒内）与方言语音引导功能；2）联动村两委、农资店老板等本地KOL做“信任中介”——通过他们的推荐码注册用户，可额外获得10%的额度提升；3）开发“离线预填单”功能，农户可在无网络环境下填写信息，联网后自动提交，解决偏远地区网络不稳定问题。
• 项目成果：农村地区数字渠道触达率从15%提升至42%，精简版H5的月活用户达到8万，用户复借率从20%提升至35%；项目被总行评为“2022年度普惠金融优秀创新项目”，我个人总结的“农村数字普惠触达五步法”（调研画像-极简设计-本地信任-离线适配-迭代优化）成为公司农村市场的标准运营流程，同时带动公司在县域市场的收入占比从8%提升至19%。

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。