金融/投资行业财产险核保师岗位求职简历范文与精析（企业财产险、工程险、全险种统筹方向）

在企业财产险核保团队中承担基础风险评估与标准化承保执行，协助完善中小微企业风险分级模型，支持部门完成年度保费规模8000万+业务线的核保闭环管理。

• 主导300+笔中小微企业财产险核保项目，运用RMS精算模型结合企业行业属性（制造业/仓储业/批发零售业）、标的建筑结构（钢混/砖混）、历史损失数据完成风险分级，将高风险标的拒保率从18%提升至25%，低风险标的承保时效缩短40%（从3工作日压缩至1.8工作日）。
• 针对区域特色产业（如长三角纺织厂集群）设计差异化核保规则：联动风控部提取近5年火灾事故数据，识别出电气线路老化（占比37%）、消防设施不足（占比29%）为核心风险点，推动在标准条款中增加「强制安装智能烟感+年度电气检测」附加条件，次年该集群赔付率从72%降至61%。
• 参与搭建核保辅助系统「企财险风险画像模块」，负责梳理200+风险指标（含企业用电负荷波动、周边5公里内化工企业密度等外部数据），完成字段定义与权重赋值，上线后自动核保通过率提升22%，人工复核工作量减少35%。
• 处理争议核保案例17起，如某物流园因历史赔付率超支申请加费，通过调取卫星影像分析其仓储区扩建未报备情况，结合《财产综合险条款》第3条「标的变动需及时通知」条款，最终维持基准费率并要求追加特别约定，规避潜在超赔风险。

统筹大型基建/能源工程险核保决策，牵头制定区域工程险承保策略，管理5人核保小组，支撑公司工程险年度保费突破2亿，赔付率控制在58%以内（行业平均65%）。

• 主导10亿级地铁项目核保全流程：运用GLM广义线性模型预测施工期自然灾害（台风/暴雨）、第三方责任（管线碰撞）风险敞口，协调再保部设计「比例再保+超赔层」方案（自留40%+20%比例临分+1亿人民币超赔），最终项目综合成本率56.2%，优于目标值2个百分点。
• 优化工程险核保工具链：针对传统人工查勘效率低问题，引入无人机三维建模+AI图像识别技术，对桥梁桩基深度、隧道围岩等级等关键指标实现自动化检测，单项目现场查勘时间从7天缩短至3天，风险漏检率从12%降至4%。
• 制定《地铁/风电工程核保操作指引》，明确「地质勘察报告有效性」「总包方安全管理体系评级」等12项否决/加费标准，团队核保一致性评分从82分提升至94分（总部质检标准），争议申诉量下降60%。
• 推动工程险反欺诈系统落地：联合IT部搭建「材料价格异常波动+分包商重复投保」规则引擎，识别出3起虚构钢材采购量骗取保额案件，挽回损失280万元；该模型被总公司纳入工程险风控标准库。

负责公司财产险全产品线核保政策制定与落地，统筹再保资源优化风险分散，主导赔付率攻坚项目，推动整体综合成本率从63%降至57%（行业领先水平）。

• 重构财产险核保顶层逻辑：基于压力测试（设定百年一遇洪水/地震情景）调整风险偏好，将农房险、沿海地区企业财产险的承保限额分别下调15%和20%，同时引入「巨灾指数保险」作为补充，年度巨灾累积风险敞口从8亿压缩至5亿，极端情景下预期赔付率下降9个百分点。
• 搭建「核保-理赔-精算」数据闭环：主导开发「风险因子穿透分析平台」，打通核保时标的企业消防验收记录、理赔时的损失原因归类、精算的历史赔付周期数据，识别出「仓储企业未按规范分隔防火分区」是导致火灾高赔付的主因（贡献度41%），推动在新核保规则中增加「防火分区合规证明」强制要求，次年仓储险赔付率从78%降至65%。
• 管理再保合作生态：与瑞士再、慕尼黑再等5家机构建立「分层分保+动态调整」机制，针对新能源电站（光伏/风电）业务创新「发电量损失险+设备损坏险」组合产品，通过比例再保+巨灾期权对冲，将该类业务综合成本率从75%优化至62%，成为公司新增长极。
• 培养核保人才梯队：设计「风险识别-模型应用-策略制定」三阶培养体系，带教8名核保专员，其中3人晋升主管；团队在总公司核保技能竞赛中获「最佳风险管控方案奖」，个人获评「年度卓越核保管理者」。

车险精准定价模型迭代与商业化落地项目

• 车险综改后公司车险赔付率攀升至78%（行业均值75%），传统定价模型依赖车型、车龄等10个静态因子，无法捕捉个体风险差异，导致高估低风险客户保费、低估高风险客户赔付成本。我作为项目牵头人，负责从数据整合、模型构建到业务落地的全流程，目标是提升定价准确率至85%以上，降低赔付偏差。
• 项目面临三大核心挑战：一是外部驾驶行为数据（如GPS轨迹、OBD传感器数据）的合规获取与脱敏处理；二是非结构化数据的高效ETL（日均产生10TB原始数据）；三是模型可解释性不足（监管要求向客户说明定价因子逻辑）。我选择Spark分布式计算框架解决ETL瓶颈，将数据处理时长从8小时压缩至1.5小时；引入XGBoost算法构建预测模型，结合SHAP值生成因子贡献度报告，满足可解释性要求；联动法务部制定《第三方数据合作合规指引》，明确数据采集边界与匿名化标准。
• 我主导跨部门（数据、业务、合规）小组，梳理出12类动态定价因子（如日均行驶里程、急加速频率、夜间出行占比），设计“静态基础因子+动态行为因子”的双层模型架构；针对样本中高风险客户占比仅3%的失衡问题，采用SMOTE过采样技术平衡分布，调整LogLoss损失函数优化对极端值的敏感性；推动模型与核心业务系统对接，完成10万条历史保单的回溯测试，验证模型在不同车龄、区域的表现稳定性。
• 项目成果显著：模型预测准确率从72%提升至89%，车险赔付率降至63%（同比下降15个百分点），综合成本率优化2.3个百分点，年度为公司节省赔付成本8000万元；模型通过银保监会备案，成为公司车险定价的核心工具，覆盖80%的车险业务。我个人因此晋升为精算与数据建模主管，后续主导模型季度迭代，持续提升风险区分度。

工程险风险减量服务平台搭建与试点推广项目

• 公司工程险业务赔付率达35%（行业均值30%），传统风控依赖人工查勘（每项目年均5次，耗时10人天），无法提前识别基坑坍塌、起重机械故障等高频风险。我作为项目核心成员，负责平台需求设计、试点落地与效果验证，目标是通过物联网+AI技术实现风险实时监测，将工程险赔付率降低20%以上。
• 项目难点在于两点：一是不同工地物联网设备（如位移传感器、水位计）协议不兼容，无法统一采集数据；二是风险预警模型的时序预测准确性低（初始模型仅60%）。我采用MQTT协议搭建设备接入层，定义统一的JSON数据格式，解决了多设备兼容问题；用LSTM长短期记忆网络构建时序预测模型，整合基坑位移、水位、降雨量等多维度数据，优化预警阈值的动态调整机制。
• 我主导需求调研，对接10家大型基建工地试点，收集200+维度的风险数据；搭建平台四大核心模块——设备管理（支持100+种设备接入）、实时监测（毫秒级数据更新）、风险预警（分红、黄、蓝三级）、处置闭环（联动施工方整改）；联合地质灾害专家优化预警规则，例如当基坑水平位移速率超过2mm/天时触发红色预警，要求2小时内现场核查并反馈整改结果。
• 试点效果远超预期：项目赔付率降至27%（同比下降8个百分点），人工查勘成本减少30%（每项目年均3.5人天）；平台随后推广至全公司50+个工程险项目，年度节省风控成本1200万元。项目形成的《工程险风险减量服务操作规范》成为企业标准，推动公司非车险风控从“事后赔付”向“事前预防”转型，我的能力也得到总部认可，后续调入精算条线负责车险模型工作。