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求職意向

數(shù)據(jù)分析 風(fēng)險(xiǎn)管理 浙江杭州 薪資面議

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教育背景

2010.9-2014.6

武漢大學(xué) 

數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院-信息與計(jì)算科學(xué)

連續(xù)4年獲得獎(jiǎng)學(xué)金，多次獲得優(yōu)秀學(xué)生干部、優(yōu)秀青年志愿者等稱號(hào)



工作經(jīng)驗(yàn)

2014.7-2018.5

中國(guó)太平洋保險(xiǎn)（集團(tuán)）股份有限公司

審計(jì)中心遠(yuǎn)程審計(jì)部

一、審計(jì)工作

1、2015年參與產(chǎn)險(xiǎn)總公司“打假”行動(dòng)，在車險(xiǎn)組負(fù)責(zé)規(guī)則開發(fā)、數(shù)據(jù)分析及影像核實(shí)的工作，先后在濟(jì)南、東營(yíng)、六盤水等地發(fā)現(xiàn)舞弊案件，合計(jì)金額超過100萬；

2、2016年至今，多次參與飛行審計(jì)項(xiàng)目、壽險(xiǎn)總公司“獵鼠”行動(dòng)、“滅鼠”行動(dòng)等，利用數(shù)據(jù)分析軟件，建立反舞弊模型，在恩施、黃岡、鄂州、邯鄲、秦皇島、德州、內(nèi)江等地發(fā)現(xiàn)虛假賠案、冒充客戶貸款等舞弊案件，合計(jì)金額超過500萬；

3、參與多個(gè)年度內(nèi)控、高管離任項(xiàng)目，擔(dān)任理賠、反洗錢等領(lǐng)域主審，精通理賠、反洗錢領(lǐng)域，熟悉保全、承保領(lǐng)域，對(duì)銷售領(lǐng)域有一定的了解；

二、遠(yuǎn)程風(fēng)險(xiǎn)體系建設(shè)

1、參與預(yù)警指標(biāo)體系建設(shè)，把機(jī)構(gòu)的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)、內(nèi)控規(guī)則下的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)和反舞弊規(guī)則下的高危數(shù)據(jù)相結(jié)合，對(duì)各個(gè)子公司、分公司、中支機(jī)構(gòu)形成T+1的評(píng)分體系，并每月形成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)報(bào)告；

2、參與壽險(xiǎn)內(nèi)控風(fēng)險(xiǎn)庫的編寫，編制131條可數(shù)字化的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)則，并帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成規(guī)則庫的開發(fā)工作、并對(duì)相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)疑點(diǎn)數(shù)據(jù)完成驗(yàn)證工作，并與2018年2月給各個(gè)內(nèi)控項(xiàng)目組提供疑點(diǎn)報(bào)告及疑點(diǎn)數(shù)據(jù)，已形成17張審計(jì)記錄單；

3、參與壽險(xiǎn)ATM自主取數(shù)平臺(tái)的規(guī)則評(píng)估、系統(tǒng)測(cè)試、數(shù)據(jù)驗(yàn)證以及推廣培訓(xùn)工作。

2018.5-2019.5

微貸有限公司

風(fēng)險(xiǎn)管理中心貸中預(yù)警主管

一、建立貸中監(jiān)控體系 

1、梳理貸中監(jiān)控各個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，優(yōu)化貸中監(jiān)控處理流程，建立預(yù)警黑名單，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)客戶進(jìn)行必要的管理措施。 

2、通過數(shù)據(jù)分析，制定貸中的績(jī)效考核方案與獎(jiǎng)懲制度，負(fù)責(zé)貸中監(jiān)控相關(guān)數(shù)據(jù)分析，提高貸中人員工作效率，有效降低35%的人力成本。 

3、通過新增優(yōu)化變量、新增模型、優(yōu)化評(píng)分卡算法，提高貸中監(jiān)控模型效果，精確率從6%提升到19.6%，召回率從20%提升到53.4%。

二、參與貸前貸中標(biāo)準(zhǔn)化項(xiàng)目 

1、參與貸前標(biāo)準(zhǔn)化流程，制定客戶場(chǎng)調(diào)、車輛評(píng)估、設(shè)備安裝等的流程規(guī)范； 

2、主導(dǎo)貸中標(biāo)準(zhǔn)化流程，制定客戶排查、資產(chǎn)優(yōu)化、黑名單管理等的流程規(guī)范； 

3、參與制定貸前貸中操作風(fēng)險(xiǎn)紅線與扣分制度，參與制定總部、省分巡店標(biāo)準(zhǔn)流程。

2019.5-至今

兌吧集團(tuán)

風(fēng)控高級(jí)數(shù)據(jù)分析師

一、梳理優(yōu)化現(xiàn)有風(fēng)控規(guī)則9條，提高規(guī)則識(shí)別準(zhǔn)確20%；

二、通過風(fēng)控案例分析，新增風(fēng)控規(guī)則7條，新增作弊識(shí)別日均12.8萬；

三、外部DMP數(shù)據(jù)接入分析；活動(dòng)推薦算法相關(guān)數(shù)據(jù)分析；



項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

2018.10-2018.12

貸中監(jiān)控模型優(yōu)化

團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人

項(xiàng)目經(jīng)歷：

本人帶領(lǐng)貸中團(tuán)隊(duì)，移出部分可以提高模型效果但業(yè)務(wù)上很難被解釋的啞變量，新增業(yè)務(wù)相關(guān)、APP相關(guān)的變量，將評(píng)分卡算法從邏輯回歸調(diào)整為隨機(jī)森林。

針對(duì)車輛GPS定位相關(guān)變量在貸中評(píng)分卡中均為弱變量的情況，考慮車輛的行駛習(xí)慣，如離線靜止天數(shù)、最高瞬時(shí)速度、平均速度、常停地址、活動(dòng)時(shí)間等，使用邏輯回歸開發(fā)車輛GPS模型。

項(xiàng)目成果：

將模型的精確率從6%提升到19.6%，召回率從20%提升到53.4%，預(yù)警有效率從12%提升到44%。

2016.9-2016.9

壽險(xiǎn)秦皇島中支飛行審計(jì)項(xiàng)目

項(xiàng)目經(jīng)理

項(xiàng)目職責(zé)描述：

通過分析貸款數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)不同投保人使用同一手機(jī)號(hào)碼進(jìn)行微信貸款業(yè)務(wù)?；卦L客戶和現(xiàn)場(chǎng)訪談，確認(rèn)客戶對(duì)其名下保單有過貸款的事實(shí)并不知情，并確認(rèn)貸款手機(jī)號(hào)為業(yè)務(wù)員手機(jī)號(hào)。此案為業(yè)務(wù)員利用微信貸款系統(tǒng)漏洞，在客戶不知情的情況下，累計(jì)貸款35萬。

項(xiàng)目成效： 

已追回貸款，并促使壽險(xiǎn)總公司修改系統(tǒng)漏洞，避免造成更大的風(fēng)險(xiǎn)。

2016.1-2016.1

壽險(xiǎn)黃崗飛行審計(jì)項(xiàng)目

項(xiàng)目成員

項(xiàng)目責(zé)任描述：

通過大數(shù)據(jù)分析理賠數(shù)據(jù)，梳理投被保險(xiǎn)人和內(nèi)勤之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)壽險(xiǎn)黃崗中支存在疑似內(nèi)部人員虛假承保虛假理賠的情況。 參與分析理賠數(shù)據(jù)、現(xiàn)場(chǎng)核實(shí)材料真實(shí)性、訪談等工作。先后去黃崗當(dāng)?shù)嘏沙鏊⒔痪箨?duì)、醫(yī)院等地方，核實(shí)材料真實(shí)性，并訪談相關(guān)業(yè)務(wù)員和內(nèi)勤，最終確認(rèn)公司內(nèi)勤偽造客戶材料、事故材料，涉及金額超過140萬。

項(xiàng)目成效：追回90余萬理賠款，把相關(guān)人員移交司法，并對(duì)相關(guān)公司領(lǐng)導(dǎo)進(jìn)行問責(zé)、追責(zé)

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工作技能

熟練運(yùn)用office、HIVE、SQL、MATLAB、Python；

英語六級(jí)



自我評(píng)價(jià)

本人正直、忠誠(chéng)，在工作的每一個(gè)環(huán)節(jié)都嚴(yán)謹(jǐn)獨(dú)立，承受壓力強(qiáng)，注重自我學(xué)習(xí)提升，能很好的處理人際關(guān)系。