•主攻金融计量与风险建模方向,选修《机器学习在金融风控中的应用》等前沿课程,GPA位列专业前5%
•带队参加全国大学生金融科技创新大赛,设计普惠金融反欺诈方案获华东赛区金奖
•完成课题《基于图神经网络的金融欺诈检测研究》,提出新型异构图卷积架构,成果被《管理世界》期刊录用
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2017.07-2022.06
•主导搭建供应链金融风控中台,设计多级风险评分卡与动态授信引擎,实现中小供应商融资审批时效提升60%
•带领5人建模小组完成反欺诈模型升级,融合设备指纹与交易图谱,识别团伙欺诈准确率提升37%
•建立模型全生命周期管理体系,开发自动化特征工厂与A/B测试平台,支撑日均200万笔业务决策
•推动联邦学习技术在跨机构数据协作中的应用,破解数据孤岛难题同时保障隐私合规
•负责零售银行智能风控系统建设,基于时序数据构建客户流失预警模型,挽留成功率提升41%
•设计动态额度管理机制,整合消费行为与信用变化数据,不良资产率下降22%
•开发实时监控看板,通过Kafka+Spark Streaming处理千万级交易流,异常拦截延迟控制在8秒内
•参与银保监会监管报送模型验证,确保算法可解释性符合监管沙盒要求
•项目背景:应对跨境支付高频小额交易监管压力,构建实时AML监测体系
•- 解析SWIFT报文与区块链交易数据,提取资金流向特征,日均处理跨境流水超500万笔
•- 构建多层级风险评分模型,融合规则引擎与深度强化学习,可疑交易识别效率提升55%
•- 设计监管沙盒模拟环境,验证模型在反洗钱合规性方面的有效性
•项目背景:解决传统人工核保效率瓶颈,开发AI辅助决策系统
•- 整合医疗电子档案与体检数据,构建多维健康风险画像,覆盖12类慢性病评估维度
•- 设计梯度提升决策树模型,结合医疗知识图谱进行特征增强,核保准确率提升33%
•- 搭建模型迭代流水线,通过MLOps平台实现每周自动化版本更新
深度学习框架(PyTorch/TensorFlow) 可视化决策支持:
精通FineReport与帆软BI工具,为管理层定制动态风险驾驶舱,包含实时预警热力图与趋势预测模块
创新开发交互式模型参数调节界面,业务部门自主完成80%常规策略配置
制作《金融风控可视化白皮书》被行业峰会引用,提出'三维风险感知'设计方法论