系统学习了金融理论、数学建模以及编程等相关课程，具备扎实的理论基础。通过参与学校组织的金融创新实践项目，锻炼了数据分析和解决实际问题的能力。

• 负责搭建公司的风控策略体系，通过对历史数据的分析，识别出高风险客户群体，制定针对性的风控策略，使公司的坏账率降低了 15%。
• 与业务部门紧密合作，根据业务需求不断优化风控策略，在保障风险可控的前提下，提高业务的审批效率，审批时效提升了 20%。
• 定期对风控策略进行复盘，分析策略执行效果，及时调整策略参数，确保策略的有效性和适应性。

• 协助团队进行风控数据的收集与整理，建立数据仓库，为风控策略的制定提供数据支持。
• 参与制定基础的风控规则，如信用评分模型的搭建，通过对客户的信用历史、还款能力等多维度数据的分析，构建了一套较为完善的信用评分体系，该体系在实际应用中准确率达到 85%。
• 对新业务的风险进行评估，提出合理的风控建议，保障新业务的顺利开展。

• 主导某大型电商平台的反欺诈风控项目，通过对用户行为数据、交易数据等多源数据的实时分析，建立了反欺诈模型。
• 该模型能够精准识别出恶意注册、虚假交易等欺诈行为，上线后欺诈交易损失降低了 30%。
• 项目过程中，与技术团队紧密协作，优化模型算法，提高模型的运行效率，使模型能够在毫秒级响应交易请求。

• 参与某银行信用卡风控策略优化项目，对银行现有的信用卡风控策略进行全面梳理。
• 通过数据分析发现了一些策略漏洞，提出了针对性的优化方案，如增加消费场景的风险评估维度等。
• 优化后的策略使信用卡逾期率降低了 8%，同时提高了优质客户的审批通过率 12%。