在校期间，系统学习了金融风险管理、计量经济学等专业课程，成绩优异，多次获得奖学金。参与导师的金融风控相关课题研究，培养了扎实的理论基础和科研能力。

• 负责搭建公司整体风控体系，制定风险管理制度和流程，包括贷前审核、贷中监控、贷后管理等环节，使整体坏账率降低至行业领先水平（如3%以内）。
• 组建并管理风控团队，团队规模达[X]人，通过定期培训和业务指导，提升团队专业能力，团队成员在行业竞赛中多次获奖。
• 与业务部门紧密协作，针对不同业务场景设计个性化风控策略，如消费金融业务采用大数据评分模型，提升审批效率[X]%，同时保障风险可控。
• 引入外部数据合作（如征信机构、大数据公司），丰富风控数据维度，优化风控模型，使欺诈识别准确率提升[X]%。

• 主导设计并实施了小额信贷业务的风控模型，通过对历史数据的分析（样本量[X]万+），构建了包含[X]个变量的信用评分模型，模型上线后逾期率下降[X]%。
• 建立风险预警机制，实时监控业务风险指标（如逾期率、欺诈率等），及时发现并处理风险事件[X]起，挽回损失[X]万元。
• 推动风控系统的优化升级，与技术团队合作实现风控流程自动化，减少人工干预环节[X]个，提升审批效率[X]%。
• 开展行业风险研究，定期输出风险报告，为公司业务决策提供数据支持，如针对某地区政策变化及时调整业务准入策略，避免潜在风险[X]亿元。

• 作为项目负责人，带领团队开发了基于人工智能的反欺诈系统。通过整合多方数据（如社交数据、设备数据、行为数据等，数据量级达[X]TB），运用机器学习算法（如随机森林、深度学习等）构建反欺诈模型。
• 系统上线后，成功识别并拦截欺诈交易[X]万笔，挽回经济损失[X]亿元，使公司欺诈损失率降低[X]%。同时，通过持续优化模型和规则，系统准确率从[X]%提升至[X]%。
• 与业务部门密切沟通，根据业务需求不断调整系统策略，确保在有效防范风险的同时，不影响用户体验，如将正常用户的误拦截率控制在[X]%以内。

• 参与公司信贷风控平台升级项目，负责需求分析和方案设计。梳理现有风控流程（涉及[X]个业务环节），结合行业最佳实践和公司战略目标，提出平台升级方案。
• 推动项目实施，协调技术、业务、数据等多部门资源，确保项目按时上线。升级后的平台实现了风控策略的灵活配置（策略调整时间从[X]天缩短至[X]小时）、数据实时监控（延迟从[X]分钟降低至[X]秒）和自动化决策（决策效率提升[X]%）。
• 项目上线后，通过AB测试验证效果，发现新平台使信贷审批通过率提升[X]%，同时逾期率保持稳定，为公司新增业务收入[X]亿元。