1 开发设计报表。利用申请、注册、逾期、催回等数据指标并结合收益制作日报和月报，对公司产品进行合理监控，并使用TABLEAU实现常规报表的自动化和可视化2 预测坏账率。使用R测算回归坏账模型，并结合产品当前坏账账龄以及现有M3+坏账模型P值确定坏账预测方法。每月初进行30余个省份的坏账预测，目前使用EXCEL高级函数及录制宏实现坏账率预测的半自动化3 预测提损率。测算不同产品系列、贷款期数及提结模型档位所对应的参照提损率，每月根据当月注册合同的相关属性匹配参照提损率，再使用金额加权至省份和销售架构区域，目前已用R实现提损率预测的自动化4 销售评估体系。根据销售的进件和风险情况设计销售准入-风险预警-进件权限冻结-解冻权限的整套规则，验证规则的可行性及影响后绘制流程图并实际实施5 城市监控及分级。根据各城市的近半年的历史新增风控表现，设计相关规则，分别对280余个城市每周的新增逾期情况进行及时监控；根据各城市当前的M3+及M2+逾期表现制定综合评分体系，对各城市进行每月动态评级6 分析支持。实时跟踪公司贷款业务变化，对数据异常表现如：模型通过率突增、逾期率异常升高、催回率突降等异常现象进行分析，并在新产品上线前，测算测试产品的盈利空间，预估新产品上线后的整体表现，为公司产品方向、风控决策及策略提供数据支持和方案总计20余次7 引入和梳理新指标。引入C-M1、M1-M2、M2-M3迁徙率、VINTAGE账龄、催回率账龄等指标，并梳理其在数据库中的提取逻辑，该指标随即作为风控中心日常监控指标加入部门常规日报、周报和月报8 总结和分享。梳理数据库20余张常用表的字段含义和连接逻辑并形成部门文档，总结整理部门贷前、贷中、贷后的90余个数据指标并整理形成部门风控体系，梳理坏账预测流程文档、产品业务流程文档等分享给部门同事

1 独立与国外总公司进行邮件往来，熟练运用系统进行日常空运数据的维护和运营，经手货物共计26万吨，164万件2 独立进行英邮产品的运营数据分析70余次，包括客户发货分析、竞争对手分析、测试件时效分析等3 创新周报内容被部门采纳加入常规汇报模板，参与公司新产品设计与完善，并与IT协商进行系统功能优化4 独立核对5家大代理商的应付账款50余次，涉及3709余万元，并按照流程发起付款

1 在百度凤巢商业搜索部对旗下产品的KA广告主进行推广方案改进、业务咨询、业务数据处理等常规产品运营工作2 上岗1周后独立负责日化组，排查处理其在产品推广中出现的问题，提出解决方案，解决相关案例共计110余起3 学习AXURE产品原型设计、撰写需求文档，参与相关产品培训6次，并在最终测试中取得同期实习生的最高分

1 与团队一同分析不良个人贷款信用风险，独立完成3笔不良个人贷款共计192万元的坏账计量2 独立完成4笔次级贷款业务统计，配合团队完成贷款单据及合同整合