金融學(xué)銀行集團金融產(chǎn)品經(jīng)理實習(xí)報告一、摘要

2023年6月5日至8月22日，我在一家全國性銀行集團擔(dān)任金融產(chǎn)品助理經(jīng)理，負(fù)責(zé)協(xié)助設(shè)計兩款個人信貸產(chǎn)品。通過分析近三年內(nèi)部數(shù)據(jù)，參與完成產(chǎn)品利率模型搭建，使產(chǎn)品A的逾期率降低至1.2%（行業(yè)基準(zhǔn)1.8%），完成產(chǎn)品B的試點投放量達(dá)1.5萬筆，帶動首年新增營收1200萬元。運用計量經(jīng)濟學(xué)方法優(yōu)化了風(fēng)險評估系數(shù)，將審批通過率提升8個百分點。在實習(xí)中，掌握的SQL數(shù)據(jù)提取與Python建模工具直接應(yīng)用于業(yè)務(wù)場景，驗證了“歷史數(shù)據(jù)驅(qū)動的動態(tài)定價”方法論可顯著提升產(chǎn)品競爭力，該方法適用于同類型信貸產(chǎn)品的快速迭代優(yōu)化。

二、實習(xí)內(nèi)容及過程

2023年6月5日至8月22日，我在一家全國性銀行集團金融市場部實習(xí)。部門主要做零售信貸產(chǎn)品設(shè)計與風(fēng)控，覆蓋信用貸、消費貸等業(yè)務(wù)線。實習(xí)目標(biāo)是熟悉銀行產(chǎn)品開發(fā)全流程，把課堂的資產(chǎn)負(fù)債管理理論用在實際業(yè)務(wù)里。

第13周跟著導(dǎo)師學(xué)習(xí)產(chǎn)品手冊，整理近兩年的市場數(shù)據(jù)。當(dāng)時要做一個新信用卡積分兌換權(quán)益方案，我負(fù)責(zé)分析用戶行為數(shù)據(jù)。發(fā)現(xiàn)年輕客群的兌換偏好集中在酒店住宿和視頻會員，把這部分?jǐn)?shù)據(jù)做成儀表盤，每周更新。導(dǎo)師說這個能幫產(chǎn)品組快速調(diào)整權(quán)益配比。

第46周參與個人信用貸產(chǎn)品A的利率模型優(yōu)化。老產(chǎn)品的LPR報價比市場高30BP，導(dǎo)致獲客成本過高。我用SQL從CRM系統(tǒng)導(dǎo)出2000條樣本數(shù)據(jù)，用Python做邏輯回歸，把歷史逾期率和用戶征信評分、負(fù)債率等變量關(guān)聯(lián)起來。模型跑下來，通過調(diào)整內(nèi)部風(fēng)險系數(shù)，利率能降25BP，審批通過率預(yù)估提升12%。最后方案被采納，9月底試點時，新產(chǎn)品的逾期率確實降到1.2%，比行業(yè)基準(zhǔn)還低。

第78周做產(chǎn)品B的試點投放支持。這款產(chǎn)品主打小微企業(yè)主，需要驗證還款能力。我協(xié)助設(shè)計了一套還款壓力測試，把客戶近6個月的經(jīng)營流水和固定資產(chǎn)做加權(quán)計算。本來擔(dān)心數(shù)據(jù)顆粒度不夠，結(jié)果試點期回訪時，客服反饋這套測算比單純看征信更準(zhǔn)，投訴率降了40%。

遇到的最大困難是初期對銀行內(nèi)部系統(tǒng)不熟悉。比如總行審批和分行審批的流程差異，花了2周時間才弄明白。后來主動加了IT部同事的微信，每周去他們辦公室坐坐，慢慢摸清了系統(tǒng)邏輯?，F(xiàn)在想起，學(xué)金融光懂理論不行，得會用這些工具。

實習(xí)最大的收獲是把“風(fēng)險定價”這塊抽象概念具象化了。比如通過變量權(quán)重計算，能直觀看到某客戶負(fù)債率超警戒線，系統(tǒng)就會自動調(diào)低額度。這種量化思維比單純畫KPI圖更有用。不過也發(fā)現(xiàn)，部門對壓力測試的重視程度不夠，比如產(chǎn)品B試點時，沒人專門做極端情況下的還款模擬。如果單位能建立更完善的測試機制，新產(chǎn)品迭代效率能高不少。我建議可以每周固定安排半天時間，讓產(chǎn)品經(jīng)理和風(fēng)控人員對著歷史數(shù)據(jù)復(fù)盤，把問題早發(fā)現(xiàn)。

三、總結(jié)與體會

這8周，從2023年6月5日到8月22日，在銀行集團實習(xí)的經(jīng)歷，讓我把大學(xué)里學(xué)的金融知識跟實際業(yè)務(wù)掛了鉤。一開始覺得利率定價、風(fēng)險評估都是書本上的公式，去了才明白真要跑通一套產(chǎn)品，得考慮幾百個細(xì)節(jié)。比如幫產(chǎn)品A做利率模型時，光是清洗2000條樣本數(shù)據(jù)，就花了兩周。但看到最終模型讓逾期率降了0.6個百分點，心里特別踏實。這種把理論落地看到成效的感覺，是上課體會不到的。

實習(xí)讓我看清了自己的職業(yè)興趣?，F(xiàn)在看招聘，會更關(guān)注那些需要做市場分析、交叉驗證的崗位。這段經(jīng)歷直接促使我決定下學(xué)期考CFA，先把公司里用到的估值模型、固定收益那塊補上。銀行里前輩說的“做產(chǎn)品要像醫(yī)生診斷，不能只看癥狀”這句話，我現(xiàn)在還記著。以后真要做金融，得往這個方向努力。

行業(yè)趨勢這塊，明顯感覺到現(xiàn)在信貸產(chǎn)品越來越強調(diào)場景化。比如我們做的信用貸，最后能結(jié)合用戶購物、旅游這些行為做動態(tài)額度調(diào)整。這背后是大數(shù)據(jù)和AI在賦能風(fēng)控。我實習(xí)時用的Python庫還不夠熟，有些復(fù)雜模型寫起來卡頓，看來后續(xù)得加把勁學(xué)。不過也看到，單純靠算法還不夠，還得懂業(yè)務(wù)邏輯。比如有個案例，系統(tǒng)提示某用戶風(fēng)險高，但后來了解才知道是客戶突發(fā)疾病，這種情況就得人工介入。

最大的變化是心態(tài)。以前覺得寫個報告、跑個數(shù)據(jù)就是實習(xí)，現(xiàn)在明白每個環(huán)節(jié)都可能影響成千上萬用戶的資金安全。7月底有個產(chǎn)品測試，我連續(xù)加班3天，就為了確保某個參數(shù)設(shè)置不出問題。雖然最后沒出紕漏，但那種責(zé)任感真的不一樣。這8周也練了我的抗壓能力，以前遇到難題就想找老師，現(xiàn)在會先自己查資料、找同事請教，感覺離職場人近了一步。未來無論是考研還是工作，這段經(jīng)歷都成了我的底氣。

四、致謝

在此，想感謝實習(xí)所在的銀行集團金融市場部提供這個機會。8周時間里，參與真實的產(chǎn)品開發(fā)讓我受益匪淺。特別感謝我的導(dǎo)師，耐心指導(dǎo)我分析產(chǎn)品A利率模型的變量權(quán)重，那些關(guān)于歷史數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的討論，我現(xiàn)在還記著。部門里幫過我找數(shù)據(jù)的同事，還有一起做壓力測試的小伙伴，你們給的思路讓我對風(fēng)險評估有了更立體的認(rèn)識。這段經(jīng)歷里，他們的幫助是實實