金融学商业银行银行实习生实习报告

金融学商业银行银行实习生实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在国内某商业银行风险管理部担任实习生，参与信贷业务风险监控与数据分析工作。核心工作成果包括协助完成560笔个人住房贷款和320笔小微企业贷款的风险评估，通过建立动态监控模型，将重点风险客户的预警准确率提升至92%；应用Python对历史违约数据进行分析，生成20份风险评估报告，为业务部门提供决策支持。专业技能方面，熟练运用VBA自动化处理信贷审批流程中的报表统计，累计处理数据量达1.2万条，优化了30%的常规工作时长；运用SPSS进行相关性分析，验证了收入水平与贷款逾期率的显著负相关性（r=0.61，p<0.01）。工作期间提炼的可复用方法论包括：构建“三阶五级”风险识别框架，即按行业、区域、产品分层，再细分至客户类型和交易场景，结合历史违约数据动态调整风险权重系数。

二、实习内容及过程

1.实习目的

希望通过在银行的实习，了解商业银行信贷业务的真实运作模式，掌握风险控制的基本方法，把学校学的金融理论知识跟实际工作结合起来，看看自己到底对哪方面更感兴趣，为以后找工作做点准备。

2.实习单位简介

我去的这家银行是国内规模比较大的商业银行，主要业务有存贷款、中间业务什么的，网点分布挺广，客户量也大。我在的风险管理部，主要是做信贷风险的监控和数据分析，给业务部门提供支持。

3.实习内容与过程

第一周主要是熟悉环境，看一些内部的培训资料，了解银行的风险管理制度和信贷业务流程。比如贷前调查、贷中审查、贷后管理这些环节是怎么衔接的，每个环节有哪些风险点。

第二周到第五周，开始接触具体工作。主要是协助处理信贷业务的风险监控，具体来说就是审核信贷审批系统的预警信息，对一些风险指标异常的客户进行深入分析。比如有一次，系统提示某区域的个人经营性贷款逾期率突然升高，我就按照要求，把该区域过去半年的贷款数据导出来，用Excel筛选出逾期超过30天的客户，然后跟业务部门沟通，了解这些客户的主要行业和经营状况。最后整理成报告，发现主要是受当地某个行业政策调整的影响，于是建议业务部门对该行业的客户新增审批提高一些要求。

后期还参与了一个小项目，帮部门建立一套客户风险评分的初步模型。主要是用SPSS对历史数据做回归分析，筛选出一些跟违约率关系比较强的变量，比如资产负债率、征信记录、担保情况这些。虽然只是辅助性的工作，但感觉挺有意思的，至少知道怎么用专业软件把数据变成有价值的参考。

4.实习成果与收获

八周下来，我整理了大概300多份风险评估报告，涉及几百笔贷款业务，其中有几个是重点关注的，后来确实有几笔贷款出现了逾期，跟我的分析方向挺一致的，感觉挺有成就感的。最大的收获是学会了怎么用数据分析的方法来识别风险，以前在学校学模型，感觉离实际应用挺远的，这次才知道怎么把模型落地，怎么根据实际情况调整参数。还有就是在跟业务部门沟通时，知道怎么把专业术语转成他们能听懂的话，这点挺重要的。最大的改变可能是觉得数据处理能力真的挺重要的，以前觉得Excel就那么点功能，结果这次用VBA自动处理数据，效率高多了，至少把我自己弄得效率提高了不少。

5.问题与建议

这次实习也让我发现了几个问题。比如部门内部的培训机制其实挺薄弱的，很多业务流程和系统操作都是靠自己在摸索，虽然最后都搞明白了，但感觉挺浪费时间的。另外就是岗位匹配度上，我觉得我可以接触到的东西还是少了点，比如风险管理里面的一些核心模型和算法，就没什么机会接触，可能跟我本身的基础有关，但部门也可以考虑给实习生安排更系统化的任务。我的建议是，可以给实习生做一个标准化的入职培训，把主要的业务流程和系统操作都讲清楚，另外可以设置一些轮岗或者参与核心项目的机会，比如让实习生偶尔参与一下风险委员会的讨论，或者跟着老师做更深入的数据分析，这样收获可能会更大。

三、总结与体会

1.实习价值闭环

这八周的经历，让我对金融学专业的理解不再是停留在书本和课堂。从2023年7月1日刚开始接触信贷系统时的懵懂，到8月31日能够独立完成一份风险评估报告，我真正看到了理论知识如何转化为解决实际问题的能力。比如，在分析那560笔个人住房贷款数据时，我发现通过交叉验证历史违约数据，可以将模型的预警准确率从88%提升到92%，这让我深刻体会到数据分析在风险管理中的价值。实习不是简单的体验，而是让我构建了一个完整的认知闭环学以致用，再发现问题，然后去学习如何解决。

2.职业规划联结

这次实习让我更清楚地认识到自己的兴趣点和不足。我发现自己对信贷风险分析和量化建模比较感兴趣，但面对庞大的数据量和复杂的业务逻辑时，还是会感到力不从心。比如，在尝试用Python处理超过10万条的结构化数据时，因为对库的调用不熟练，花了一个下午的时间才调通一个简单的数据清洗脚本。这让我意识到，要真正胜任这类工作，还需要在编程和统计建模方面下更大功夫。接下来打算系统学习Python在金融领域的应用，并考虑报考CFA，特别是其中的市场风险和信用风险部分，把实习中遇到的问题一个个补回来。

3.行业趋势展望

在实习期间，通过参与部门的风险讨论，我感受到现在银行的风控越来越依赖数据驱动和智能化技术。之前整理的那320笔小微企业贷款案例，有几位客户是因为市场突然变化导致经营困难，但他们的传统征信数据并没有明显恶化，如果仅凭传统风控模型很难及时识别。这让我想到，未来风控领域的发展，一定是更精细化、更动态的，单纯依靠经验判断或者静态模型肯定行不通。银行需要不断投入资源开发新的风控技术和模型，比如机器学习、自然语言处理这些，来应对日益复杂的经济环境和金融科技带来的挑战。作为学生，我觉得自己有责任跟上这些变化，不能等到工作了才去适应，现在就开始涉猎这些新技术，可能会让自己未来更有竞争力。

4.心态转变与未来行动

八周时间不算长，但确实让我感受到了从学生到职场人的角色变化。以前做作业，错了就改，现在做事要考虑很多现实因素，比如时间成本、沟通成本，还要对自己的工作负责。记得有一次，因为对某个行业政策理解不到位，导致分析结果有偏差，被带我的老师指出了，虽然只是小问题，但当时压力挺大的。不过，这也让我学会了怎么去承担责任，怎么去改进。未来，我会把这种责任感带到学习和生活中，遇到困难不逃避，主动去解决。实习中积累的这些经验，无论是处理数据的技巧，还是分析问题的思路，都会成为我后续学习和求职的底气。比如，我会把实习期间整理的那20份风险评估报告的模板用起来，平时多练习用模型解决实际问题，争取在下一阶段的学习中，把专业能力再提升一个层次。

四、致谢

1.

感谢这次实习机会，让我学到了