会计学银行金融分析师实习生实习报告

会计学银行金融分析师实习生实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在XX银行担任金融分析师实习生，负责协助完成信贷风险评估模型优化工作。通过运用Python进行数据清洗与分析，处理了2022年全年的1.2万笔小微企业贷款数据，识别出3类高风险客户特征，将模型预测准确率从68%提升至72%。参与撰写5份行业分析报告，涵盖10个细分领域的市场趋势，为团队决策提供了数据支持。实习期间，将《高级财务分析》课程中的因子分析法应用于信贷评分模型，验证了5个关键财务指标的显著性水平（p<0.05），并开发了自动化数据处理脚本，将报告制作时间缩短了40%。这些实践深化了对金融风控工具的理解，掌握了从数据采集到可视化分析的全流程方法论，可直接应用于类似业务场景。二、实习内容及过程2023年7月1日至8月31日，我在XX银行金融分析部实习，岗位是金融分析师实习生。实习目标挺明确的，就是想看看金融分析在实际工作中怎么落地，尤其是信贷这块。这家银行规模不小，分好几个业务条线，我们部门主要做企业贷款和信用卡风险控制，客户类型挺杂，从中小微到大型国企都有。我跟着团队接触了不少真实业务，不像学校做模型，这里的数据都是历史真实的，噪点也多，得花时间清洗。我的主要工作分三块。一块是数据整理，用Python帮团队处理2022年全年的1.2万笔小微企业贷款数据，筛选出逾期超过90天的样本，发现制造业和建筑业行业的违约率明显偏高，具体是12.5%和15.3%，比整体水平高5个百分点。另一块是协助做行业分析，跟着导师整理了10个行业的宏观指标，比如GDP增速、社融规模，发现消费贷在疫情后复苏明显，但小微企业的融资需求还是偏弱。最后是参与模型验证，之前学过Logit模型，但实际用起来发现特征工程特别关键，我们尝试了10个财务指标和3个行为指标，最终选了5个，用ROC曲线看，AUC达到了0.78，比之前的基准模型好不少。过程中遇到点挑战。刚开始做数据清洗时，好几个字段缺失值特别多，比如客户经营年限这一块，直接扔掉肯定不行，导师教我用多重插补法（MultipleImputation），我花了两周时间自学Python的statsmodels包怎么实现，最后把缺失率从35%降到15%，数据质量提升挺明显。还有一次写行业分析报告，对着一堆宏观数据不知道从何下手，导师让我先看行业景气度指标，比如PMI、订单指数这些，我这才意识到自己光盯着财务数据看太片面了，得结合宏观环境。实习成果就是产出了一份关于小微贷风险特征的报告，还有3份行业分析初稿，虽然最后都是导师修改定稿，但数据整理和模型验证的部分是我主导的。收获挺大的，对金融风控的整个流程有了更直观的认识，从数据采集到特征工程，再到模型落地，每个环节都不容易。之前在学校做实验，数据都是现成的，这里真实世界的数据质量参差不齐，得自己动手解决很多问题。技能上，Python的pandas和scikitlearn用得更熟练了，还学会了怎么用Excel做数据透视表快速看趋势。困难主要来自两方面。一是银行内部系统有点老旧，有些数据要手动导出来，效率不高。二是团队人手紧张，有时候会被临时拉去做其他杂事，跟核心业务接触的时间反而少了。我觉得单位管理上，可以多搞点系统培训，比如教大家怎么用PowerBI做可视化，现在年轻人都喜欢这种交互式的报表。培训机制上，对新实习生最好有个标准化的Onboarding流程，光靠导师带有点看运气。岗位匹配度的话，我觉得可以让学生提前了解具体业务需求，比如来之前先看看团队在做哪些行业，我这次就有点懵，来了才发现要懂挺多东西。我觉得这次经历让我更清楚自己想干嘛了。以前觉得金融分析就是个模型，现在明白跟业务结合太重要了，以后想往企业风控方向发展，得多学点行业知识，还得练好沟通协调能力，毕竟要跟客户经理、贷后管理等部门打交道。虽然实习中暴露了不少问题，但至少知道自己短板在哪，接下来要补哪些课了。三、总结与体会这8周在XX银行的实习，像是在学校理论之外，给自己打开了一扇真实的窗。从2023年7月1日到8月31日，每天接触的是实实在在的信贷数据和风控案例，感觉跟课本里的那些模型公式一下子拉近了。实习的价值，我觉得就在于这个闭环我带着对金融分析的理解去实践，在实践中发现了理论的不足，又在实践中学会了怎么弥补，最后带着更清晰的认识和技能回到了学习的轨道上。这段经历直接冲击了我的职业规划。实习前，我对金融分析师的印象还比较模糊，觉得就是调数据、跑模型。去了之后才知道，尤其是银行这边，光懂技术远远不够。比如，我们处理的1.2万笔小微企业数据，最终要做出的不仅是风险评分，还要能解释得通为什么某些行业或地区的风险更高，这就要结合宏观经济报告、行业政策这些“软信息”。这让我意识到，未来的工作需要更强的综合分析能力和沟通能力。我之前觉得写报告就是罗列数据，现在明白，怎么把复杂的分析结果用简洁明了的语言讲给别人听，甚至说服对方，这可能是更重要的能力。所以接下来，我打算系统学学财务报表分析那门课，把基础打牢，还得找机会考个CFA，至少把那些行业知识和估值模型先过一遍。这8周让我真切感受到，从学生到职场人，责任感完全不一样了，处理数据时哪怕是一个小的疏忽，都可能影响最终的决策，这种压力是以前没体会过的，好在也逼着自己快速成长。实习中也看到了一些行业趋势。现在银行在做信贷风控，明显更看重数据驱动和智能化。我们团队也在尝试用机器学习优化模型，虽然我参与的还不多，但导师们经常讨论怎么把文本信息（比如财报附注）也纳入分析，怎么利用外部数据源（比如舆情、供应链信息）来做补充。这让我觉得，未来几年，金融科技这块肯定是大方向，单纯靠传统方法肯定不行。我实习结束时那仨行业分析报告，导师也提醒我说，光看历史数据不够，还得会预测趋势。这让我有点焦虑，但也更有动力了，感觉自己的学习不能停，得跟上这个节奏。总的来说，这次实习最大的体会就是“学无止境”这四个字。学校教给你的可能是基础工具和框架，但怎么在实际工作中灵活运用，怎么应对各种预料之外的问题，只能靠自己一步步摸索。这段经历虽然短暂，但给我的触动很大。它让我明白了理论联系实际的重要性，也让我更清楚了自己未来的努力方向。接下来，我会把实习中学到的东西，特别是Python在数据处理上的应用，还有对信贷风险的理解，都融入到后续的学习里，争取再拿几个有含金量的证书，比如CPA或者FRM，希望能为以后真正进入这个行业铺好路。这段经历确实