金融金融机构实习生实习报告

金融金融机构实习生实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家金融控股公司担任风险管理实习生，负责协助完成信贷风险评估模型的数据清洗与验证工作。通过运用Python进行数据清洗，处理了约5万条客户信用记录，准确率达98.2%；参与构建的信用评分模型，使坏账预测准确率提升了12.3%。核心工作包括运用SQL提取金融数据库中的关键指标，如逾期率、负债率等，并利用Excel进行交叉验证。实习期间，系统掌握了数据清洗的标准化流程，以及如何通过统计方法优化风险评估模型。这些方法论可应用于后续金融数据分析工作中。

二、实习内容及过程

2023年7月1日到8月31日，我在一家金融控股公司做风险管理实习生。公司主要做资产证券化和供应链金融，风险控制挺严格的。实习初期，跟着导师熟悉公司风控系统，主要是信贷风险评估流程，从数据采集到模型验证，每个环节都有明确标准。7月中旬开始独立处理项目，负责某消费分期产品的逾期数据分析。原始数据有3万条，包含年龄、收入、负债率等字段，但数据质量差，缺失值和异常值占比超15%。导师教我用Python的pandas库清洗，还让我用SQL从数据库里筛选特定时段的样本。第一次写SQL语句写错好几次，导师就给我发了几篇数据库操作笔记让我自学，慢慢就上手了。8月初，我参与构建了一个基于逻辑回归的坏账预测模型，用历史数据训练，预测准确率从基线的85%提高到88%，AUC值也增加了0.1。遇到的最大挑战是模型调参，有些变量系数不稳定，后来发现是数据量不足导致的，就建议增加近三个月的样本，效果明显。实习最后两周，我开始整理分析报告，用Excel做了数据透视表，可视化逾期趋势，还用VBA做了自动计算功能，让报告生成更快。最大的收获是学会了怎么把理论应用到实际工作中，比如怎么通过统计方法验证模型的稳健性。虽然公司培训机制一般，就是发些内部资料，但岗位匹配度挺高的，让我对风险计量有了更直观认识。要是管理能更灵活些，比如允许实习生多接触核心项目，效果可能更好。这段经历让我想往量化风控方向发展，但知道还得补不少统计和编程知识。

三、总结与体会

这8周，从7月1日到8月31日，感觉像是从校园到职场的快速过渡。实习最大的价值在于把书上学到的风险模型、计量方法，真刀真枪地用到消费分期那个项目中。处理3万条数据，清洗、建模、验证每一步都挺扎实，最终88%的预测准确率，虽然不算顶尖，但对我这种新手来说已经挺满意。这段经历让我明白，风控不是光靠公式，还得懂业务，知道数据背后的逻辑。比如逾期率突然升高，不能只看数据表面，得结合宏观经济、行业政策、甚至是个体行为特征去分析。最大的体会是心态变了，以前做作业追求完美，现在明白在真实工作里效率更重要，7月中旬那会儿调试SQL语句花了快两天，虽然有点烦躁，但最后解决问题时成就感挺强。公司那套风控体系，特别是压力测试的流程，给我打开了新视野。未来打算把实习中发现的模型局限补起来，比如想学更深入的机器学习算法，计划下学期考个CFA，特别是固收那块和风险管理相关的知识，争取明年能找到更对口的机会。金融行业变化快，这次实习让我意识到，光靠学校知识远远不够，得持续学，尤其是怎么把理论转化为解决实际问题的能力。

四、致谢

感谢这段在金融控股公司的实习经历，让我有机会把课堂上学到的风险评估知识用在实际项目中。特别感谢我的导师，从7月1日到8月31日这段时间，耐心指导我处理消费分期那个项目，教我怎么用Python清洗5万条数据，怎么用SQL筛选样本，还有模型调参时遇到的问题，都是他一步步点醒我。也谢谢部门的同事们，在我写分析报告时，给了我不少关于可视化呈现的