金融科技金融科技公司金融产品经理实习生实习报告

金融科技金融科技公司金融产品经理实习生实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家金融科技公司担任金融产品经理实习生。核心工作成果包括参与设计一款基于机器学习的信用评估模型，通过数据清洗与特征工程，将模型准确率从基础版的68%提升至89%，覆盖用户测试量达10,000人。应用Python进行数据分析，使用SQL处理每日交易数据，处理量达50万条。通过A/B测试优化用户界面，使注册转化率提升15%。提炼出可复用的方法论：1）数据驱动决策，通过迭代实验验证假设；2）跨部门协作机制，每周与研发、风控团队同步进度，确保产品合规性。专业技能包括数据建模、敏捷开发流程及风险控制策略应用。

二、实习内容及过程

实习目的是想看看金融科技领域的产品经理具体是干啥的，学点真本事。实习单位是一家做消费信贷的科技公司，主要搞些大数据风控和线上申请业务，规模不大不小，团队氛围还行。

我实习8周，主要跟着导师做一款小额贷款产品的迭代优化。具体过程是，第1周到第3周，我帮忙整理用户反馈和数据分析报告，用Python把日志数据跑一遍，找出几个可能的改进点。第4周到第6周，参与新功能设计，比如调整申请门槛的算法，导师教我用A/B测试来做验证，我负责随机分组和效果追踪。有一次做特征工程遇到困难，用户行为数据太散，我花了两三天研究特征交叉的方法，最后把模型评分卡准确率从86%提到89%，虽然提升不算特别夸张，但至少是实实在在的进步。第7周和第8周，我参与写了产品需求文档，跟研发那边对接接口细节，顺便了解下反欺诈的规则是怎么设定的，挺有意思的。

这期间遇到的最大挑战是需求变更太频繁，有时候一个功能刚定下来，业务部门又根据市场反馈要改，搞得我头都大了。后来我学会了用Jira跟踪进度，每天开短会同步状态，虽然不能完全避免变动，但至少能少走点弯路。实习收获主要是把课堂上学到的数据分析、产品设计那套东西，跟实际业务挂上了钩。比如原来觉得评分卡就是个公式，现在明白背后要考虑业务成本、用户体验、合规要求一堆因素。最直观的感受是，做产品没想象中那么浪漫，得跟各种数据、各种流程死磕。

职业规划上，我更确定自己想往金融科技这块儿发展，特别是风控方向，感觉挺有挑战的。不过实习也发现点问题，比如公司内部培训体系不太完善，很多业务逻辑都是靠师傅带徒弟，效率不高。另外我感觉自己跟研发沟通时，技术术语还不太够用，有时候表达不清。建议公司可以搞点标准化的流程文档，或者组织些跨部门的知识分享会。对于新人来说，岗位匹配度这块儿也得提前沟通好，别来了发现干的多是基础辅助工作，跟预期有差距。我这边呢，以后得多看些行业报告，把技术术语和业务场景结合起来记。

三、总结与体会

这8周在金融科技公司当产品经理实习，感觉像是从书本理论掉进了一个真实运转的机器里，每个零件怎么咬合，哪个螺丝可能松了，都看得更清楚了。实习价值闭环是啥呢？就是我当初想学点市场验证的技能，比如怎么用数据驱动产品迭代，现在不光是知道该干嘛，还摸着石头过了几回，比如那个信用评估模型的准确率提升，就是实实在在的闭环。导师说的“小步快跑，快速迭代”不再是句空话，而是每天面对的需求变更和数据分析的真实写照。

对我职业规划的影响挺直接的。之前对金融科技的理解有点模糊，现在觉得风控和产品设计是两个特别能结合的领域，特别是利用机器学习优化用户体验，这让我挺兴奋的。我打算下学期就把Python的数据分析课程补完，顺便看看能不能拿下PMP证书，把实习里学到的敏捷开发流程系统化。行业趋势上，感觉大家现在都在拼场景渗透和用户粘性，单纯做产品有点难了，必须得懂点运营、懂点技术，才能做出既合规又好用的东西。

最深刻的体会是心态转变。以前觉得做产品就是画图写文档，现在明白要扛住业务、技术、合规好几方面的压力，有时候一个需求要反复拉扯半个月。记得第6周的时候，为了一个催收场景的产品优化，我连续三天加班到凌晨，主要是想把用户接受度控制在合理范围，结果转化率真的提升了12%，那一刻觉得挺有成就感的。这种责任感、抗压能力，可能是学校里学不到的。未来肯定要把这块儿补上，无论是继续深耕专业领域，还是考个相关的证书，都算是这次实习给我的具体任务了。感觉这8周没白费，至少让我知道了自己想去哪儿，该怎么去。

四、致谢

感谢实习单位给我这个机会，让我接触到真实的金融科技产品环境。

特别感谢我的导师