金融学金融机构风险管理实习报告

金融学金融机构风险管理实习报告一、摘要2023年7月10日至2023年9月5日，我在XX金融机构风险管理部担任实习分析师。核心工作成果包括协助完成5笔次级贷款的风险评估报告，运用VBA自动化处理了3000份信贷数据分析，准确率达98.2%；参与设计并实施了基于Python的信用评分模型，使模型预测不良贷款率误差从12.5%降低至8.7%。专业技能应用方面，熟练运用SAS进行压力测试，处理了10组不同经济情景下的资产负债表敏感性分析，数据波动偏差控制在2%以内。提炼的可复用方法论包括建立动态风险预警指标体系，通过因子分析识别关键风险变量，该模型被团队采纳用于后续50笔信贷业务的初步筛选。二、实习内容及过程1实习目的希望通过实践了解金融机构风险管理的实际操作流程，把学校学的信用风险、市场风险理论跟实际工作联系起来，看看自己到底对哪块更感兴趣，为以后找工作或者读研方向做点准备。2实习单位简介我在的这家公司是国内领先的金融机构，主要业务有信贷、投行、资管，风险管理部负责全行的信用风险和部分市场风险监控，团队不大但业务挺杂，跟好几家评级机构和咨询公司有合作。3实习内容与过程第一周主要是熟悉环境，跟着导师学了公司信贷政策手册，特别是关于贷款五级分类的判断标准。7月20号开始接触具体工作，第一个任务是帮分析师整理某行业贷款的逾期数据。客户是制造业，有200多家企业，数据从2020年到2023年9月，每天要核对还款日期、金额、是否有担保这些信息。一开始手很慢，一个季度数据要整理3天，导师教我用Excel的VLOOKUP和条件格式，后来我琢磨出用筛选加数据透视表批量筛选异常标记，效率提到一天一个季度。8月5号参与了个小项目，帮团队做某个区域的房地产企业风险排查。我负责筛选出过去三年有债券发行的企业，然后用Wind把它们的信用评级、债券收益率、总负债这些数据导出来。发现其中有6家评级在过去一年里被下调，收益率波动比行业平均高1.2个BP，我就做了个简单的表格，把这些企业标红，写明原因。最后团队采纳了我的建议，把这类企业列入重点监控名单。9月的时候开始接触模型，导师让我用SAS处理银行内部的压力测试数据。数据是按季度来的，包括利率、汇率、GDP增长率等宏观经济变量，还要匹配银行自己的资产负债表。刚开始搞不懂怎么对齐时间戳，有些季度数据缺失，有些字段单位不一样，跑出来的结果全是乱码。我厚着脸皮问了一个做模型的老同事，他教我用SAS的PROCSQL先做数据清洗，然后用PROCFREQ检查异常值，最后用PROCREG做回归分析。折腾了两天终于跑通，虽然结果跟导师预期差个0.3%，但至少能用了。4实习成果与收获八周里独立完成了3个行业的逾期数据整理，涉及企业200多家，数据点超过2万个，准确率98%。参与了1个房地产风险项目，筛选出12家高风险企业，其中3家后来真的出问题了。学会了用VBA自动处理信贷数据，节省了至少20小时的工作量。最大的收获是明白风险管理不是光靠模型，很多判断还得靠行业知识和经验。比如做逾期数据时，发现某企业明明没逾期，但数据里显示是“展期”，我就去查政策，发现这种情况下要特殊标注，导师说这就是风险识别能力。5问题与建议团队管理上有点问题，比如导师有时候同时带6个实习生，分配任务的时候容易搞混。培训机制也不太完善，刚开始没人系统地讲过内部系统的操作，都是靠自学或者问同事。岗位匹配度上，我更想做模型开发，但实习主要是数据整理，能接触到的专业工具有限。建议可以搞个新人培训手册，把常用的系统操作录个视频，另外可以增加一些模拟案例分析，比如给实习生一组假数据，让他们做风险评估，这样比直接干活更能学到东西。三、总结与体会1实习价值闭环这8周就像把书本里的风险管理理论掰开了揉碎了看。7月25号第一次接触压力测试数据时，完全懵圈，宏观经济变量怎么跟资产负债表对齐都不知道，硬着头皮查了两天政策手册和网上资料才勉强能跑通SAS的基本操作。后来9月2号独立完成那组制造业逾期数据整理，用VBA自动筛选异常，效率比导师预想的还好，那一刻突然觉得大学学的那些统计方法真不是白学的。数据整理是基础，但把理论和实际结合，比如9月15号分析房地产风险时，发现评级下调和收益率波动确实有相关性，这比单纯听课印象深刻多了。现在回头看，每天处理的数据量超过5000条，虽然累，但每个数字背后都可能是实实在在的风险，这种责任感是以前没体会过的。2职业规划联结实习前想的是进投行，但接触风险部门后，发现更擅长做分析。特别是8月10号跟着做信用评分模型时，虽然只是辅助整理数据，但看到同事用Python搭建模型，根据历史违约率动态调整权重，那种逻辑特别清晰，感觉自己未来的方向可能要调整。现在计划下学期把计量经济学再补一补，顺便准备CFA一级，尤其是关于固定收益和信用风险那部分，把实习里没搞透的理论知识系统学一遍。导师9月20号跟我说，做风险管理要像侦探一样，这点特别对我胃口。3行业趋势展望看着团队9月底开始试用新的机器学习系统做早期预警，感觉技术真的在改变风险管理。以前靠人工分析几百张报表，现在能直接输入数据，系统自动匹配相似案例，效率高多了。但AI不是万能的，10月5号有个案例显示系统把某家经营正常的企业标红了，后来发现是数据口径问题，还是得靠人最终判断。这让我意识到，未来的风险管理人才不仅要懂模型，还得懂业务，能看懂那些非结构化的信息。现在行业都在谈数据治理和风险数字化，下个月打算关注下这方面的论坛，看看具体怎么落地，毕竟这跟自己以后工作直接相关。4心态转变刚来的时候觉得风险管理部肯定都是大佬，我得小心翼翼的。但实际发现，大家都很开放，有次我差点把错误的数据发给全组，导师直接在线上把我拉过去，一边改一边讲为什么错了，一点架子都没有。现在跟同事聊天都直接叫名字，连那个做模型的老同事都夸我学得快。最大的变化是抗压能力，以前做作业熬夜都嫌苦，现在处理紧急数据到凌晨1点，第二天还能接着干，感觉自己成熟了不少。这种经历比在学校混个高绩点实在多了。5未来行动计划下学期把实习里用到的SAS和Python再系统学一遍，现在在啃《信用风险管理》那本书，把9月份分析房地产风险时没注意到的部分重点看。另外打算关注下央行最近发的关于金融科技风险的文件，感觉跟实习里接触到的压力测试异质性数据有点关系，说不定考试能沾点光。总之这段经历让我清楚自己想要什么，剩下的就是努力去实现了。四、致谢1感谢XX金融机构给我这次实习机会，让我能接触到真实的风险管理业务。2特别感谢我的导师，从7月10号带我熟悉业务到9月5号离开，每次我遇到问题他都会耐心解答，比如教我用SAS处理压力测试数据那段，对我帮助特别大。3感谢部门的各位同事，特别