金融学银行金融分析师实习生实习报告

金融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，我在某商业银行担任金融分析师实习生，负责信贷数据分析与风险评估。通过运用Python对2022年全年5000份企业贷款申请数据进行清洗与建模，识别出3类高风险客户群体，准确率提升至82%，为分行优化信贷政策提供数据支持。在实习中，熟练应用VBA自动化处理Excel报表，将月度报告制作时间缩短60%，并参与撰写5份风险评估报告，其中2份被分行采纳用于调整区域信贷配额。实习期间掌握的信贷评分模型构建流程与数据可视化方法，可直接应用于后续课程项目或职业实践。二、实习内容及过程2023年7月1日至8月31日，我在一家商业银行的信贷部当金融分析师实习生。实习前想多了解银行信贷业务实际操作，提升数据分析能力。这家银行规模中游，分部门挺多，信贷部主要管公司贷款审批。我被安排跟着高级分析师学活，主要做数据整理和风险评估模型辅助工作。实习期里，核心任务是处理2022年全年5000份企业贷款数据，用Python清洗数据，发现不少条目有重复或缺失值。花了两周时间写脚本自动去重和填充空缺，把数据错误率从5%降到1%以下。之后用SPSS做相关性分析，找出企业规模、资产负债率和逾期概率的关联性，得出相关系数超过0.7的3个关键指标。协助分析师构建了一个基于Logistic回归的评分模型，在测试集上预测准确率达到82%，比部门原有模型高5个百分点。还用VBA把Excel报告模板自动化，以前每月整理报表要3天，后来1天就搞定。期间参与过一次贷前审查会，看分析师怎么解读客户现金流量表，学到了怎么识别经营活动现金流和融资活动现金流异常模式。遇到最大挑战是初期不熟悉银行内部信贷系统操作，有些数据权限没开通，跑了好几次IT部门。后来主动去技术部借调了两天，学会用他们的API接口直接抓取数据，效率高多了。另一个难处是模型结果解释，刚开始写报告时只会罗列数字，后来跟着带我的分析师多看案例，慢慢明白怎么用行业术语把结论说清楚，比如用“杠杆率过高”替代“负债除以资产比率大”。这8周里，最满意的成就是参与编写的《XX区域中小企业信贷风险预警报告》，里面基于模型得出的行业风险排序，被分行采纳调整了该区域信用额度分配方案。这个经历让我意识到，光会分析还不够，得懂业务逻辑，知道怎么把数据转化为决策依据。现在看财务报表，会下意识想这数据在信贷模型里意味着什么。实习也让我发现，银行内部培训挺乱的，新来的员工培训资料五花八门，系统操作也不统一。建议可以建个知识共享平台，把常用操作流程和模型文档标准化，减少新人摸索时间。岗位匹配上，觉得我能接触到信贷全流程挺幸运，但想深入搞模型开发，可能需要再找机会实习。三、总结与体会2023年8月31日结束的这次实习，让我对金融学理论有了实打实的理解。之前学信贷模型，觉得公式挺好懂，实际操作才知复杂。5000份企业数据给我上完“实践课”，从最初手忙脚乱填缺失值，到后来用Python批量处理，效率明显。这段经历验证了课堂上学到的信用评分原理，也让我看清了银行风控的精细化要求。比如，部门用内部评级法（InternalRatingBased）做决策，就得盯紧违约概率（PD）、违约损失率（LGD）这些核心指标，这与学期末做的案例分析题完全不同，数据背后是实实在在的贷款损失。这次经历直接影响了我的职业想法。实习前想进投行搞并购，现在更倾向在银行做信贷研究。因为亲眼见过模型怎么影响分行放贷策略，觉得用专业知识解决实际业务问题挺有成就感。比如，我参与写的那个区域风险报告，看到分行据此调整了中小企业授信额度，就觉得自己的工作挺有价值的。未来打算深化Python在金融领域的应用，计划下学期考个CFA一级，把宏观分析和公司信贷知识结合，希望能做出更完整的行业分析报告。从学生到职场人的转变挺明显的。以前做作业赶Deadline就觉得压力大，现在连续两周加班到晚上10点，为了赶出模型测试报告，反而觉得挺锻炼人。最深刻的是认识到，银行工作不是简单套公式，得懂市场，会沟通。比如，给客户解释逾期概率上升时，光说数据没用，得结合行业周期和客户经营状况，这让我意识到沟通能力的重要性。实习单位虽然培训体系不咋地，但同事间的“传帮带”挺实在。带我的分析师教我怎么看财报里的关联交易，这种细节是书里学不到的。行业看，现在银行都在搞数字化转型，信贷风控也越依赖大数据和AI。我实习时接触到的评分模型，未来可能被更复杂的机器学习算法替代。这让我觉得，持续学习真不是一句空话。比如，最近在自学XGBoost算法，想看看能不能优化模型预测准确率。这次实习就像打开了一扇窗，让我看到金融世界的真实模样，也清楚了自己还得在哪些方面拼命补课。说真的，这段经历值了，至少让我知道以后想干嘛，以及怎么干得更好。四、致谢在此，我想感谢这段实习经历中帮助过我的每一个人。感谢实习单位给予的机会，让我接触到了真实的金融分析工作。特别感谢我的导师，他耐心指导我处理信贷数据，