金融学银行机构银行实习生实习报告

金融学银行机构银行实习生实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在某银行信贷部门担任银行实习生，负责信贷资料整理、客户信息录入及风险评估辅助工作。核心工作成果包括整理并录入超过500份客户信贷资料，准确率达98%；协助完成30笔贷款申请的风险评估初筛，平均用时1.5小时/笔；参与编制5份信贷业务周报，数据错误率低于2%。专业技能应用上，运用ExcelVLOOKUP函数提升资料匹配效率40%，通过SPSS进行基础数据统计分析，得出不良贷款率与客户收入水平的线性相关系数为0.35。提炼出的可复用方法论包括标准化信贷文件模板化处理，以及动态监控关键指标波动。

二、实习内容及过程

2023年7月1日到8月31日，我在一家股份制银行信贷部实习。目标是熟悉银行信贷业务全流程，尤其是信用风险评估这块。部门主要是做对公贷款，客户类型覆盖制造业、零售业和科技初创公司。

我的日常工作是整理借款企业的财务报表、征信报告这些材料，用Excel建立数据库，标明关键指标。7月中旬开始接触风险评审，跟着导师看了10笔不良贷款案例，发现很多是现金流断裂导致的。有一次录入数据时，发现某家客户的存货周转率异常低，低于行业均值50%，导师教我交叉验证其采购和销售数据，最后定位到是季节性经营但未计提足够减值准备。这个案例让我明白，光看报表数字不够，要结合行业特性分析。

困难主要是初期对财务指标理解不深，比如毛利率和净利率的区别经常搞混。我花了2周时间把杜邦分析体系自学一遍，还用Python写了脚本自动计算30家企业的核心财务比率，效率确实高不少。8月份独立负责小微企业贷后监控时，用SPSS做了5家企业的信用评分模型，准确率达到85%。期间发现部门资料归档挺乱的，有些客户的最新财报和旧版报告混在一起，导致审核时反复翻找。

实习成果主要是完成了200多家企业的资料整理，其中87家录入数据错误率低于1%。最大的收获是掌握了信贷业务的基本逻辑，比如如何通过资产负债表判断企业的偿债能力。不过也看到部门培训挺粗糙的，很多新人靠边抄边学，而且系统操作手册更新不及时。建议可以搞个在线题库，考考基础会计分录和风险识别题，至少能巩固记忆。这8周让我确定想往信贷方向发展，但清楚自己离真正上手还差得远，得多练练行业分析这关。

三、总结与体会

这8周，从7月1日到8月31日，感觉像是被扔进了真实世界的银行信贷池里，呛了好几口水，但也浮出了水面。实习的价值在于，我把学校学的那些抽象信用风险评估模型，真真切切用在了200多家企业的数据上。记得刚开始整理资料时，对着那些密密麻麻的财务报表头疼，连应付账款周转天数都搞不清，后来跟着导师复盘一笔制造业客户逾期案例，发现正是由于其存货跌价准备计提不足，导致短期偿债压力骤增。那一刻才懂，课堂上的杜邦分析不是纸上谈兵，而是能救命的真本事。

这段经历直接把我的职业规划往信贷分析师方向又推了半步。以前觉得银行工作就是按部就班，现在明白每个环节都得像盯螺蛳壳里做道场一样精细。比如8月中旬做的5家小微企业贷后监控报告，用SPSS构建的简单评分模型，帮业务员提前预警了2家潜在风险，虽然只是个辅助角色，但感觉自己离“用数据说话”的距离近了不少。

行业趋势这块，明显感觉到现在银行在做普惠金融时，特别看重科技赋能。我们部门也在试点用机器学习预测企业违约概率，虽然我只负责了最基础的数据清洗，但看到系统自动抓取财报异动时，就觉着未来信贷风控会越来越依赖算法。这也让我意识到，光懂财务还不够，得学学Python和机器学习基础，不然以后真的会被淘汰。

心态转变是最大的收获。以前写论文嫌麻烦，现在整理几百份资料，一个标点错误都要反复核对，更别提7月底那段时间，一个月内要完成3次贷后检查汇报，熬夜改材料到凌晨是家常便饭。虽然吐槽过系统操作复杂、培训材料陈旧这些糟心事，但真离开时，反而觉得那帮导师挺实在的，愿意把不良贷款的典型案例拿出来剖析。这种从被动接受知识到主动求索技能的感觉，可能就是从学生到职场人最明显的分水岭。

接下来打算用实习攒的钱考个CFA一级，先把基础打牢。毕竟那些信贷分析模型里涉及的衍生品定价、公司估值知识，现在看财报时才能理解得透。8周时间太短，很多东西没学深，但至少摸清了银行信贷业务的一条完整脉络，以后再遇到类似问题，大概知道从哪儿下手了。

四、致谢

在此期间，感谢那家银行提供了实习平台，让我有机会将书本知识应用于实践。特别感谢信贷部的导师，在资料整理和风险识别上给了我很多具体指导，比如如何通过交叉验证发现某家客户报表中的异常毛利率。也谢谢一起工作的同事，他们分享的很多