金融学专业XX银行风险管理实习生实习报告

金融学专业XX银行风险管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XX银行风险管理部担任实习生，负责信用风险数据分析与模型测试工作。通过参与不良贷款压力测试，完成了120笔企业贷款样本的回溯分析，识别出3类高风险特征指标，模型准确率提升至82%；运用Python对50组历史数据构建逻辑回归模型，优化了风险评分卡参数，使Zscore预测偏差降低0.15个标准差；协助搭建压力测试场景库，录入并验证了10组宏观冲击情景下的企业违约率数据。实习期间应用了风险矩阵量化方法，将定性评估转化为可视化管理工具，建立了包含30项关键指标的监控看板，为后续风险预警提供数据支撑。二、实习内容及过程2023年7月1日到8月31日，我在XX银行风险管理部实习。部门主要做信用风险评估，具体工作就是帮着分析贷款数据，看看哪些公司可能还不上钱。我跟着师傅做了个不大不小的项目，就是回溯分析120笔企业贷款，找出高风险的几个方面，比如行业集中度、资产负债率变化趋势这些。花了大概两周时间，整理了50组历史数据，用Python搭了个简单的逻辑回归模型，帮着调整参数，最后模型预测准确率从78%提到82%。期间遇到过点麻烦，数据里有些指标特别乱，缺失值特别多，一开始不知道咋办。后来自己上网查了查，学了用KNN填充法，还看了几篇论文，慢慢就弄明白了。师傅也教了我不少，说做风险管理得会处理各种脏数据。实习最后我参与做了个压力测试，给10种经济下行情况下的企业违约率做了个测算，算出来最坏情况违约率会到15%，比之前预想的要高一点，给部门提供了点决策参考。这段经历让我觉得，光会理论不行，实际操作里细节特别多，还得会动手。最大的收获是学到了怎么把风险矩阵跟模型结合用，有个客户群监控看板是我跟着做的，现在看数据方便多了。不过要说有啥问题，我觉得部门里有些流程还是老一套，电脑系统用起来也不太顺手，有时候得手动导好几次数据。我建议可以考虑升级下系统，或者搞点自动化脚本，能省不少事。总的来说，这次实习挺值的，虽然累，但确实学到东西。三、总结与体会这8周在XX银行风险管理部的经历，让我对风险这门学问有了更实在的认知。7月1号刚去的时候，感觉理论知识跟实际操作差得挺远，很多模型参数怎么调、数据怎么清洗，都得从头学。最让我印象深刻的是参与那120笔不良贷款样本分析，一开始对着数据头都大了，后来跟着师傅一点点梳理，搞清楚关键特征指标，比如企业三年内营收波动率超过30%的，违约概率就明显上去了。这让我明白，做风险管理光靠公式不行，得懂业务，还得能耐得住寂寞，盯着一个个数字找出门道。实习期间做的压力测试项目也特别有感触。我们模拟了10种宏观冲击情景，算出来经济下行50%时，某行业中小企业违约率可能飙到15%，这个数字挺震惊的。之前在学校算模型，顶多算个理论值，现在发现实际情况复杂多了，各种因素会互相影响。师傅跟我说，做风险就是要对得起这个“风险”二字，得把最坏情况考虑进去。这段经历让我对风险管理的敬畏心更强了，也体会到这份工作责任不小。从原来觉得风险管理就是调调参数，到现在明白它得结合经济周期、行业政策、甚至管理层变动这些动态因素看，思维确实变了。这次实习也让我更清楚自己想干嘛了。之前对量化风控挺感兴趣的，但去了之后发现，光会模型没用，得懂业务逻辑，还得会跟人沟通。比如分析贷款时，不光看数据，还得了解企业实际经营情况。这让我意识到，以后得在深化专业技能上下功夫，打算明年考个FRM，把信用风险管理这块学得更深。另外，这次经历也让我觉得，学校教的统计、编程这些基础太重要了，不然真到了实际工作中会处处碰壁。看着部门那套系统，有时候觉得有点老，处理大数据效率不高，这也让我想到行业趋势，现在不是都讲数字化转型嘛，以后银行风控肯定得更依赖大数据、人工智能，对人才的要求也会更高。我挺庆幸这次能接触到实际项目，虽然只是打下手，但至少知道以后该往哪努力了。从学生到“准职场人”的感觉挺奇妙的，以前觉得写报告就是交差，现在明白每一份数据分析、每一个模型结果，都可能关系到真金白银，得特别认真。未来要学的还多，但这次实习至少让我开了窍，知道怎么把书上的东西用在实际里了。四、致谢在XX银行风险管理部这8周的实习，离不开不少人的帮助。谢谢部门给我机会，让我能接触实际的风控工作。师傅在实习期间特别耐心，带我从头学起，比如怎么分析那120笔贷款数据，怎么用Python处理那些乱七八糟的样本，都是他手把手教我的。还有部门的各位同事