项目一:阿里巴巴国际站全量企业数字化风控系统搭建(20万会员,亿级数据量的清洗和挖掘)
--工作职责:
领导项目组开发了阿里巴巴国际站全量会员风控体系,其中包括特征指标库和模型库(通用模型和场景模型)的开发、验证评估、上线和定期的维护。运用随机森林和AdaBoost算法,搭建了预测企业倒闭的经营异常模型、预测客户纳税失信的纳税遵从模型、预测客户被税局函调异常的函调异常模型。
利用图模式挖掘识别了企业上、下游虚开发票的风控模型。
--主要业绩:
该风控体系用于阿里巴巴国际站多个场景,国际站平台会员准入,国际站场景金融现金贷授信准入(极速到账,备货贷,退税融资)的准入和额度的A、B卡模型。助力当年“一达通”退税融资场景(票税贷类型产品,千亿资产量级)降低了30%的资损。
项目二:基于大语言模型的交易健康体系和反欺诈智能风控体系搭建
--工作职责:领导项目组挖掘阿里巴巴国际站会员全链路的平台交易数据(订单,资金,物流,关务),
建立客户交易健康度的分层模型以及识别欺诈团伙、刷单行为的模型(图模型,行为序列模型等)。主要开发了用于识别虚假交易的6个图模型和2个行为序列模型(RNN,Transformer),并且持续更新迭代中。
图模型主要基于LPA的买卖家团伙模型、资金闭环模挖掘模型;基于FRAUDAR识别的托管众包刷单的稠密二部图挖掘、识别中介刷单的纺锤网络、识别商圈刷单的稠密子图挖掘、识别僵尸账号的坍塌网络;基于 LPA 分类的风险传播模型；基于图上 PU 的大额刷手识别模型等。行为序列模型主要基于用户的行为序列建立的 LSTM+静态特征的序列模型、并在此基础上发展了行为树 Tree-LSTM 模型。
-- 主要业绩：助力国际站交易规模健康增长，2021 同年增长 50%，履约异常水位控制在 5%以下，虚假交易率控制在 1%以下，历年最低。个人获奖：2019、2020 年获得“市场采购外贸新业态项目组最佳业务支撑奖”、2020 年“最佳履约保障奖”
 项目三：阿里巴巴国际站全量企业外贸交易自动化金融授信体系搭建（授信额度 30-70 万，外贸交易规模 500 亿美金体量）
--工作职责：领导和参与了国际站外贸交易信保产品的风控体系搭建，分析挖掘企业多维度交易数据，建立风控指标和评分卡模型，迭代优化了授信额度模型，并且形成策略、联合产品技术团队开发上线，实现准入、贷中信用额度和贷后催收预警的自动化。基于客户需求建立不同的提额通道，优化客户体验。
--主要业绩：减少优质客户押款率 30%、降低资损 50%。信保项目组当年荣获国际站“最佳客户体验奖”。
项目四：传统外贸企业数字化转型项目（外贸新业态 9710、9810 项目）
--主要职责：设计跨境电商数字化产品解决方案；外贸新业态企业大数据 ETL 数仓建模，形成外贸企业网站行为数据档案；搭建外贸新业态业数智营销平台，监控业务的运营情况、建立客户动销和粘性模型、建立客户满意度模型，输出线上和线下运营策略。并且推动运营策略产品化。
--主要业绩：运营策略助力国际站外贸新业态交易规模达到几十亿规模，帮助进万家外贸企业数字化转型。
团队“外贸新业态 9710”荣获 2021 年国际站最佳奥斯卡项目奖。
 荣誉和其他技能：阿里巴巴“741 人才“项目顶尖人才，带领项目团队 4 人。担任“阿里学习”讲师，讲授课程“概率和统计”、“机器学习算法选讲”、“深度强化学习和大模型微调”；掌握 SQL 和 R 等分析语言。

· 领导和参与了道富银行模型审核(model validation)自动化平台的设计和开发,平台包括三大标准模
块,数据清洗、统计方法有效性评估、模型结果评估,适用于多种回归和分类模型,平台上线后可以
· 使每个模型的审核时间减少60%左右,大大降低审核中的人工失误概率。
· 领导和参与了基于回归模型的企业信用等级模型开发
· 领导和参与了基于回归模型的主权国家信用等级预测模型开发
· 银行综合资本分析和审查(CCAR) 模型开发
· 带领团队3人。在大团队内部组织机器学习讨论班,讲授“蒙特卡洛方法应用”,“证券基本面的研究”,掌握SQL和R、SAS等分析语言。