个人介绍
【互联网金融、金融科技、项目管理、产品设计、大数据,Ai、中台产品、法律多重专长】
职业发展:技术高级->项目经理->部门经理->研发总监->产品总监->资深产品经理->技术总监
1.15年以上互联网行业相关工作经验,11年消费金融(贷前、贷中、贷后风控)全业务流程经验,曾管理30人团队,参与大数据风控和大数据BI决策报表设计;
2.懂得产品与运营、营销结合,有成功的商业型、用户型产品项目(资金规模达123亿元,注册用户300W+,日活用户3W+);
3.除金融外,有OA、CRM、物联网IoT、APP、电子商城、供应链系统、小程序项目经验;
4.取得:PMP认证、系统集成项目管理证书、法律职业资格证书(司法部)对于金融和银行合规风控有精准把控。
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产品设计:Axure RP、蓝湖
前端技术:HTML、CSS、JavaScript、jQuery、Ajax、Vue.js、webpack、node、uni-app
后端开发:SpringCloud、SpringBoot、myBatisPlus、Alibaba、RocketMQ、RabbitMQ、sentinel、seata、Elasticsearch+Kibana、swagger
Web服务:REST、Websocket、Web Service等
数据库:MySQL、SQL server、MongoDB、Redis
集成和部署:Linux(Centos/Ubuntu)、Bash/Shell、Docker、Jenkins、Git/SVN、GitLab
其它:IDEA、Maven、Nexus、Nacos、Nginx、MyCat、JDK、Python、C#、.Net、PMP/系统集成工程师、法律职业资格证书
工作经历
2020-11-20 -2024-06-30深圳京册金融服务有限公司技术总监
培养了高效的敏捷开发队伍,完成了资产管理系统、外访APP、呼叫中心及Ai智能机器人项目的整合。系统服务60多个分公司2000多个催收和管理人员使用,性能可靠稳定。打造了诉讼系统,文书系统。跟进过金融案件的批量诉讼、批量仲裁、批量调解。
2017-07-01 -2020-10-30深圳合众财富金融投资管理有限公司广州分公司资深产品经理
1、对管理产品团队,制定标准化,工作流程规则化,培训提升组员;全流程数据监控分析,对产品运营转化与策略有独特见解和方法;与各部门协调工作。 2、完成了投资理财、风控系统,催收系统,仲裁系统,营销系统,Crm系统,消费贷、现金贷、信用贷App,P2p投资平台,印度短期贷项目(前后台),印尼短期贷项目(前后台)、业务中台等产品的规划设计
2009-06-01 -2017-06-01广州帝隆科技股份有限公司研发总监
工作描述:组织人员,从公司的战略金融产品:需求分析,概要设计,详细设计,人员调配和管理,项目进度管理,到后期项目测试,优化,交接,文档归档和维护等。 实现了P2P系统、众筹系统、SSO单点登录系统、D8小贷系统,物联网IoT采煤机平台,物联网IoT电梯远程控制监控系统、考勤机系统等0到1的突破。
2004-07-01 -2009-05-01广州全程高级开发
打造面向企业软件,《全程i -OA办公自动化软件》、《全程-PM任务项目管理软件》、《全程-QC-CRM客户管理系统》、《全程-HR人力资源管理软件》、《全程-HMS猎头管理软件》、《全程-PES人才招聘系统》、《全程-采购招标管理系统》
教育经历
2016-07-01 - 2018-12-30暨南大学商务管理专业本科
2001-09-01 - 2004-07-01广东科学技术职业学院软件工程专科
资质认证
技能
本项目旨在构建一个集成案件催收、外访管理、呼叫中心服务、AI机器人辅助、大数据分析及BI决策报表于一体的全面资产催收系统。该系统通过整合先进的信息技术,实现对逾期资产的高效、精准催收,同时优化催收流程,降低运营成本,提高催收成功率,助力金融机构或债权方有效管理逾期风险。 项目组成与关键技术: 1. 案件催收模块: - 集中管理所有逾期案件,包括案件导入、分配、进度跟踪、催收记录、对账及结果反馈。 - 支持多种催收策略配置,如短信提醒、*催收、AI机器人催收、信函通知等,根据案件情况自动调整催收策略。 2. 外访APP: - 为外访催收人员提供移动办公工具,支持现场催收记录、债务人信息收集、现场照片上传等功能。 - 实时定位与轨迹追踪,确保外访工作的真实性与高效性,同时保障催收人员安全。 3. 呼叫中心模块: - 设立专业催收呼叫中心,配备高效呼叫管理系统,支持自动拨号、呼叫记录、录音存储等功能。 - 结合AI机器人,实现初步筛选与提醒服务,减轻人工压力,提高催收效率。 4. AI机器人: - 利用自然语言处理与机器学习技术,开发智能催收机器人,自动进行语音或文本催收对话。 - 机器人能够根据债务人反应调整话术,进行情绪安抚或强化催收力度,同时记录对话内容供后续分析。 5. 大数据平台: - 构建大数据处理与分析平台,收集并分析债务人信息、催收历史、还款行为等多维度数据。 - 通过数据挖掘与预测模型,识别高风险债务人,预测还款意愿与能力,为催收策略制定提供数据支持。 6. BI决策报表: - 基于大数据平台的分析结果,生成直观的BI决策报表,展示催收业绩、风险分布、催收效率等关键指标。 - 支持多维度、自定义报表设计,帮助管理层快速掌握催收情况,优化催收资源配置与策略调整。 项目业绩: 1. 提高催收效率:通过自动化、智能化手段,显著缩短催收周期,提高催收案件处理速度。 2. 降低运营成本:减少人工干预,降低人力成本;通过精准催收策略,减少无效沟通与资源浪费。 3. 提升催收成功率:大数据分析与AI机器人辅助,使催收更加精准有效,提高催收成功率与回款率。 4. 优化客户体验:在合规前提下,采用温和而坚定的催收方式,尽量减少对债务人的负面影响,维护品牌形象。 5. 强化风险管理:实时监控逾期资产状况,及时预警潜在风险,为金融机构或债权方提供强有力的风险管理工具。 6. 广泛适用性:该系统适用于银行、消费金融、小额贷款公司、专业催收公司等多种金融机构及债权方,展现了其跨行业应用的广泛前景。通过持续的技术创新与服务优化,该项目将持续推动催收行业的智能化、专业化发展。