手把手教你写《简短信贷工作总结》,（精选5篇）

更新日期:2025-06-03 21:27

写作核心提示：

撰写关于简短信贷工作总结的作文时，应注意以下事项：
1. 明确总结目的：首先，要明确撰写工作总结的目的，是为了回顾过去的工作成果、总结经验教训，还是为了分析问题、改进工作。明确目的有助于有针对性地撰写。
2. 结构清晰：工作总结一般包括以下几个部分：开头、主体、结尾。开头部分简要介绍工作背景、时间范围等；主体部分详细阐述工作内容、成果、问题及改进措施；结尾部分总结全文，提出展望。
3. 内容全面：总结内容应涵盖以下几个方面： a. 工作职责：简要介绍简短信贷工作的职责和任务。 b. 工作成果：列举在工作中取得的成果，如审批贷款数量、客户满意度等。 c. 工作亮点：总结工作中表现突出的方面，如创新方法、成功案例等。 d. 存在问题：分析工作中存在的问题，如审批流程、客户服务等方面。 e. 改进措施：针对存在的问题，提出具体的改进措施和建议。
4. 语言精炼：工作总结应避免冗长、啰嗦，尽量用简洁明了的语言表达。可以使用图表、数据等方式，使内容更加直观。
5. 逻辑严谨：在阐述观点和事实时，要注意逻辑关系，使文章条理清晰。可以使用总分总、分论点等结构，使文章层次分明。
6. 客观公正：在评价工作和

信贷产品年终总结之客群特征画像

临近年末，围绕信贷产品业务的年终总结，是各家金融机构或科技公司的必要工作内容之一。根据实际业务的数据表现进行汇总分析，不仅为回顾过去业务经营的全貌特点，提供了客观的数据分布描述，而且对后期业务开展的策略制定与实施，具有非常重要的信息参考价值。结合以上实际业务背景，番茄知识星球将为大家推出一套以信贷业务年终总结为主题的系列文章，分别为客户特征画像、贷前风控策略、贷中行为分析、贷后风险表现、风控模型应用。各主题文章均会围绕实际业务场景，来展开相关数据分析过程的描述，本篇将为大家介绍信贷业务年终总结之客群特征画像。

1、实例场景样本分析

为了便于大家对客户画像的全面理解，本文结合具体的实例样本数据来展开分析。本文选取的信贷样本数据包含5000条样本与8个字段，部分数据样例如图1所示。其中，apply_id、date_month、loan_amount、address_details字段为申请订单的基本信息，gender_type、marriage_type、birth_day、address_details字段为客户身份的部分属性信息，各特征的标签含义与取值类型具体如图2所示。

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图1 样本数据样例

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图2 样本特征字典

此样本数据的时间窗口date_month为202101~202112，假设代表某金融机构信贷产品1年的实际业务表现。为了便于数据分析，这里不区分新老用户，各样本均代表客户的唯一订单信息。现围绕以上样本数据，我们对此信贷场景的客群特征分布进行画像描述，具体特征分析将从单一维度、交叉维度两个方面来实现，从而通过数据来有效反映产品的业务规模，以及客群的分布特点。此外，对于重要维度的数据表现，我们采取可视化图表的形式来直观呈现。

对于年龄、地址等特征字段，作为用户的基本身份信息，是画像描述的重要维度，而原样本数据是以出生日期（birth_day）、户籍地址（address_details）来呈现信息的，显然不便于数据的统计描述，因此这里需要对这2个字段进行解析，以加工得到用户的年龄（age）、省市（province）。其中，年龄age以区间形式展开分析，更有利于客群特征分布的体现，在此我们将对样本用户的age以5岁为间隔进行分段表示，例如20~25、26~30等，具体实现过程如图3所示。

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图3 年龄加工过程

针对户籍地址（address_details）信息，以第1条样本数据为例“山东省招远市辛庄镇朱宋村365号”，若通过此类明细数据来分析客群特点是不符合业务需求的，而选择省市维度来分组汇总是通用的有效方式，因此我们对地址详细数据进行加工，提取出各样本用户对应的省市地址province，这里采用python环境中的cpca工具来实现，可自动解析出地址相应的省、市、区县、代码等信息，具体过程如图4所示，样本前10条数据的解析结果如图5所示。在后续对客群特征画像的实践中，我们仅需要提取出地址特征“省（province）”信息即可，可以便于了解各省市的订单数量、放款金额等情况。

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图4 地址解析过程

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图5 地址解析结果

此外，由于放款金额（loan_amount）的取值分布情况较多，其最小值为2000，最大值为15000，对此我们采用与特征年龄（age）同样的数据转换思路，将放款金额（loan_amount）转化为区间形式来进行分析，标签结果以字段amount_bin来表示，放款额度区间范围的间隔大小为1000，例如[2000,3000)、[3000,4000)等，具体实现过程如图6所示。

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图6 放款额度区间实现

2、整体业务情况预览

当样本数据经过适当处理后，接下来我们将对业务表现数据进行分析，首先来了解下产品整体的实际业务情况，常见的维度包括期数类型、额度范围、区域范围等产品基本属性，以及放款总额、用户数量、件均金额等业务运营特点。这里结合样本数据已有的特征情况，选取部分主要分析维度来进行介绍，包括放款总额、订单数量、件均金额、最大额度、最小额度、额度种类、期数类型、放款省份等，具体实现过程如图7所示，输出指标结果如图8所示。

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图7 产品整体情况分析

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图8 产品整体分布特点

由以上结果可知，可以大体了解当前产品的基本情况，产品的分期类型包含3种形式（6/9/12，后续有详细分析）；放款区域的省市数量达到30个，接近于全国范围；授信额度范围为2000~15000元，属于小额贷款范畴，具体额度有一定程度的差异，共有23种额度大小情况，放款额度件均5586元；在202101~202112全年经营中，业务放款订单数量为5000，放款总额规模为27932100元。

3、订单数量维度分析

在简单熟悉了业务的整体情况之后，接下来我们根据订单数量、放款总额、件均金额这3个业务分析维度来展开分析，具体将通过特征的单一维度进行描述，包括放款月份、性别类型、婚姻状况、产品期数、年龄区间、放款额度、省市地址共7个细化特征维度。

订单数量分布将选取以上7个特征维度来展开分析，对应样本数据的字段分别为date_month、gender_type、marriage_type、period_num、age_bin、amount_bin、province，可以全方位了解信贷交易数量的分布情况，通过自定义函数的实现过程如图9所示。

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图9 订单数量分布实现

根据以上订单数量分布的实现逻辑，各特征维度的分布结果输出，通过指定待分析特征var，直接调用函数analysis1(var)即可完成，例如特征维度“放款月份”的实现方法为analysis1('date_month') ，所有维度的具体分析过程如图10所示，相应输出各特征取值维度下的频数与占比。

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图10 订单数量分布输出

3.1 放款月份

放款月份（date_month）维度的订单数量明细结果如图11所示，对应可视化分布如图12所示，可以看出年末最后3个月（202110~202112）的订单数量偏高，约占全年订单总量的1/3以上，而202103月份的订单数量最低（4.6%），其余月份的订单数量占比均保持在总订单数量5%~10%的较稳定范围。

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图11 放款月份的订单数量明细

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图12 放款月份的订单数量分布

3.2 性别类型

性别类型（gender_type）维度的订单数量明细结果如图13所示，对应可视化分布如图14所示，可以看出历史1年的信贷交易中，男性用户的借贷订单数量明显居多，约为女性用户订单数量的2倍。

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图13 性别类型的订单数量明细

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图14 性别类型的订单数量分布

3.3 婚姻状况

婚姻状况（marriage_type）维度的订单数量明细结果如图15所示，对应可视化分布如图16所示，可以看出用户已婚与未婚的订单数量情况较为接近，大体呈现4:6的分布比例，已婚用户的数量相对较多。

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图15 婚姻状况的订单数量明细

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图16 婚姻状况的订单数量分布

3.4 产品期数

产品期数（period_num）维度的订单数量明细结果如图17所示，对应可视化分布如图18所示，可以看出期数6、9、12这3种类型中，6期的订单数量最多，占比为63.3%，而9期的订单数量仅占11.6%，由此可便于了解用户对还款期限的选择偏向，有利于对不同期数用户群体的风控管理。

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图17 产品期数的订单数量明细

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图18 产品期数的订单数量分布

3.5 年龄区间

年龄区间（age_bin）维度的订单数量明细结果如图19所示，对应可视化分布如图20所示，可以看出随着用户年龄的增加，订单数量呈现出倒U型分布趋势，这与用户群体在不同年龄段的特征表现是相符的，即实际资金需求会有先上升后下降的趋势。其中，年龄区间段31~35对应用户群体的订单数量最多（占比36.7%），约占订单总量的1/3以上，年龄区间段26~30用户的订单占比次之（约占29.7%），因此年龄在区间26~35的用户，是当前信贷产品的主要群体。年龄区间段为51~55的用户群体最少，相应订单数量的占比仅有0.8%，从这里也可以看出此产品的年龄准入条件大概为20<=age<=55。

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图19 年龄区间的订单数量明细

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图20 年龄区间的订单数量分布

3.6 放款额度

放款额度（amount_bin）维度的订单数量明细结果如图21所示，对应可视化分布如图22所示，可以看出对于最小额度2000到最大额度15000的授信区间范围，额度为6000~7000的用户订单数量最多，占比约为31.1%；额度区间为3000~4000、4000~5000、8000~9000这3种情况的分布占比较为接近（18.5%、16.1%、20.0%）；额度区间为7000~8000、9000~10000、2000~3000等其他情况的订单数量占比相对较少。

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图21 放款额度的订单数量明细

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图22 放款额度的订单数量分布

3.7 放款省份额度

放款省份（province）维度的订单数量明细结果如图23所示，对应可视化分布如图24所示，可以看出放款订单数量占比占5%以上的共有8个省份，其中排名前3的省份名称分别为广东省、江苏省、四川省，三者占比和约为24.4%（9.5%+7.8%+7.1%），而对于宁夏、新疆、青海等地区的订单数量占比均不足1%。

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图23 放款省份的订单数量明细

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图24 放款省份的订单数量分布（前10）

4、放款总额维度分析

放款总额分布将选取放款月份（date_month）、省市地址（province）这2个维度来展开分析，对于其他特征维度与之同理，具体实现过程如图25所示。

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图25 放款总额分布实现

4.1 放款月份

放款月份（date_month）维度的放款总额明细结果如图26所示，对应可视化分布如图27所示，可以看出202110月份的放款金额规模最大（占比约为11.8%），202103月份的放款金额规模最小（占比约为5.1%），这与前文放款月份的订单数量分布结果（图11）是一致的，即订单数量最多（或最少），放款总额也最多（或最少），但这个结论是针对部分月份的数据表现，并非所有放款月份对应订单数量与放款总额的排序关系相同，其原因为件均金额的差异会影响最终放款金额规模的不同，例如202102月份的放款总额在全年表现中排名第2（10.7%），而相应的订单数量在所有月份中排名第3（图11）。

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图26 放款月份的放款总额明细

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图27 放款月份的放款总额分布

4.2 省市地址

省市地址（province）维度的放款总额明细结果如图28所示，可以看出放款总额排名前3的省份名称（广东省、江苏省、四川省），与前文订单数量排名前3的结果保持相同（图24），而对于排名前10的省份，有9个名称是相同的。

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图28 省市地址的放款总额明细

5、件均金额维度分析

件均金额分布将选取产品期数（period_num）、年龄区间（age_bin）这2个维度来展开分析，对于其他特征维度与之同理，具体实现过程如图29所示。

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图29 件均金额分布实现

5.1 产品期数

产品期数（period_num）维度的件均金额明细结果如图30所示，对应可视化分布如图31所示，可以看出期数为6对应的订单件均金额（6101.17），明显高于9期与12期的件均大小（4280.07、4892.01），这与产品期数长短对应的风险程度有直接关系，一般情况下分期的时间周期越长，隐含的未来违约风险程度越高。

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图30 产品期数的件均金额明细

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图31 产品期数的件均金额分布

5.2 年龄区间

年龄区间（age_bin）维度的件均金额明细结果如图32所示，可以看出不同年龄区间的件均金额大小与整体件均金额5586（图8）相比，没有很明显的额度差异，可以侧面说明年龄对额度定价的影响程度较小。相对来讲，年龄区间20~25用户群体的件均金额表现最低（5177.78），与其他年龄区间有一定差异。

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图32 年龄区间的件均金额明细

6、交叉维度特征分析

以上各细化维度的特征分析，均是通过单一特征来展开描述的，在实际业务场景中，对于部分重要信息维度，往往需要对其进行交叉分析才可以更直观的展示结果。这里我们以年龄区间（age_bin）与产品期数（period_num）为例，通过二者的矩阵交叉，来介绍放款总额分布的数据表现，具体实现过程如图33所示，输出明细结果如图34所示。

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图33 年龄与期数的放款总额实现

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图34 年龄与期数的放款总额明细

由以上结果可以了解到，在不同的年龄区间（age_bin）与产品期数（period_num）的交叉情况下，年龄区间31~35且期数为6、年龄区间26~30且期数为6、年龄区间36~40且期数为6，这3种用户群体的放款总额规模位列前3，金额占比分别为25.8%、21.1%、12.6%，三者占比和约为放款金额总量的60%，为产品主要用户群体范围。

此外，对于其他特征维度的交叉组合分析，可以结合实际业务需求来实现，例如订单数量前3省市地址与放款额度的订单数量分布，原理逻辑与上例类似，具体实现过程如图35所示，输出明细结果如图36所示。

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图35 省市与额度的订单数量实现

​

编辑

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

图36 省市与额度的订单数量明细

综合以上内容，我们以信贷产品业务的年终总结为主题，围绕实例样本数据模拟展开详细介绍。结合订单数量、放款金额、件均金额3个业务分析维度，通过放款月份（date_month）、性别类型（gender_type）、婚姻状况（marriage_type）、产品期数（period_num）、年龄区间（age_bin）、放款额度（amount_bin）、省市地址（province）共7个细化特征，对用户群体的数据表现与分布特点完成了多方位描述。同时，在分析总结过程中，先后采用单一特征分布、交叉特征组合的分析思路，对相关信息维度进行梳理与概括，从而实现了信贷产品存量用户数据的特征画像。为了便于大家客户特征画像描述的进一步熟悉与理解，本文额外附带了与以上内容同步的python代码与样本数据，供大家参考学习，详情请移至知识星球查看相关内容。

​

编辑切换为居中

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

...

~原创文章

2025年银行落实金融五篇大文章工作总结与未来发展规划

一、引言

金融“五篇大文章”，即科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融，是中央金融工作会议确定的重要任务，旨在通过金融资源的优化配置推动经济高质量发展。2025年，银行积极响应国家号召，围绕金融“五篇大文章”开展了一系列工作，取得了一定的成效。本报告将对2025年银行落实金融“五篇大文章”的工作进行总结，并对未来发展进行规划。

二、2025年工作总结

（一）科技金融：激活创新引擎

1. 加大信贷支持力度：银行充分认识到科技型企业在经济发展中的重要作用，积极调整信贷政策，加大对科技型企业的支持力度。通过设立专项信贷额度、优化审批流程等方式，为科技型企业提供了更加便捷、高效的融资服务。例如，某银行针对科技型中小企业推出了“科创贷”产品，给予企业一定的信用额度，无需抵押物，有效解决了科技型企业融资难的问题。截至2025年，银行科技型企业贷款余额达到亿元，较年初增长%。

2. 创新金融服务模式：为满足科技型企业全生命周期的金融需求，银行不断创新金融服务模式。一方面，加强与风险投资、私募股权等机构的合作，为科技型企业提供多元化的融资渠道。例如，银行与某风投机构合作，共同设立了科技产业基金，对优质科技型企业进行投资。另一方面，探索开展知识产权质押贷款、股权质押贷款等业务，拓宽科技型企业的抵质押物范围。截至目前，银行已累计发放知识产权质押贷款笔，金额达到亿元。

3. 支持国家重大科技任务：银行积极参与国家重大科技任务的金融支持工作，为国家重大科技项目提供了资金保障。例如，在某国家级科研项目中，银行通过银团贷款的方式，为项目提供了亿元的资金支持，确保了项目的顺利推进。同时，银行还加强对科技型企业的跟踪服务，及时了解企业的资金需求和发展情况，为企业提供全方位的金融服务。

（二）绿色金融：助力低碳转型

1. 完善绿色金融体系：银行制定了绿色金融发展战略，明确了绿色金融的发展目标和重点领域。建立健全了绿色金融管理制度，加强对绿色金融业务的风险管理和内部控制。同时，加强与环保、能源等部门的合作，建立了绿色项目库，为绿色金融业务的开展提供了有力支持。例如，银行制定了《绿色金融业务管理办法》，明确了绿色金融业务的准入标准、审批流程和风险管理要求。

2. 加大绿色信贷投放：银行积极调整信贷结构，加大对绿色产业的支持力度。重点支持清洁能源、节能环保、绿色交通等领域的项目建设。截至2025年，银行绿色信贷余额达到亿元，较年初增长%。其中，清洁能源项目贷款余额达到亿元，节能环保项目贷款余额达到亿元。

3. 创新绿色金融产品和服务：为满足绿色产业的多样化金融需求，银行不断创新绿色金融产品和服务。推出了绿色债券、绿色基金、绿色保险等产品，为绿色产业提供了多元化的融资渠道。例如，银行发行了首单绿色金融债券，募集资金亿元，专项用于支持绿色产业项目建设。同时，银行还开展了碳金融业务，为企业提供碳排放权质押贷款、碳交易融资等服务。

（三）普惠金融：增进社会福祉

1. 加强小微企业金融服务：银行持续加大对小微企业的金融支持力度，通过优化信贷政策、创新金融产品、降低融资成本等方式，缓解小微企业融资难、融资贵的问题。例如，银行推出了“小微快贷”产品，通过线上申请、自动审批的方式，为小微企业提供快速便捷的融资服务。截至2025年，银行小微企业贷款余额达到亿元，较年初增长%，小微企业贷款户数达到户。

2. 提升乡村振兴金融服务水平：银行积极响应乡村振兴战略，加大对农村地区的金融投入。加强农村金融服务网点建设，提高农村金融服务的可得性。创新农村金融产品和服务，推出了“惠农贷”“乡村振兴贷”等产品，为农村产业发展和农民增收提供了有力支持。例如，银行在某农村地区设立了金融服务站，为当地农民提供了便捷的金融服务。同时，银行还开展了农村信用体系建设，为农民提供了更加公平、便捷的融资机会。

3. 关注特定群体金融需求：银行关注残疾人、退役军人、新市民、高校家庭经济困难学生等特定群体的金融需求，推出了针对性的金融产品和服务。例如，银行针对退役军人推出了“退役军人创业贷”产品，为退役军人创业提供了资金支持。同时，银行还加强对特定群体的金融知识普及和教育，提高他们的金融素养和风险意识。

（四）养老金融：应对人口老龄化

1. 丰富养老金融产品供给：银行积极响应国家关于发展养老金融的政策号召，加大养老金融产品的研发和推广力度。推出了养老储蓄、养老理财、养老保险等多种养老金融产品，满足了不同客户的养老金融需求。例如，银行推出了一款养老理财产品，该产品具有收益稳定、风险较低的特点，受到了广大客户的欢迎。截至2025年，银行养老金融产品余额达到亿元。

2. 加强养老金融服务：银行加强对养老金融服务的优化和提升，为客户提供更加便捷、高效的养老金融服务。建立了养老金融服务专区，为客户提供一站式的养老金融服务。加强对养老金融客户的关怀和服务，定期开展养老金融知识讲座和培训活动，提高客户的养老金融意识和能力。例如，银行在某营业网点设立了养老金融服务专区，为老年客户提供了温馨、舒适的服务环境。

3. 支持养老产业发展：银行加大对养老产业的金融支持力度，为养老机构建设、养老服务提供等方面提供了资金保障。例如，银行通过项目贷款的方式，为某养老机构的建设提供了亿元的资金支持，推动了养老产业的发展。同时，银行还加强与养老产业企业的合作，共同探索养老金融服务的新模式和新方法。

（五）数字金融：提升服务效能

1. 加快数字化转型步伐：银行积极推进数字化转型，加大对金融科技的投入。加强信息技术基础设施建设，提升系统的稳定性和安全性。推进业务流程数字化改造，提高业务办理效率。例如，银行上线了新一代核心系统，实现了业务处理的自动化和智能化。同时，银行还加强了对大数据、人工智能、区块链等新技术的应用，提升了风险防控能力和客户服务水平。

2. 创新数字金融产品和服务：银行不断创新数字金融产品和服务，满足客户多样化的金融需求。推出了手机银行、网上银行、移动支付等数字化金融产品，为客户提供了便捷、高效的金融服务。例如，银行推出了一款手机银行APP，该APP具有账户查询、转账汇款、理财投资等多种功能，客户可以随时随地办理金融业务。同时，银行还开展了线上贷款、线上信用卡等业务，提高了金融服务的可得性和覆盖面。

3. 加强数字金融安全管理：银行高度重视数字金融安全管理，建立健全了数字金融安全管理制度和风险防控体系。加强对客户信息的保护，防止客户信息泄露。加强对网络安全的监测和防范，及时发现和处理网络安全事件。例如，银行建立了客户信息保护制度，对客户信息进行加密存储和传输。同时，银行还加强了对网络安全的技术投入，采用了防火墙、入侵检测等技术手段，保障了数字金融业务的安全运行。

三、存在的问题

（一）科技金融方面

公众号【大行写作资料】聆取全文