中国平安
对账团队账务操作岗
对账团队账务操作岗
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
SAS
数据整理
工单处理
对账
催收
PPT
贷后管理
AI 估算 · 8k–12k
中级经验、传统金融后台岗，上海平均薪资，大平台略高，13薪合理。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责客户数据整理录入、减免调资等工单处理、每日系统对账与数据统计，同时需要提出流程和系统优化建议
适合有2-3年催收或贷后管理经验、精通Excel的求职者，在平安这样的大平台稳定发展
最低要求
本科及以上学历，2-3年催收管理对接或贷后管理相关工作经验
工作职责
根据资料进行相应客户数据的整理及系统录入 2 日常减免、调资、投诉等工单的处理 3 每日系统对帐及相应数据统计汇总 4 对业务流程和系统需求提出合理化建议
优先资格
精通Excel及熟练运用SAS者优先，有较好PPT制作能力者优先
AI 洞察
优缺点分析
- 大平台平安，稳定性高，福利完善
- 积累贷后管理核心经验，技能具体
- 入门门槛适中，适合长期发展
- 工作内容重复性较高，可能枯燥
- 工单处理量大，高峰时压力大
- 职业路径相对窄，需主动拓展技能
- 适合细心、耐心、希望在金融后台领域稳定发展的求职者，尤其是对贷后运营有经验的人
角色解读
- 向贷后管理团队主管方向发展
- 转岗数据分析或风控模型岗位
- 积累业务经验后晋升为运营经理
- 整理客户资料并准确录入系统
- 处理减免、调资、投诉等日常工单
- 每日对账并统计汇总数据
- 提出业务流程和系统优化建议
- 精通Excel数据处理和统计
- 掌握SAS等分析工具者优先
- 熟悉贷后管理和催收流程
- 责任心强，结果导向，执行力好
申请策略
- 提前了解平安集团业务和贷后管理系统
- 准备1-2个对账或工单处理的实际案例，用STAR法则阐述
- 突出催收或贷后项目经验，用量化结果展示
- 强调Excel高级技能（VBA、数据透视表）和SAS使用经历
- 展示结果导向和执行力案例，如优化流程减少错误率
- 提升Excel高级功能，如VBA自动化
- 学习SQL和Python，增强数据处理能力
- 了解贷后监管政策和行业最佳实践
面试指南
- 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果
- 强调数据准确性和效率提升，展示主动改进思维
- 结合具体案例，体现担当和执行能力
- 如何处理大量对账数据中的差异？
- 请描述一个你优化流程的例子
- 你使用SAS做过哪些数据分析？
- 如何应对高强度的工单处理任务？
- 你对贷后管理有什么理解？
匹配度报告
56
综合匹配度
大平台稳定，传统技能为主，职业发展空间有限。
适合人群
适合追求稳定和平台福利，对薪资成长要求不极高的求职者。
最强匹配
薪资福利匹配
最弱匹配
成长发展匹配
薪资福利70
成长发展50
工作生活50
使命价值55
薪资福利匹配
70中等
大平台稳定性高，福利完善，但薪资未明确，竞争力中等。
薪资信号面议 (8K-12K/月)
成长发展匹配
50较低
技能要求传统（Excel、SAS），成长信号有限，晋升未提及。
技术前沿传统/成熟技术
技术栈Excel、SAS
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，无远程，WLB未提及，通勤不明确。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
55较低
金融行业稳定，但贷后管理社会影响力中性，创新有限。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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