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金融人没技术背景?拿下浦发银行3W+AI岗!我的转型路告诉你答案

金融人没技术背景?拿下浦发银行3W+AI岗!我的转型路告诉你答案 前段时间带了一位金融背景的朋友转型AI最后拿到了浦发银行AI相关岗位Offer薪资3W。但她的经历其实非常有代表性因为她并不是传统意义上的AI人才没有计算机专业背景也没有做过算法研发更没有互联网大厂经历过去几年一直在金融行业工作接触最多的是银行业务流程、客户需求、金融产品以及业务运营。刚开始找到我的时候她其实非常焦虑她跟我说现在AI发展这么快金融行业也正在发生变化但是自己不会Python也不会开发模型会不会过去积累的金融经验很快就没有价值了。其实这也是很多金融从业者现在共同的困惑。很多人看到大模型、Agent、AI应用快速发展第一反应都是认为这是程序员和算法工程师的机会觉得自己没有技术背景就很难进入这个领域。但实际上AI真正进入金融行业以后企业需要的并不是单纯懂技术的人而是能够理解金融业务同时知道AI如何解决实际问题的人而这恰恰是金融背景人才最大的优势。金融人转AI最大的误区是把自己变成程序员很多金融从业者想转AI第一步往往容易走偏。因为他们觉得自己没有技术基础所以开始疯狂学习Python、算法、机器学习原理希望通过补技术弥补差距。但如果目标是进入AI金融相关岗位比如AI产品经理、金融AI解决方案、智能化业务岗位那么核心并不是让自己重新成为算法工程师而是建立“金融业务AI应用”的复合能力。因为金融行业和普通互联网行业有一个很大的区别就是它对于准确性、安全性、合规性的要求非常高。比如银行客服场景并不是简单接入一个大模型让AI自动回答客户问题而是需要考虑回答是否准确、数据是否安全、敏感信息是否会泄露以及什么情况下需要人工介入。比如财富管理场景也不是让AI直接替代投资顾问做决策而是利用AI辅助客户经理整理信息、分析用户需求、提升服务效率。再比如银行内部知识管理企业拥有大量制度文件、产品资料和业务流程如果通过AI知识库和Agent提升员工查询效率这里面真正需要的人不只是懂技术的人而是理解银行业务流程和实际工作方式的人。所以对于金融从业者来说最大的优势并不是会不会写代码而是你已经理解行业真实需求。你知道客户为什么提出某个问题知道业务流程中哪些环节效率低也知道金融行业为什么需要风险控制和人工审核这些经验其实是很多纯技术背景的人短时间内无法补齐的。第一阶段建立AI应用认知理解AI如何进入金融业务在带她学习的时候我并没有让她一开始学习复杂算法而是先帮助她建立AI应用层面的认知让她知道大模型到底能够解决什么问题以及这些能力应该如何应用到金融场景中。这个阶段重点学习了大模型基础、Prompt设计、RAG知识库、Agent工作流、Function Calling以及AI产品设计方法。但学习这些内容并不是为了让她成为算法专家而是为了让她具备判断能力什么金融问题适合使用AI解决什么场景适合使用RAG什么任务需要Agent参与哪些环节必须保留人工审核。比如银行内部业务查询场景传统方式通常需要员工搜索大量文档或者咨询相关部门而通过RAG知识库可以让AI基于企业内部制度、产品资料和业务规则快速提供答案提高员工获取信息的效率。但如果任务涉及多个步骤比如查询数据、分析结果、生成报告就需要进一步设计Agent让AI能够理解任务目标、调用相关工具并完成流程执行。真正重要的是金融人需要理解AI能力而不是单纯学习技术名词。因为只有懂业务才能判断AI应该在哪里发挥作用。第二阶段围绕金融场景打造AI项目让经验变成竞争力很多人在学习AI之后都会遇到一个问题就是知道很多概念但是没有项目证明自己的能力。所以第二阶段我们重点围绕真实金融业务场景设计AI项目而不是简单做一个所有人都在做的AI聊天机器人。比如设计一个银行知识库Agent将企业内部财务制度、产品规则、业务流程整理成知识库让员工可以通过自然语言快速查询相关信息设计一个AI客户服务助手让AI完成用户问题识别、知识检索、答案生成以及人工转接流程设计一个AI财富管理助手结合用户画像、产品信息和业务规则辅助客户经理提升服务效率。这些项目的核心并不是展示“我会调用大模型”而是证明自己能够理解金融业务并且能够把业务问题转化成AI解决方案。面试官真正关注的是你是否知道为什么这个场景适合AI为什么选择RAG或者AgentAI出现错误怎么办如何衡量项目效果以及如何保证金融业务中的安全和合规。这也是很多金融背景人才相比纯技术人才更有优势的地方。技术可以通过学习补充但行业经验需要长期积累。第三阶段重新表达自己的金融经验让它成为AI竞争力很多金融人转AI最大的障碍其实不是能力不足而是不知道如何表达自己的经历。以前她的简历可能写的是负责客户业务处理、参与金融产品运营、进行数据分析这些内容对于传统金融岗位没有问题但是放到AI岗位需要转换成AI时代的表达方式。比如你了解客户需求可以帮助设计AI服务流程你熟悉金融产品可以判断哪些业务场景适合AI落地你理解金融规则可以帮助企业设计更安全的AI方案你拥有业务经验可以推动AI项目真正上线。简历还是原来的经历但是面试官看到的价值完全不同。后来在准备面试的时候我重点让她围绕几个问题进行训练为什么这个金融场景适合使用AI为什么选择Agent而不是普通自动化流程AI生成错误结果如何处理金融业务如何保证数据安全如何衡量AI项目带来的业务价值这些问题其实比单纯考察某个技术知识更加接近企业真实需求。最终她拿到了浦发银行AI相关岗位Offer薪资3W。她后来跟我说最大的变化不是自己突然变成了技术人员而是以前看到AI岗位会觉得“这不是我的机会。”现在看到岗位描述会开始思考“我的金融经验能够解决什么问题AI可以帮助金融行业改变什么我还需要补充哪些能力”这其实就是金融人转AI最重要的一次认知升级。AI金融正在成为金融人的新机会未来金融行业需要的人不一定只是懂金融的人也不一定只是懂技术的人而是懂金融业务又懂AI应用的人。银行、证券、保险、基金、金融科技公司都在探索AI如何进入真实业务流程而金融从业者过去积累的行业经验并不是AI时代的负担反而可能成为新的竞争优势。所以如果你现在就在银行、证券、保险、基金、财务等行业没有必要完全推翻过去几年的积累重新开始。你真正需要做的是在原有金融专业能力基础上增加AI产品、Agent和智能化解决方案能力让自己从传统金融人才升级为金融AI复合型人才。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​
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