招行给AI时代数字金融人的答案

上次发完《AI时代,技术er的三大“职业单选题”》,私信和评论区炸了。

有人问:“你说的我都懂,但到底该怎么选?”

有人说:“道理我都懂,但有没有一个地方,能让我先试试再决定?”

还有人更直接:“别光说问题,给个解法啊。”

行。今天就来聊聊解法。

 

说实话,这些问题把我问住了。

“怎么选”这件事,我没法替任何人做决定。每个人的兴趣、能力、性格都不一样,适合A的不一定适合B。

 

但“有没有一个地方能先试试”这个问题,我倒是认真想了想。

 

什么样的地方,能让一个还没毕业的技术学生,低风险地接触真实的金融业务场景?什么样的平台,能让你在决定“去大厂还是去银行”之前,先亲身感受一下银行的数字金融到底在做什么?

 

我翻了翻最近两年的校招项目和竞赛,发现符合这个标准的,真不多。

 

目前只看到了招商银行的数字金融训练营,已经连续办了十年了,在金融圈子里有一定沉淀和口碑了,而且我发现,今年的训练营,甚至能直接回答上面的那些问题,他们今年大字报“十全大补”,感觉抽象中确实也切题。今天就聊聊,为什么我觉得这个计划,值得每一个正在纠结的技术er认真看一看。

 

 

一、先回顾一下:三道单选题,难在哪?

上篇文章我聊了三个选择困境,快速过一下:

第一题:【流量场景】还是【行业场景】?

——去大厂写代码,还是去垂直行业沉淀?

第二题:【大厂】还是【银行】?

——互联网的薪资和风险,vs 银行的稳定和场景,怎么平衡?

第三题:【纯技术】还是【技术+业务】?

——深耕技术深度,还是拓展复合能力?

这三道题,每一道都不好选。而且最让人焦虑的是:选了就不能回头。

但我越来越觉得,这个焦虑的根源可能搞错了。

我们焦虑的,不是“选A还是选B”,而是没有一个地方,能让我低成本地试一试,再决定。

如果能试,谁还怕选呢?

 

二、招行的“十全大补”,就是在给你一个“试”的机会

我第一次看到这个计划的时候,脑子里冒出一句话:这不是在办比赛,这是在搭桥。

桥的一头,是还在迷茫的技术学生;桥的另一头,是真实的金融科技业务场景。

而这座桥,有四个桥墩。我把它们拆开来看。

 

“十”——十年积淀,解决“怕选错平台”的焦虑

先说这个“十”字。

招行的数字金融训练营,今年是第十年。

你可能觉得十年没什么。但我换一个角度:这意味着,十年前就有人走过了你现在正在纠结的路。

往季的参赛者,现在有的在总行做技术架构,有的在分行带业务团队,有的已经成了面试官。

我认识一个朋友,是第三季的参赛者。当时互联网的风刮得也是很凶,他当年也在纠结“去大厂还是去银行”,后来通过训练营接触了真实的金融业务场景,发现自己对“技术+风控”这个方向特别感兴趣。现在他在招行总行做智能风控,带十几人的团队。

 

他说过一句话我印象很深:“如果不是那个比赛,我可能永远不会知道,金融行业的技术岗能做这么深。”三天其实足以成为一个未来工作的缩影了,以后干什么怎么干,和身边什么人一起干,3天足以判断。

 

所以,“十”不是数字,是十年验证过的路径。你不是在选一个“未知的平台”,而是在选一个被一季又一季学长学姐验证过的方向。

 

“全”——全场景资源,解决“怕赛道太窄”的焦虑

再说“全”字。

我发现今年训练营有一个很大的变化:城市赛 + 总分行双机遇。

今年赛事不只在深圳,好像还有成都和南京,参赛更方便了。更厉害的是offer,比这几个城市还丰富,总行和多分行的岗位并行开放,是两条独立的赛道,工作地选择更多。

 

我解释一下这意味着什么。

总行的技术岗,偏底层、偏架构、偏大模型底座建设,适合想做技术深耕的同学,ps好像也有数据和产品岗位,可能更业务一些,这个也很有意思,其他家一般职业选择只有研发中心,招行似乎是更多方向的(不是投递岗位的方向,而是长期职业发展的方向)。

分行的技术岗,偏业务落地、偏场景应用、偏解决真实问题,适合想做“技术+业务”复合方向的同学,简单来说,是“布道者”。

 

也就是说,无论你想走纯技术路线,还是技术+业务路线,各个工作地,基本都能在这里找到位置。

 

但“全”不只是岗位全,更是技术底座的“全”。

我顺便查了一下招行在技术层面的投入,说实话,有点超出我对一家银行的预期。

 

先说全链路自主研发。招行在硬件之上所有层次都实现了自主研发,AI云底座做到了行业首次的大规模异构算力卡调度,主导解决了超节点问题,实现了国产算力卡统一调度。懂行的人都知道这个技术难度——能把不同厂商的算力卡调度起来,这不是随便一家公司能做到的。

 

然后是全场景应用落地。183个领域打造了一系列专精模型,智能助手“小招”覆盖零售、批发、风险、投金、办公、研发等全领域。自研研发智能体DevAgent覆盖856个场景,让技术真正渗透到业务的每一个角落。

 

最后看全赋能的效率提升。大数据服务覆盖全行超76%的业务人员,高频查询实现秒级反馈,研报整理由小时级缩短至分钟级,AI智能开户辅助让“招赢通”平台开户效率提升了35个百分点。1556万小时的人工效能节约——这个数字意味着什么?意味着技术不是“摆在那里”的摆设,而是真实地在业务场景里跑起来、产生价值的引擎。

 

所以当你选择招行,你不是进了一个“银行的科技部门”,而是进了一个真正在做全链路技术、全场景落地的地方。

 

全链路的自主研发能力,让你有机会接触从算力调度到训练框架到底层架构的完整技术栈。

全场景的业务覆盖,让你有机会在零售、风控、投金、研发等183个领域中找到自己真正感兴趣的方向。

全赋能的效率价值,让你能亲眼看到自己的技术创造了多少真实的价值。

 

你不是在选一个固定工位,而是在选一个能让你持续生长的技术生态。

因为招行的技术体系足够“全”——从算力调度到模型训练,从底层架构到业务智能体——所以你不会刚入职就被锁在一个狭窄的组件里反复拧螺丝。你可以从分行的业务场景切入,理解真实痛点,再一路追溯到总行的底层能力建设;也可以在总行做完大模型底座后,主动下沉到某个业务线去验证自己的技术假设。

全链路意味着“可进退”,全场景意味着“可试错”,全赋能意味着“可衡量”。

换句话说,你不是在选一条窄路,而是在挑一个“入口”。进去之后,路是分叉的,你可以探索,可以调整,可以找到真正适合自己的方向。

 

“大”——大模型底座,解决“怕被时代淘汰”的焦虑

第三个是“大”字。

好像从去年还是前年的训练营的赛题里(有参赛的可以帮忙确认),就加入了大模型应用场景。

注意,不是让你去训练一个大模型,而是让你在真实的金融业务场景里,思考怎么用大模型解决问题。

 

这个区别很大。

因为“会用大模型”和“会做大模型”是两回事。在金融行业,前者才是真正的稀缺能力。

 

我举个例子。银行的风控、反欺诈、智能客服这些场景,大模型能发挥很大作用。但前提是,你要懂业务逻辑、懂数据特点、懂合规要求,然后在这个基础上,知道怎么用好大模型。

 

这种“懂业务+会用AI”的能力,未来会比纯技术能力更稀缺。

招行让你在比赛里就接触到这个,等于提前帮你站在了技术前沿,而且是有业务场景的技术前沿。

当然,这也得益于招行这个大平台,可以提供技术+业务的成长发展空间,恩,看来这个”大“也可以有很多解读。

 

“补”——补位缺口+补全版图,解决“怕能力单一”的焦虑

最后说“补”字。

这个字我最喜欢。因为它有两层意思。

第一层,补位行业缺口。

金融科技现在缺什么样的人?不是纯技术人员——这个市场上太多了。也不是纯业务人员——这个也很多。

缺的是懂技术的业务人和懂业务的技术人。

 

招行的训练营,就是帮你补齐这个缺口。你在比赛里既要做技术,又要理解业务,这种训练本身,就是在帮你成为那个“稀缺的人”。

 

第二层,补全个人版图。

很多技术人有一个困惑:“我除了写代码,还会什么?”

 

训练营给了你一个机会,去接触技术之外的维度——产品、业务、运营、风控。你不一定要转行,但你有机会知道,自己的技术能力可以在哪些场景里发挥更大的价值。

 

你不是在找一个岗位,而是在补全自己的职业版图,比如补眼界、补实战、补技能。(甚至可能还能补“金钱”,毕竟奖金很丰厚hh)

 

这一点,我觉得是“十全大补”这四个字里,最有温度的部分。

 

三、招行给的,不是标准答案,而是一个“试错容器”

聊到这里,我想回到最开始的问题。

 

我们为什么害怕选择?因为怕选错,怕选了就不能回头,怕走了一条路就错过了另一条路。

但招行的“十全大补”计划,本质上是在告诉你:你可以先试试。

 

你想知道金融行业的技术岗到底做什么?来比赛就知道了。

你想知道自己适合总行还是分行?两个方向都开放,你可以探索。

你想知道“技术+业务”是不是自己的路?赛题本身就是业务场景驱动的。

这不仅仅是一场比赛或一份实习。

这是一个让你低成本试错、高密度成长的容器。

 

在这里,你可以试,可以调整,可以找到真正适合自己的方向。

然后带着这份“想清楚了的答案”,去做选择。

 

四、写在最后

上次文章最后,我留了个尾巴,说“下次聊聊什么样的平台能帮你走得更稳、更远”。

今天算是交作业了。

 

招行的“十全大补”,是我这些年看到的,少有的真正站在学生角度设计的项目。

它不是让你来“打工”的,是让你来“探索”的。

它不是给你一个“标准答案”,是给你一个“自己找答案”的机会。

AI时代,技术er最大的焦虑不是“选错了”,而是“没想清楚就选了”。

 

所以,别着急选。

先去试试,去体验,去感受。

别让好能力,困在单选题。

 

#招商银行实习##招商银行数字金融训练营##招商银行#
全部评论
楼主这篇真的戳中我了。我就是那个“道理都懂但不知道怎么选”的人。你说的“试错容器”这个概念我太喜欢了!我们怕的不是选错,是选了才发现不合适但回不了头。想问一下,有佬知道么,训练营能不能跨校组队,想拉上学统计的哥们一起冲。
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发布于 04-10 15:19 北京
看到十全大补这个说法笑死,招行市场部是不是混进了互联网人[掉小珍珠了不愧是我喜欢的招行
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发布于 04-10 15:42 北京
说的好,大学生不需要把自己变成程序员,而是应该找一个平台,让大家去理解技术能做什么
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发布于 04-13 15:34 广东
全链路意味着可进退,全场景意味着可试错,全赋能意味着可衡量,这句话我收藏了。我本科在某大厂实习过,最大的感受就是螺丝钉化:负责一个模块,改了半年,都不知道整体在做什么。招行这个从分行业务切入→追溯到总行底层的路径,听起来确实更有成长性
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发布于 04-10 15:45 陕西
楼主能再具体说说全链路自主研发吗?我是学计科的,对分布式算力调度这块比较感兴趣。你说的大规模异构算力卡调度、国产算力卡统一调度,这些在招行是已经落地的生产环境还是实验室阶段?如果是生产环境,那确实很牛,国内能做成这个的没几家。
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发布于 04-10 15:21 广东
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发布于 04-21 15:54 湖南
人生能有多少次试错的机会呢
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发布于 04-13 15:56 北京
这个概念挺有意思的
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发布于 04-13 15:55 江苏
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发布于 04-13 15:21 海南
为啥看不到评论
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发布于 04-11 19:02 广东
只能说很难进去好吧,我当年参加了第五届,笔试过了但是面试很难,根本进不去
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发布于 04-11 12:10 广东
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发布于 04-10 17:32 广东
佬多分享分享,对金融还挺感兴趣的
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发布于 04-10 15:50 浙江
这个概念牛啊,十全大补哈哈
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发布于 04-10 15:24 浙江
你不是在选一条窄路,而是在挑一个入口,啊啊啊,说的真好,我之前一直在纠结去互联网卷还是去银行躺,后来发现“银行=躺”这个刻板印象可能真的过时了。招行这个技术投入表,比我司的一些内部数据还猛
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发布于 04-10 15:23 广东
可恶,我错过了
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发布于 04-10 15:12 上海
不得不说,能提供这样的机会真比较难得,造福大学生,造福社会
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发布于 04-10 15:08 广西
这个训练营确实蛮有影响力的
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发布于 04-10 14:59 广东
深度好文
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发布于 04-10 14:54 北京

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刷到招行今年的训练营要开了,突然反应过来——居然都第十季了???我是第五季参加的,算算都五年前了。那时候我大三,正处于最迷茫的阶段。身边同学都在卷大厂实习,我也跟着投了几家,但总感觉不太对。我不是那种技术大牛,刷题刷不过别人,项目经验也一般,每次面试都被问到怀疑人生。后来一个学姐跟我说:“你要不要去试试招行的训练营?不一定是比赛,更像是一个探索营。”我当时想的是:反正也没别的offer,试试就试试,三天嘛。然后我就去了。那年赛题是对银行网点业务量的预测,时间序列数据,好像是以每半个小时为一单位,季节性和趋势性还是挺明显的。数据应该是脱敏了的真实数据,需要花费一些时间进行数据清洗。总的来说数据赛道初赛阶段难度不算非常大。现在回想起来,那两个月学到的东西,比我大学四年都实在。(当然,那年印象还很深刻的有逛招行逛深圳,狠狠的幸福了)我第一次知道,原来银行的业务场景这么复杂——不是一个简单的预测任务,而是要考虑节假日、天气、甚至周边商圈活动对网点客流的影响。你得理解业务逻辑,才能做出真正有用的模型。我第一次知道,技术不是孤立存在的。光把预测精度做到最高没用,你得跟业务方解释清楚模型为什么这么预测,他们才敢用。你得跟产品、运营的同事配合,才能把预测结果嵌入到排班、现金调配这些真实流程里。我也第一次知道,原来“技术+业务”这条路是存在的。不是非要在“纯技术大牛”和“转行做业务”之间二选一,而是可以用技术去解决真实的业务问题。对我来说,这种“看到自己的模型被用起来了”的成就感,比刷榜拿第一来得更踏实。比赛结束后,我拿了奖,也拿到了招行的直通offer。其实我硕士期间也各种实习,各种探索职业方向,但记忆中最深刻、感受最好、最有价值的还是那年的3天训练营。所以大概在6月份,当接到HR直通权的电话的时候,我想也没想就参加了加面,也顺利拿到offer,快乐结束秋招,提前开始毕业旅行(甚至旅行基金都是当年招行发的奖金哈哈哈)。现在在业务部门做技术相关岗位,主要做业务系统的技术落地。每天的工作不是闷头写代码,而是跟业务方聊需求、设计方案、然后带着团队落地。就像当年做预测题一样——先理解业务痛点,再想技术怎么解决,最后推动它真正用起来。说实话,比我当年想象的有意思多了。说这些不是想凡尔赛,而是想跟正在纠结的学弟学妹说:别怕选错。你现在的焦虑,我也经历过。但回头看,最重要的不是“选对了”,而是“有一个地方让你先试试”。招行的训练营,就是那个地方。你可以试试技术能不能做深,也可以试试技术+业务是不是你的路。试完了,再决定。也很建议像我一样的本科同学也可以多去尝试,可能会让自己未来的路都找到一个标尺,也留下一个机会。今年是第十季了,时间过得真快。
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兄弟们,我终于报了!!!纠结了快两周,刷了老炮那三篇帖子N遍,最后还是决定冲了。说一下我报的理由,你们看看有没有同款:1️⃣ 被“十全大补”这个概念戳中了我现在的状态就是——技术不算拔尖、业务基本不懂、简历没啥亮点。感觉自己哪哪都缺点儿😭这个训练营名字起得太准了,“补眼界、补实战、补技能”,感觉就是给我这种“啥都会一点但啥都不精”的人准备的。2️⃣ AI数据科学家/AI工程师/AI产品三个赛道都能选我本科学的计算机,研究生方向偏数据分析,一直纠结“走技术还是走产品”。看了一下今年的赛道设置,AI数据科学家和AI工程师都开放,我打算两个都报试试水。能做出来最好,做不出来也当积累了,总比自己在宿舍瞎琢磨强。3️⃣ 多城市选择,还有提前批offer这个是真香!我本身不想只盯北上广深,今年可以从多个城市中选,对我这种“想去大城市但怕卷不动”的人太友好了,在老家实现抱负的机会就这么来了。4️⃣ 看到好多往届学长学姐的分享刷了好几篇帖子,有人说因为训练营拿了提前批offer,有人说认识了现在的leader,有人说打开了新世界的大门……我报的是【AI工程师】和【AI数据科学家】,之后城市想选成都有没有同样报了或者准备报的?评论区扣1,咱们组个队!可以一起组队打线上赛可以一起模拟面试可以一起蹲后续通知甚至如果都进了,可以一起约线下见!
刷题刷到通关:我也报了!求组队
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