刷到好多人在纠结被AI取代，我也来说两句

刷到一位前辈分享他当年的赛题——银行网点业务量预测，时间序列数据，半小时为单位，要清洗真实脱敏数据。说实话，这是我第一次看到有人把招行训练营的赛题讲这么细。但让我更在意的不是技术细节，而是这个题目本身透露出的信息。5年前，当大多数人对银行的认知还停留在“线下排队办业务”的时候，招行已经在研究网点流量预测了。这意味着什么？意味着他们当时就已经在预判：线上渠道会越来越普及，线下网点的资源需要更精准地动态调配——哪里该减柜、哪里该增人、哪里该转型做服务而不是交易。换句话说，他们不是在被趋势推着走，而是在趋势到来之前，就已经在技术层面做布局了。一个赛题，折射的是一家银行对“数字金融”这件事的理解深度。不是跟风，是提前落子。技术也不是被动响应，而是发现变化、发现机会，牵引着业务。前辈还说了句话我印象很深：“不是纯技术大牛，但喜欢解决问题的人，也能找到自己的位置。”所以特别想报名试试，也想发贴求教各位参加过的大佬：1.赛题风格：据说每年都是真实业务场景+真实数据？除了网点预测，还出过什么方向？风控？推荐？还是别的？2.难度梯度：初赛到什么程度能过？模型层面还是特征层面就能拉开差距？3.今年的猜想：按照往年规律，今年大模型这么火，赛题会不会跟大模型应用相关？智能风控、智能投顾、智能客服？——其实更想知道，从赛题能看出招行接下来在押注哪个方向。4.参赛体验：除了比赛本身，听说还有参观之类的活动？值得冲吗？有愿意分享的前辈，评论区请尽情砸经验——赛题方向、数据形式、评分标准、甚至你们当年解题时的思路转折点，统统欢迎。

主包想尝试一下蚂蚁的日常实习，这个有转正机会不

今天投了这些公司，期望能够收到面试！有相同的牛友欢迎在评论区更新进度1、字节跳动，AI应用开发工程师2、阿里巴巴盒马，AI Agent研发3、蚂蚁集团，AI应用开发4、高德地图，AI应用算法5、同花顺，AI应用开发

最近一直在找实习，今天收到招行电话了 推荐我参加数字金融训练营 蹲一个比赛体验 刚刚开始了解 感觉还是有一定难度的