企业官网建设流程全解析

最近带的一个学员，金融背景，之前一直在银行相关岗位工作，后来开始跟着我系统学AI，最后拿到了招商银行3W+的岗位

他一开始其实也有一个很典型的问题：金融专业出身，懂业务，但是不会写代码；想转AI，又觉得自己没有计算机背景，担心跟程序员竞争没有优势。

但真正把招聘要求拆开以后会发现，金融背景的人转AI，并不一定要把自己变成程序员

尤其是银行、证券、基金、保险这些行业，现在真正需要的很多时候不是一个只懂模型技术的人，而是既理解金融业务，又知道AI到底能够怎么落地的人

所以我最近一直在跟金融、证券、银行、基金、财会、经济这些背景的朋友说，如果你已经有几年的行业经验，不一定非要从零开始学Python、算法、模型训练，把自己重新卷成一个技术岗

你真正应该考虑的，是AI＋金融这个复合方向

比如银行里的智能客服、营销推荐、智能风控、贷前分析、投研辅助、知识库问答、客户经理助手、财务分析、合规审核，这些场景背后都已经开始出现大量AI应用

而企业真正需要解决的问题也不是“你会不会调用一个大模型API”这么简单，而是：这个业务场景到底适不适合用AI？应该接什么数据？知识库怎么搭？RAG怎么做？Agent应该怎么设计？如何控制回答准确率？怎么接企业内部系统？最后怎么真正落地到业务流程里？

这恰恰是金融背景的人可以发挥优势的地方

我带这个学员的时候，没有让他一上来就啃复杂算法，而是先把他的金融业务经验保留下来，再补AI应用层的能力

整个过程我大概给他拆成了三个阶段

第一阶段：先建立AI应用基础

这一阶段不是让你成为算法工程师，而是先搞明白大模型、Prompt、RAG、Agent、知识库、工作流这些东西到底是什么，以及它们分别适合解决什么问题。

比如一个银行内部知识库，为什么不能简单地把几千份制度文件全部丢给大模型？为什么需要文档解析、切片、向量检索、召回、重排？为什么有些金融问题必须要求模型给出处？这些东西理解以后，你才能真正和技术团队、产品团队沟通。

第二阶段：把AI和金融业务结合起来

这一阶段才是重点

我会建议金融背景的人不要只做一些泛泛的Demo，而是直接围绕自己的行业去做项目

比如可以做一个“银行金融知识库”，让用户输入业务问题，系统自动检索内部制度、产品资料和业务规则，再生成带来源的回答

也可以做“金融投研助手”，把研报、公告、行业资料进行结构化处理，然后通过RAG帮助分析师快速检索信息

还可以做“客户经理AI助手”，让AI辅助客户经理查询产品信息、整理客户需求、生成沟通材料

甚至可以进一步做Agent，让AI能够调用多个工具完成数据查询、信息检索、报告生成等任务

你会发现，一旦把AI放进金融业务场景里，你原来的金融知识就不再是“过去的经验”，反而可能变成你的竞争优势

第三阶段：开始按照AI＋金融岗位的要求准备求职

很多人卡在这里

学了一堆课程，也做了几个Demo，但简历上还是写着“学习过ChatGPT、学习过Python、了解RAG、了解Agent”。

这种写法其实很难让招聘方看到你的价值

我更建议把项目重新包装成完整的业务解决方案

比如不要只写“搭建了一个RAG知识库”，而是写清楚：针对什么金融业务场景，解决了什么问题，数据从哪里来，知识库怎么构建，检索链路怎么设计，如何控制回答准确性，最终能够帮助业务人员完成什么工作

这样你的身份就从“一个学AI的金融人”，逐渐变成了懂金融业务、又能做AI应用落地的人

这也是为什么我现在越来越建议金融背景的朋友关注AI＋金融

因为你真正需要做的，不是把过去几年的金融经验全部推倒重来，而是在原来的行业能力上，再叠加一层AI能力

如果你是银行、证券、基金、保险、财会、经济等背景，目前又在考虑转型，我会更建议你先按照“金融业务 → AI应用 → AI＋金融项目 → 岗位匹配”这个顺序走，而不是一上来就去学算法、刷Python、研究模型训练

我最近也在带一批金融背景的朋友做这条路线，已经把AI金融学习路线、金融AI场景拆解、RAG知识库方案、Agent案例、AI产品解决方案模板，以及大厂面试资料整理成了一个知识库

如果你也是金融背景，想看看自己到底适不适合走AI＋金融，可以先从这套路线开始梳理，不需要一上来就辞职转行

​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
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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。

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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‌！

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