金融AI决赛现场，大厂选人逻辑曝光

场内随便拦一个，都可能是深耕行业多年的狠角色：OPC独立开发者、竞赛全勤“肝帝”、00后本科生……最懂金融AI的一群人，全在这儿了。

5000+支队伍、近2万名选手，拼到最后只剩台上路演十分钟。既要讲透技术方案，还得接住产业、学界、创投三方评委的连环追问。接得住，就是百万奖金、大厂直聘、顶级VC护航。更值的是，一场比赛换来一次最接近产业一线的实战验证。

今年的赛题比往年更难：内容全新、限制严苛，均紧扣实际金融业务痛点——真实数据带噪声、实验反馈稀疏、显存和时间有限，长文本答案不仅要准确，还要控制Token消耗、找到可追溯证据。光靠背算法、堆参数行不通，选手必须理解问题背后的业务价值。

清华大学电子工程系副教授姚权铭表示，纯执行侧能力已被Agent覆盖，稀缺的是能让事情发生的内在驱动。阿里云高校合作负责人李贝认为，人的价值必须转向判断问题、理解业务和对结果负责。挑战组一等奖得主丁鼎的解法印证了这点：AI承担耗时的执行，人负责判断哪个假设值得优先验证，考验的不仅是技术，更是品味和审美。

蚂蚁集团财富AI Lab研发负责人徐万青指出，团队急需两类人才：能突破思维惯性找到更好方法的人，以及能真正用AI解决问题并落地的人。赛题评审专家陈召群将算法人进阶分为三段：追求卓越、处理真实业务噪声、系统化解决问题。

SGInnovate总监Jae Annie Tay将稀缺人才概括为“AI+X”——既懂垂直行业知识，又能整合AI应用。挑战组一等奖得主张念昊和王洋将AI for Research方法论迁移至金融领域，证明抓住核心思路，结果不会差。

从AFAC大赛可见，金融AI人才选拔标准已发生迁移：不再唯技术论，而是综合考量问题理解、工程意识和跨界融合能力。台下评委全是业务线负责人和高校博导，选手们手握多支橄榄枝。蚂蚁相关业务部门赛后开放了15+个Agent实习岗位，覆盖保险、财富、投研等核心业务，简历直达业务团队，整体流程约一个月。

初创组则追问：这份能力能否长成稳定的商业组织？北京大学研究员施柏鑫提醒：“技术可以高冷，但产品不能高冷。”真实数据处理、业务风控合规、定制需求沉淀为通用产品，每一项都可能让项目卡在最后一公里。AFAC大赛已链接10多家孵化器、早期投资机构和AI社区，连续3年与“创·在上海”合作，优胜项目可对接复赛、政策支持、融资路演和产业场景。2024年参赛的四川传媒学院团队赛后成立公司，已在行业内小有名气；2025年获奖的上海词灵科技在2026年3月拿到首笔海外订单。

AI加速改变了人才成长路径，从循序渐进的单行道转向“学会工具→进入真实问题→形成行业能力→回到下一轮学习”的循环。AFAC大赛深度参与每个环节，出题接通真实业务，比赛引入企业评审，赛后对接产业资本，让人才成长不再是单行道。