在金融科技发展的过程中，人才教育培训是举足轻重的关键一环。为了推进深圳市金融科学技术人才高地建设工作，并向高校学子提供一个展示自身知识、能力和创意的平台，深圳大学微众银行金融科技学院与微众银行联合举办了“2023 深圳国际金融科技大赛（FinTechathon）——西丽湖金融科技大学生挑战赛”（下文称“大赛”）。
在本次大赛赛程中，大赛组委会特别设置了技术公开课以让同学们更了解大赛及人工智能、区块链、金融理财产品经理的发展现状。继 10 月 25 日第一场线上技术公开课圆满开课，为了让同学们能够更直接、更近距离地了解大赛内容，11 月 3 日，大赛组委会联动微众银行人力资源部门共同走进深圳大学，在线 深圳国际金融科技大赛的第二场技术公开课暨微众银行 2024 校园招聘宣讲会。此次活动将金融科技大赛、企业招聘和高校教育结合在一起，形成了一个良好的产学研合作模式，将高校培养成果嫁接至高质量人才输送链路之中，为学生提供实践和就业的机会的同时，将学术成果有效转化为实际产业解决方案。
本次宣讲会邀请到了深大微众金融科技学院党委书记刘山海书记、深大微众金融科技学院院长助理祁涵及微众银行的多位专家来到现场，围绕大赛赛题、赛制和微众银行 2024 校招内容展开宣讲。以下为本期公开课直播精华内容整理：
2023 深圳国际金融科技大赛—— 西丽湖金融科技大学生挑战赛致力于推动国内外高校学生探索金融科技领域的技术应用创新，促进政、学、企三方交流，全方面提高学生的创新能力、实践能力和就业竞争力。
作为 2023 年深圳市金融科技节的重要一环，本届大赛在深圳市地方金融监督管理局、深圳市福田区人民政府、深圳市南山区人民政府战略指导下，由深圳大学、微众银行、深圳香蜜湖国际金融科技研究院等多方联合举办。
本届大赛将通过初赛、复赛在各赛道分别遴选出 10 支队伍进入决赛角逐，并设置总额超过 69 万人民币的赛事奖金及参赛专属区块链数字证书，以奖励各赛道获得一等奖、二等奖、三等奖的队伍及成员。此外，本次大赛还邀请了学术和企业界的众多资深专家为参赛选手答疑解难——特邀国家统计局原副局长许宪春、微众银行首席智能官杨强、中国人民银行研究局原局长张健华等担任学术顾问，评委嘉宾来自微众银行及国内各大顶尖高校。
据祁涵介绍，本届大赛所有参赛队员必须是全日制在校大学生（包括本科生、研究生和博士生），须以团队形式参赛，每支队伍人数 2~5 人，每人只能参加一支队伍，必须要独立完成题目，最后产品的知识产权归参赛选手所有，大赛不收取任何报名费用，决赛期间的队伍食宿及往返交通费用由组委会统一安排。
周禄在宣讲最开始就强调，区块链赛道的参赛项目需要基于 FISCO BCOS 平台及微众区块链系列开源技术设计并开发一个区块链系统，以解决 ESG 相关的某个行业或场景的痛点或问题。具体来说，选手可以将区块链技术应用于大湾区一体化、双碳、乡村振兴、公共服务等 ESG 领域。过往赛事中，有一些作品的创意就很值得参考。比如 2019 年大赛区块链赛道第一名作品就基于 FISCO BCOS 构建了一个排污权许可区块链交易买卖平台，配合交易纠纷仲裁、黑名单、监督审计等链上机制，健全、活化市场，实现企业、政府、公众在环保排污上的三权制衡、多元共治，以辅助排污政策制定，共建污水治理生态循环。
2020 年区块链赛道第二名作品 WeHelp 则基于微众银行社会治理框架“善度”，使用区块链底层平台 FISCO BCOS、分布式身份解决方案 WeIdentity 等区块链技术，加速求救与救援的匹配。项目还采用可共享的分布式账本记录善行，保证数据公信力，解决求助过程中的信任问题。
2021 年区块链赛道第三名作品《亿点爱》旨在通过区块链构建公益众筹平台，利用隐私保护技术实现安全可信存储，保护用户个人隐私的同时，有效预防虚假筹款和善款被挪用等问题，以此促进互联网公益行业健康有序地发展。
周禄总结了上述获奖作品的特点第一就是应用方向符合 ESG 命题，其次就是充分理解了区块链的特性，并融入应用场景；以上述获奖作品为参考，周禄继续讲解了本届大赛中获得高分的锦囊。
参赛作品要赢得评委青睐，首先要选择比较适合区块链应用场景的正确方向。ESG 指环境、社会和治理，其本质是一种价值观，鼓励企业更多重视财务数据以外的贡献，在保护环境、有利社会和加强治理方面创造价值。而区块链是传递信任的机器，可以大幅度降低信任成本；同时区块链可保护隐私，避免个人数据泄露；区块链还是激励相容的，很容易设计激励机制；区块链的交易记录可全程追溯、可信可验证，这也是它的一大优势。而正是因为具备了这些特性，区块链技术很适合用于 ESG 实践。
此外，周禄还为同学们讲解了开发区块链应用的基本步骤。区块链应用的架构包括了用户、分布式应用 DAPP、服务接口 API、智能合约和底层平台，其中 DAPP 可以是命令行、网页、手机或 PC 应用，通过接口和平台通信；服务接口采用通用 JSON 格式 RPC 调用；智能合约采用 Solidity 语言编写；底层平台包含网络、共识、加密和存储等模块。
同学们在开发区块链应用时，可以首先使用大赛官方提供的快速建链工具搭建区块链，然后使用业务模版开发 Solidity 合约，并通过交互式控制台的 SDK 部署合约，使用 SDK 开发业务，通过 RPC 协议交互，这里的交互语言没有限制。最后部署业务系统，发起查询和上链交易。这些工作要在团队内分工合作，提高效率。
参赛选手要善用各类区块链组件，微众区块链全部开源，提供了众多组件供公众使用。
大赛官方还提供了大量代码仓库（），包含很多参考 demo 和开源项目，选手可以直接克隆研究。
官方的黑客松目录收集了基于 FISCO BCOS 开发的，参与各种大赛的优秀案例，包括每个案例的项目介绍、设计文档、源代码等，供选手参考。周禄推荐各位选手充分的利用上述资源，在比赛中取得佳绩。
本届大赛产品经理赛道的赛题是《银行线上场景的交互式智能柜台服务》，金虎光在解析赛题时表示，参赛选手应当基于对话式交互的应用进行银行产品方案设计，实现对客户全场景的陪伴式交互，为客户提供智能、便捷、懂用户、有温度的线上银行服务（可选择微众银行 APP、微众银行 We2000 小程序或其他银行产品作为产品框架进行设计）。设置该赛题的背景是银行业传统的线下柜台服务帮助实现银行职员与客户之间的互动，能处理较为复杂和个性化的问题，更容易发展信任关系，但由于网点服务存在地点和上班时间限制服务效率比较低。近年来兴起的银行线上远程服务则希望能够通过各种技术手段为客户带来随时随地、方便快捷的体验，同时尽可能做到像线下一样可以处理复杂、个性化的问题。从电话银行到网上银行、银行 APP 再到虚拟数字人服务，银行正在努力将线上数字银行打造成新的增长点，提升金融服务体验和质量，提升客户经营质效。
如今各家银行的线上服务都已经包括了几乎所有银行服务功能，但随着功能指数级增长，客户的线上交互也变得非常复杂。每家银行都有多个 APP，如何让客户更方便地找到所需功能是银行面临的普遍挑战。金虎光提到，评委们希望看到参赛选手的创新想法，展现出如何在功能、场景、信息繁多的背景下让用户更加便捷地体验线上银行服务。
最近火热的生成式 AI 技术可以贯穿从市场、销售到运营、研发、风控的所有银行服务，带来许多创新性的体验。金虎光建议选手可以选择某一个垂直场景或服务，或基于一揽子服务模式来利用生成式 AI 改进交互形式。
例如作品可以为投资小白用户基于生成式 AI 技术分析、总结投研报告，辅助投资决策。选手还可以参考智能投顾、智能客服、远程面签等技术和场景拓展思路，发挥创意。例如招行 APP 左上角的小猫就会根据用户行为提供实时建议，APP 中的 AI 小招机器人则利用数字人模式提供了智能财富管理顾问服务；百信银行则探索利用虚拟空间模式服务线上用户等等。
微众银行也在做相关探索。例如用户可以在微众银行 APP 中与虚拟小 weiWE 机器人对话获得服务，或者使用微众银行小程序快速完成操作。金虎光建议，参赛同学可以选择微众银行 APP 或小程序，亦或是任何自己熟悉的银行 APP 作为底层框架来设计作品。
针对产品经理赛道的参赛规则，金虎光也做了详细解读。本赛道中，评委主要考虑以下四个维度为作品打分：
创新性：参赛作品具备创意亮点，用新思维解决现有问题，或探索新的行业模式，有望开拓新的产业运作模式，市场空间等。
商业价值：参赛作品所面向的场景和用户有一定代表性，且作品能够很好地结合实际应用场景解决所描述场景痛点；参赛作品有良好的社会价值，运作合法合规，或具备一定商业价值、成长性和可持续性，值得规模化推广。
完整性及可行性：进行有效的竞品、市场及用户分析，并总结产品相对竞品的优劣势、可借鉴及可创新之处，了解用户需求，针对用户痛点提出对应解决方案；有完整的产品设计方案，包括设计背景、产品流程、功能模块说明等，产品架构设计完整，产品流程可形成闭环。
同时还需要注意的是，参赛作品一定要“有需求、有场景”，同时技术是可落地的，尤其要避免创意大而空的问题，要注重实际的创意内涵。与此同时，因为银行的金融交易非常关注安全性，所以作品一定要考虑必要的安全、核身和信息保护环境，理解银行产品背后的相关设计。
金虎光还提醒同学们，参赛作品需提供完整的产品设计文档，建议包括市场及竞品分析、用户调研、产品分析和产品设计说明。初赛需提供产品设计文档（Doc 格式），复赛和决赛还需提供作品展示文档（PPT 格式）。
4微众银行人工智能资深研究员，FATE 开源社区技术委员会成员范涛：人工智能赛道讲解
范涛首先介绍了基于微众人工智能技术开源的 FATE 项目。这是目前国内最大的联邦学习开源项目和社区之一。FATE 不仅提供了底层框架，还提供了很多应用组件。选手须基于该平台构建人工智能产品，可以充分利用 FATE 提供的各类算法和组件。
本赛道命题为开放式，作品可基于 AI 联邦学习开源平台 FATE，设计纵向联邦学习、横向联邦学习或者联邦大模型创新性产品或算法，包括并不限于联合风控，联合营销，智能权益定价，数据交易定价等场景。项目须使用 FATE 开源技术实现，选手须将实现代码提交至 Github 供评委考核。评委基于作品的产品实现完备性、创新性和商业价值打分：
产品实现完备性占 40% 分数，考察作品在技术层面的复杂度和实现完成度。完备性包括可行性分析、方案设计文档、代码实现、测试报告等方面。
创新性占 40% 分数，考察作品在设计层面的新颖度。创新性包括但不限于全新的场景痛点，用新的算法或技术方法，有效综合利用多个技术组件从而产生新的效能。
商业价值考察作品在人工智能领域中的综合价值。综合价值包括但不限于作品与实际产业的贴合度、是否有效解决真实行业痛点、是否有效地发挥了联邦学习的实用价值等。
选手须组队参赛，个人可先报名，由平台协助组队；初赛作品于 11 月 27 日截止提交，包含作品介绍（PPT 格式）、技术文档（Doc 格式）、作品展示材料（包括但不限于作品部分 demo 或演示视频等）。12 月 5 日大赛公布决赛入围名单，16-17 日在深圳举办线 小时封闭马拉松，选手对初赛提交作品进行开发和完善，并做现场路演答辩。
除了赛程相关的信息，范涛还向同学们解读了横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦大模型三大技术栈：
横向联邦学习是指每个终端都有一些同质数据，但每一方都有数据隐私保护需求，仅靠自己的数据不足以构建较好的模型，所以希望综合多方数据构建模型，本质上是扩充数据样本来提升模型效果和稳健性的方法，适用于参与者数据特征重叠较多，而样本 ID 重叠较少的情况。
纵向联邦学习在金融领域应用十分普遍。它通过引用第三方数据与金融数据结合来提升风控、营销等场景的效果，本质上是通过扩充特征维度来提升模型效果，适用于参与者样本重叠较多的情况。
大模型技术与联邦迁移学习有很多结合点，后者也是大模型领域的新兴范式。通过联邦迁移学习，大模型可以和本地私有数据结合，成为适合本地数据的中小模型。该课题是本届大赛的新增部分，范涛推荐选手关注。
范涛最后介绍了 2022、2020、2019 年人工智能赛道名列前茅的一些作品，他希望参赛选手参考这些优秀案例，设计出令人称赞的高分作品：
2022 年：一等奖作品是面向真人体验感知的系统，通过横向联邦学习场景综合多人信息去做感知应用；二等奖作品是将联邦学习应用于工业智能，如火焰检测、工业设施缺陷检验测试等场景；三等奖作品是纵向联邦学习应用于电网的场景。
2021 年：一等奖作品是心理健康预测监控系统，综合用户的文本、图像、社会化媒体数据心理健康行为预测平台；二等奖作品是基于 FATE 构建的联邦营销一站式平台，可以综合多企业数据来做更精准的营销。三等奖作品横向联邦场景来做保险经纪人，通过 F ATE 平台保护用户隐私。
2019 年：一等奖作品是横向联邦学习场景，通过车载行为数据对车险定价；二等奖作品基于联邦做了联邦图形预算法，联合多个银行的交易网络，在不泄露隐私数据的前提下预测欺诈用户；三等奖作品是基于联邦学习平台做个人数据定价，形成新的数据交易模式。
除了以上干货内容，深大微众金融科技学院党委书记刘海山书记在本次宣讲会开场时就为同学们加油鼓气。刘书记希望参赛学生能够积极探索金融科技领域的技术应用创新，将创新成果转化为实际应用，向金融科技行业提供更有价值的技术解决方案，为深圳乃至全国的金融科技发展贡献力量。
在本次宣讲会的校招环节，微众银行零售存款部总经理邢海鹏整体介绍了微众银行的业务和技术。据其介绍，微众银行是全国首家数字银行，2019 年与深圳大学合作成立了深大微众金融科技学院。微众银行在 IT 方面的投入营收占比超过了 9%，科学技术人员占比超过 50%，微众银行在 AI、区块链、云计算、大数据等方面都有大量投入，并取得了一系列行业领先的成果。
微众银行人力资源部室资深经理杨帆详细的介绍了微众银行的人才结构——银行员工平均岁数 33 岁，本科及以上学历超过 99%，人才来源也非常多元化。校招生身份入职的微众银行的同学，能够得到专属“私塾学习计划”，并为校招生设置了一年的培养期。
2024 年微众银行校园招聘大致上可以分为研发技术、数据算法、产品业务、综合职能、财富管理五大类别，具体的招聘详情能够准确的通过下列途径来了解 ↓