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在金融与AI深度融合的浪潮下，中国工商银行深圳市分行创新采用“赛训结合”模式，以赛促学、以训育才，构建AI人才培养与业务转化的高效闭环。

关键词：AI应用  赛训结合  以赛促学

文｜中国工商银行深圳市分行

编辑｜陈晓燕

本文共3200字，预计阅读时间4分钟

在金融与AI深度融合的浪潮下，中国工商银行深圳市分行创新采用“赛训结合”模式，以赛促学、以训育才，构建AI人才培养与业务转化的高效闭环。

从技术认知到业务落地，始终横亘着一道鸿沟——员工对AI并不陌生，但如何从“知道AI”进阶为“会用AI”？如何让技术真正扎根业务场景、解决一线痛点？这成为深圳工行推动数智化转型的关键命题。

为此，深圳工行采用“赛训结合”模式，组织开展了“AI应用创新大赛”项目。竞赛聚焦提示词工程、知识库构建、智能体开发三大赛道，以真实业务痛点为牵引，按照项目准备、初赛、决赛等步骤，推动员工在实战中掌握AI工具、在项目中沉淀能力。

项目全景规划图

这一模式不仅有效提升了员工AI技术的操作水平与业务对接能力，更挖掘和培养了一批懂业务、懂技术、懂创新的复合型骨干，为分行数字化转型储备核心力量，同时在行内营造了“人人学AI、人人用AI”的积极氛围。

为了摸清员工具体的AI应用痛点，项目组锁定多个关键部门负责人，展开了一场深度访谈。访谈精准识别出业务部门在AI应用过程中存在“培训分散缺乏体系、技术应用与业务场景割裂、缺乏高阶开发与落地能力”等核心痛点，以及员工学习意愿强但缺乏实战牵引机制的现状。

随后，围绕以上真实业务需求与人才发展瓶颈，项目组整理输出调研访谈结果报告，为项目实施方案提供决策依据。其中，AI创新应用竞赛分成提示词工程、知识库构建、智能体开发三大类，全面提升员工AI实战能力与业务转化水平。

同时，项目组联合其他相关部门成立了专项工作组，明确各方职责，确保权责清晰。

专项工作组分工细则

接着，为大赛预热的一系列宣传活动正式拉开帷幕。例如，明确“初赛—决赛”双阶赛制，分设提示词、知识库、智能体三大赛道，以训促赛、以赛代练，推动技术学习与业务场景深度融合。

赛前，为了最大范围帮助员工了解AI，项目组面向全员开发了AI培训直播课。其培训内容分为三个模块，分别为基础赋能提升类、工具赋能类，以及金融场景应用类。以最后一个类别为例，内容覆盖“AI+风控”“AI+合规”“AI+审批”等。这种全面赋能的直播课不仅夯实了全员数字化转型的能力底座，更激发了员工的参赛热情与创新意识。

直播预热宣传海报

一般而言，传统培训解决的是“知道”的问题，而AI普及要解决的是“会用”的问题。也就是说，听课可以让人理解诸如大模型、提示词等基本概念，但只有亲手写过提示词、调过参数、体验一遍从业务痛点到技术落地的完整闭环，才能真正形成AI应用能力。基于这一认知，深圳工行在宣传初期完成AI基础知识普及后，果断采取“竞赛模式”作为核心推进手段，以输出倒逼员工输入。

在向全员普及完AI知识后，项目组趁热打铁，为员工提供参赛的标准化课题申报模板，引导学员聚焦于“五篇大文章”及信贷审批、风险合规、客户服务等高价值业务场景，提交创新课题，参与初赛。

员工根据工作性质及兴趣自选赛道，以团队/个人形式参赛。对于智能体赛道，项目组鼓励参与的员工最好以跨部门的形式进行组队，从而在碰撞中激发创意。

之后，项目组分赛道、分时间段，为参赛者开展专题培训；同时，还邀请了外部专家全程深度辅导，深入剖析AI应用案例，全面赋能参赛学员。

三大赛道培训及课题辅导安排

具体而言，在“AI提示词设计与应用”赛道中，学员们系统学习了CO-STAR框架等高阶提示词设计方法，并通过实际业务场景的演练任务深化理解，显著提升了提示词编写的精准度和实用性。

提示词赛道初赛专题培训课程节选

“知识库构建与问答助手”赛道聚焦RAG技术原理与实战应用，通过案例工作坊帮助学员深入掌握信贷政策知识库、制度文件问答助手等核心架构与建设方法论，并结合工行业务场景完成初步设计与调试。在深度应用层面，学员需要攻克智能问答与归因分析的关键难题——让知识库建立知识间的关联网络，当客户经理询问产品时，系统不仅能解释产品“是什么”，更能关联产品特性、适用场景与客户需求，回答“为什么”推荐。

“智能体技术与需求分析”赛道中，项目组重点解析了智能体系统的核心模块与业务赋能价值，希望学员最终能够开发出具备自动化处理能力的AI智能体，比如合同文件批量自动化校对、一键式智能填单助手等。通过多个实操案例，学员逐步掌握了智能体的需求分析方法与工作流搭建技巧。

智能体赛道初赛专题培训课程节选

待学员完善初赛课题后，专家评审依据统一标准，从创新性、业务价值、技术可行性、可拓展性等多重维度对学员课题完成情况进行综合打分。比如，“创新性”维度重点关注技术路径与业务场景结合的独创性，“业务价值”则衡量方案落地后的潜在业务价值与推广效益。通过多维度量化评审，项目组最终筛选出了优秀作品晋级决赛。

讲师耐心指导讲解，学员认真听讲

经过激烈角逐，一些优秀参赛者带着课题进入决赛。这些课题均紧密围绕分行核心业务痛点和发展方向，呈现出覆盖范围广、业务结合深、创新价值高的突出特点。

课题提报情况（部分）

针对进入决赛的课题，项目组不再使用通用培训，而是采取具有针对性的“项目诊所”方式，全面提升参赛学员的方案质量。一方面，项目组邀请内部专家从业务视角出发，聚焦课题与实际业务场景的契合度与落地性，提供精准的业务逻辑优化建议；另一方面，邀请外部专家从技术视角切入，针对AI模型选型、提示词工程、知识库构建等技术环节提供深度支持。内外部协同攻坚，显著优化方案的可行性与价值度。

同时，项目组组织路演，通过模拟汇报与答辩，不仅让参赛学员提前感受决赛氛围，更助推学员在决赛现场以最佳状态完成课题汇报。

最终，通过高水平的决赛汇报评审，一批兼具创新性与落地性的优质成果脱颖而出。这些获奖项目展现了参赛团队对AI技术的深刻理解与业务融合能力，还为后续全行范围内的AI应用推广提供了宝贵的参考范本。

从“知道”到“会用”，从技术探索到业务落地，深圳工行以“赛训结合”模式走出了一条AI人才培养的创新之路。这场竞赛不仅是能力的练兵场，更是创新的孵化器。未来，深圳工行将持续深化“学—练—用”一体化机制，推动更多AI成果从赛场走向业务一线，为金融数智化转型注入源源不断的创新动能。

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