中国平安
资深产品经理(AI投顾）
资深产品经理(AI投顾）
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI产品经理
AI产品经理
Agent产品
Ai投顾
C端产品
Prompt
Rag
产品规划
大模型
数据分析
财富管理
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿AI金融赛道、技术成长空间大、薪资具竞争力，但工作节奏与WLB需进一步确认。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4万
与AI产品经理中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 13470 个在招 · 其中AI产品经理 11 个
市场机会
选择面较广
深圳 · AI产品经理 · 67 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责中国平安AI投顾产品的规划与设计，将金融服务需求转化为基于大模型和Agent技术的智能化任务与工具
你需要深入个人资产管理场景，优化资产查询、持仓诊断等核心体验，并协同算法与研发团队推动产品落地与数据指标提升
最低要求
本科及以上学历，5年以上产品经理工作经验，曾独立负责核心产品方向或复杂业务模块，具备从需求判断到上线迭代的完整经历
熟悉财富管理、投顾或投资业务，理解资产配置、组合风险及主流投资产品，能够独立拆解金融场景需求
至少主导或作为核心负责人完成一个已上线的Agent项目，能够清晰说明任务流程、运行机制、个人贡献及实际效果
理解大模型能力边界，熟悉Prompt、RAG、工具调用、任务编排及上下文管理
了解Agent开发上线流程，能与技术团队讨论方案，明确数据、接口及验收要求
具备C端产品实战经验，能够独立完成用户研究、信息架构和交互设计原型，将专业金融信息转化为易理解、可核验的服务体验
具备较强的业务理解、逻辑思维和独立判断能力，能在复杂场景下形成可执行方案
自驱力强，善于协调资源、推进交付，对产品质量和实际效果负责
工作职责
产品规划与策略：面向个人资产管理，围绕资产查询、持仓诊断、资产配置等投顾场景，制定产品规划和迭代优先级，独立负责重点产品方向及效果
产品设计与管理：负责需求分析、业务流程、交互设计及PRD，将金融服务需求转化为Agent任务、工具及协作机制
协调业务、算法、研发等团队推进上线，将客户授权、适当性及服务边界融入产品设计
数据分析与优化：建立金融场景评测及产品指标体系，持续优化回答准确性、任务完成率、合规性和响应效率
结合用户行为、反馈及A/B测试，提升体验、留存和业务转化
竞品调研与分析：研究国内外AI投顾、财富管理及C端Agent产品，分析服务能力、交互体验和商业模式，将研究结论转化为产品改进与差异化方案
市场洞察与趋势研究：关注财富管理业务与大模型、Agent技术的发展，识别有价值的应用场景，通过原型和实验验证产品机会
优先资格
有券商、银行、基金公司或财富管理平台相关经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与金融结合的前沿赛道，能够积累大模型在复杂金融场景落地的宝贵实战经验
- 依托大型金融集团的丰富业务场景和数据资源，产品具备极高的商业价值与落地可行性
- 核心业务方向，个人资产管理是财富管理转型的关键，职业发展前景广阔
- 金融行业的合规性要求极高，需要在产品创新与监管边界之间寻找平衡，推进难度较大
- 大模型在金融场景的准确性和幻觉控制是技术难点，对产品指标体系的建立和优化要求很高
- 适合具备金融业务背景且对AI大模型有浓厚兴趣，希望在智能财富管理领域深耕的资深产品专家
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 纵向可发展为AI产品总监或财富管理业务线产品负责人，统筹更大范围的AI战略落地
- 横向可拓展至金融大模型商业化、智能投顾算法策略等交叉领域，成为懂金融与AI的复合型专家
- 负责AI投顾产品的整体规划与设计，将传统的财富管理业务转化为基于大模型和Agent技术的智能化服务
- 深入分析个人资产管理场景，设计资产查询、持仓诊断、资产配置等核心功能的交互流程与业务逻辑
- 协同算法、研发和业务团队，推动Agent任务的落地，并通过数据分析和A/B测试持续优化产品体验与业务指标
- 具备扎实的金融领域知识，深刻理解财富管理、投顾及资产配置等业务逻辑
- 拥有Agent产品实战经验，熟悉大模型能力边界及Prompt、RAG、工具调用等核心技术机制
- 出色的C端产品设计与数据分析能力，能够将复杂的金融信息转化为用户友好的交互体验
申请策略
- 提前了解平安集团在财富管理和金融科技方面的战略布局，面试时结合公司战略阐述产品规划思路
- 重点突出在财富管理、投顾或资产管理领域的产品经验，展示对金融业务的深刻理解
- 详细列举主导过的Agent或大模型相关项目，说明任务流程、技术机制（如RAG、Prompt）及个人贡献
- 展示C端产品设计能力，提供通过数据分析、A/B测试提升用户体验和业务转化的具体案例
- 深入学习大模型及Agent开发的前沿知识，了解最新的工具调用、任务编排及上下文管理技术
- 研究国内外优秀的AI投顾和智能理财竞品，分析其交互设计与商业模式
面试指南
- STAR法则：在描述项目经验时，按照情境、任务、行动、结果的框架，突出个人在复杂项目中的核心贡献
- 业务与技术结合：回答技术相关问题时，始终将技术实现与金融业务价值、用户体验和合规要求结合起来
- 请分享一个你主导的已上线Agent项目，详细说明任务流程、大模型能力边界的应用以及最终效果
- 在金融投顾场景中，如何平衡大模型的创新性与合规性、准确性要求？
- 针对资产查询或持仓诊断场景，你会如何设计产品指标体系来评估Agent的回答准确性和任务完成率？
- 如果业务方提出的需求与当前大模型的技术能力存在差距，你会如何沟通并推进落地？
- 准备1-2个深度的Agent项目案例，能够清晰画出架构图或任务流程图，并准备好应对技术细节的追问
- 体验并分析市面上主流的AI投顾或智能理财App，形成自己的竞品分析报告和改进建议
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
85较高
薪资面议，结合资深岗位级别与深圳地域因素，预计具备较强市场竞争力，但具体福利未详细披露。
薪资信号面议 (3千–5万/月)
成长发展
90较高
岗位处于AI与金融结合的前沿领域，涉及大模型、Agent等核心技术，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent、Prompt、RAG、工具调用、任务编排
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式与WLB相关信息，大型金融集团通常工作节奏较快，具体需面试确认。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
推动财富管理业务的智能化转型，提升个人资产管理体验，具有一定的社会价值与行业创新意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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