AI产品经理

优缺点分析

角色解读

• 纵向深化：成为保险AI产品专家或高级产品经理，负责更核心或更创新的AI产品线
• 横向拓展：转向AI产品战略规划、团队管理，或深入特定AI技术领域（如Agent架构）
• 行业深耕：凭借在保险科技领域的AI产品经验，可向金融科技领域的高级产品或咨询方向发展
• 规划和设计面向C端用户的AI产品，如智能保险顾问、客服机器人和一体化Agent智能体
• 深入保险业务流程，设计具体的AI应用场景，如保单解读、投保理赔咨询等工作流
• 作为技术与业务的桥梁，对接算法团队定义技术方案（如Prompt、RAG），同时确保产品输出合规
• 将AI能力整合到用户增长和交易链路中，通过数据驱动持续优化产品指标，提升业务转化效果
• 拥有3-5年AI产品设计与落地经验，尤其熟悉大模型、Agent和RAG技术
• 具备将复杂业务需求转化为AI产品方案的能力，能输出清晰的PRD
• 理解金融保险业务逻辑与监管要求，具备合规风险管控意识
• 强大的跨团队协作与沟通能力，能推动产品从设计到上线的全流程

申请策略

• 研究中国平安在科技和AI方面的公开战略与产品，了解其业务痛点，在面试中提出有见地的思考
• 准备一个能体现你如何平衡‘技术实现’、‘用户体验’和‘业务/合规要求’的复杂项目案例
• 重点突出完整的AI产品（尤其是涉及大模型、Agent、RAG）从0到1的规划与落地项目经验
• 量化产品成果，如用户活跃度提升、业务转化率增长等具体数据
• 强调在金融、保险或强监管行业的产品经验，以及对业务流程的理解
• 展示跨部门协作（特别是与算法、研发、合规团队）成功推进项目的案例
• 深入学习大模型（LLM）应用开发的核心概念，如Prompt Engineering、RAG架构、Agent框架
• 补充金融保险行业知识，了解核心业务流程（如承保、理赔）和主要监管法规

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答项目经验类问题
• 对于方案设计类问题，可从“用户场景-产品功能-技术方案（Prompt/RAG/Agent）-合规设计-效果指标”几个维度展开
• 回答业务转化问题时，强调“理解业务-定义AI能力点-设计转化链路-数据反馈闭环”的逻辑
• 请介绍一个你主导的AI产品从规划到上线的完整经历，你遇到了哪些主要挑战，如何解决的？
• 如果让你设计一个‘保险智能顾问’产品，你会如何定义其核心功能和技术方案（考虑RAG和Agent）？
• AI产品输出的内容存在幻觉或不符合监管要求的风险，你会如何设计管控策略？
• 你如何将一个具体的保险业务需求（如提升续保率）转化为AI产品方案并衡量其效果？
• 你如何看待AI Agent在金融领域的应用前景与当前主要局限？