金融業面試全收錄！前輩一次公開金融 MA 面試準備、面試細節流程｜面試經驗分享

結果

在職申請，都是資訊相關組別

有去參加到最後一關，並且拿到錄取通知的有，富邦金控資訊科技MA、永豐銀資訊科技MA，以及英國保誠Prudential Technology MA

背景

國立中山大學MBA in Finance，大數據、ML競賽得牌(Kaggle All-round Expert)，在香港EAM龍頭擔任IT Manager，開發前後端、內外部Apps與提供RPA方案並實作等。

其他學生時代事跡就是一些交換、比賽獎牌、多益975等等

Foreign Experiences

• Exchange Programme， Business／Managerial Economics， Örebro University， Sep. 2019 to Jan. 2020， Örebro， Sweden

• Summer School Programme， International Relations and Affairs， the State University of Nizhni Novgorod named after N.I. Lobachevsky （UNN）， Jun. 2019 to Aug. 2019， Nizhni Novgorod， Russia

• International Marketing Intern， Hsin－Fei Internation Co.， Jan. 2019 to Feb. 2019， Cebu， Philippines

Projects

• 臺灣清冠一號地圖 Taiwan NRICM101 Map: Creator of a responsive med info map, shows the metadata of nearby clinics for those who were infected or weren’t, in need of finding the NRICM101 treatment for Covid-19 (average 1,000+ daily visitors). Integrated government data with Leaflet (open-source JavaScript map library), and hosted serverless using Vercel, GitHub, and MongoDB.

• Kaggle Profile Summary Card API: Developed an API by Web Scraping competition data and presented through designing on HTML and CSS / SVG (serves stainless by embedding through HTML or Markdown), deployed on Vercel with Python for Kagglers to display their Kaggle profile at any time, everywhere, and effortlessly. It’s used in more than 10 countries.

• Asian Traffic| Embedded Object Detection: Led a team to train an object detection model using YOLOv5 in a competition and further embedded it on the Android app and Raspberry Pi. Managed to raise 20% of mAP (highest in competition), accelerate the running speed by 900% and work smoothly on embedded devices.

Others

• Kaggle All-round Expert: Won the first competition silver medal in the 5th month into Kaggle. Collected all the required amount of medals at each sector (competitions, datasets, notebooks, discussion) to become an all-round expert in the 6th month. Competitions as Shopee — Price Match Guarantee using PyTorch with model EfficientNet to classify products by images and texts, Jane Street Market Prediction using TensorFlow with simple NN (MLP) with purged grouped time series CV to predict the price.

擅長軟體與工具

• Python | HTML | CSS | Bootstrap | MongoDB | SQL | jQuery | JavaScript | Node.js | React | Next.js | Unit Testing | Git | OOP | VBA

• Cloud Computing | Azure | Blob | Functions | AWS | S3 | Lambda | Vercel | API Development | RPA | Web Scraping | Reverse Engineering

• Frontend | Backend | Full-Stack | Machine Learning | Deep Learning | Microservices | Chinese, English — Professional proficiency or above

投遞與面試

以下分享部分內容考量求才公司未必希望透露而屏蔽，還請見諒

另也整理了大量其他面試者的經驗，都有註明來源，若有問題還請來信告知，謝謝

富邦

志願

應提及興趣、優勢、發展

台北富邦銀行 — 數位創新組

養成金融科技、數據運用及數位服務創新人才。

1.以優化創新金融科技服務為主要發展方向，參與內外部服務平台建置，推動大數據智能決策管理經營環境。
2.集合IT技術與數位工具，搭建對內或對外部之高效服務平台。
3.挖掘與發展生活金融之運用機會與場景，打造高效便利的生活金融服務及數位時代金融服務生態圈，並致力實現普惠金融。

GOALS:

• 金融創新服務, 內外部平台, 應用數據決策，利用IT技術與工具 (發掘機會找尋應用場景，實現普惠金融)

富邦金控 — 資訊科技組

以成為創新技術研究與專案管理之雙軌人才為發展方向。

核心職掌如下：

1. 研究金融科技創新技術與工具，如：AI、Cloud、RPA、CI/CD (持續整合與持續部署)、 Big Data、容器化工具、微服務架構、企業開源技術等。
2. 瞭解FinTech發展趨勢，借鏡國內外同業導入狀況，規劃應用解決方案。
3. 敏捷式專案開發與管理
   於金控資訊創新科技相關專案推動敏捷式開發與管理，以因應動態環境與需求變化，確保專案價值產出。

GOALS:

• 創新技術研究與專案管理

簡報專題

富邦人壽-保險科技

(還有一個線上behaviour test)

以成為資料科學家為主要發展方向

• 規劃大數據蒐集、儲存與應用策略。

• 執行資料分析與探勘，研究客戶與業務員行為。

• 規劃與執行客戶與業務員Tagging與分群。

• 研究新技術與新應用、執行集團內外合作計畫。

教訓: 太晚開始做簡報，大綱沒列好，簡報結構不夠清晰，缺乏例證(同業分析等)

富邦金控-數據分析

以成為數據科學人才為目標，期建立數據智能分析進階技術，以協助提升精準行銷、產品定價、風險管理、營運效能等。

核心職掌如下：

1. 掌握國內外數據科學演算法及應用。

2. 應用金控資料，協助子公司於風險控管及詐欺詐賠預防。

3. 建構跨子公司數位軌跡及推廣金控客戶視圖之業務應用。

4. 應用AI相關技術協助子公司提升業務效率及提升客戶體驗。

富邦證券-客群經營

『以客戶為中心』導入分眾經營模式透過大數據分析應用與結合智能化數位服務滿足差異客戶需求，增加客戶跨商品往來提升整體效益成長

核心執掌如下:

1. 進行證券客戶分群的成長機會分析、擬定差異化經營策略與業務模式、及推動各項客群經營之執行計畫。
2. 建構客戶經營服務旅程，運用各種數據力分析與導入數位服務，提升業務人員在業務推動上的量與質，增加客戶往來涵蓋率與跨商品往來。
3. 參與金控跨子公司/跨部門專案與各種綜效提升活動，以推動證券各項商品與業務。

製作

• 近年積極發展財富管理業務，原因為何？
• 券商相較於銀行，發展財富管理業務，有何優勢與劣勢？
• 承上分析，對於券商發展財管業務有何建議之策略做法？

富邦金控-資訊科技

以成為創新技術研究與專案管理之雙軌人才為發展方向。

核心職掌如下：

1. 研究金融科技創新技術與工具，如：AI、Cloud、RPA、CI/CD (持續整合與持續部署)、 Big Data、容器化工具、微服務架構、企業開源技術等。
2. 瞭解FinTech發展趨勢，借鏡國內外同業導入狀況，規劃應用解決方案。
3. 敏捷式專案開發與管理

於金控資訊創新科技相關專案推動敏捷式開發與管理，以因應動態環境與需求變化，確保專案價值產出。

富邦銀行-數位創新

要去簡報，因此不一定要做很滿，重點上去，其他到現場講

二面可能會是英文簡報，因此我有準備中英文的自我介紹及簡報內容！1

此關針會對履歷還有簡報做討論，簡報檔案需要在面試前幾天繳交、並且附上英文的摘要，提案中我有提出金融市場現況和競業分析、目標客群分析、公司產品優勢，計畫實施方式（含線上/線下）並製圖、成效與結論。1

團體面談

富邦證券-數據科學

富邦證券

富邦證券規劃完整且多元的培訓內容，能提供MA兼具深度與廣度的歷練， 輪調過程MA將學習證券各大領域之專業，如：數位金融、經紀商品、財富管理、金融交易、投資銀行、通路管理、總經及產業研究等，並優先參與各項專案，將擁有更多機會提升視野拓展人脈。此外，每位MA皆由資深高階主管擔任Mentor，輪調期間於各個輪調單位亦安排高/中階主管擔任Coach角色，提供策略與管理思維，並即時給予工作指導與回饋，協助MA在短時間內成為全方位金融專業人才。

數據科學組

建立數據智能分析進階技術，協助提升精準行銷(推薦系統)、產品定價、風險管理、營運效能等。核心執掌如下:

• 以機器學習、深度學習等方法建立智能預測模型。(推薦系統?)(預測什麼)

• 強化場景應用(?)，並以智能方法實現對通路、對客戶之差異化服務。(推薦系統)

• 建立數據資產，持續數據拓展與加值。(Data)

• 執行資料治理專案並依維運架構持續確保資料血緣與品質。(Data)

• 新數據科學技術或新應用場域之評估與發展。(應用/Apps)

• 結合資料治理、數據科學，發展MLOps。

• 持續迭代與精進模型。

要找有DS知識(資料、整理、建模預測)，並且能應用的人才

準備

MA甄選，一場知己知彼的旅程﹘林采萱2

下面項目或環節是值得思考注意的，可協助讓自己多次確認擔任富邦MA動機是否足夠，並且確實地將強烈動機表現出來。

• 「確認雙方的共同目標」：可以透過收集資料或面談中積極提問，了解到公司及部門未來的目標，回頭再思索自己當初投履歷的動機是否相同，再進一步考慮在目前的目標之下我能為公司帶來何種價值，而且這樣的價值是不是所認同的。

• 「感受公司文化」：富邦秉持不變的「正向」信念貫徹於組織文化之中，在面談時即可明顯體會到。公司文化會影響公司達成目標的方法，因此對於面試者來說，就可以藉此推測公司在既有的目標之下，可能會以哪些作法達成，並評估執行方式是否是自己所認同的。

• 「展現自我本質及差異性」：富邦三信條之一為「誠信」，誠實地將自己的過往經歷及動機目的表達出來，面試官也會同等地感受到。除此之外，認知到公司挑選人才的需求後，也可以適時地凸顯自己特殊的經驗，展現出與他人不同之處，能多帶給公司什麼價值。

富邦甄選流程包含四關主管面談，每一關都會與未來該職位的直屬長官交流，把握機會提問，能夠認識彼此即是甄選最大的收穫之一。

Notes: 記得凸顯自己不同之處 -> 因為這個不同之處，能為集團帶來什麼與他人不同的價值

• 自我介紹

• WisdomFunc風險管理

• Kaggle專案比賽們，要複習一下過去的經驗與專案

1. Wisdom Full Stack, 180 — Achievement

2. Utilize ChatGPT — AI App, 學習與創新

3. Kaggle Exp — AI App, 學習與創新

• 智能分析、精準行銷、產品定價(?)、風險管理、營運效能

• 履歷上沒有的自我介紹

• Side Projects

• 怎麼簡單的說明甚麼是深度學習給兩位完全沒相關背景的主管4

• 深度學習是一種人工智慧技術，可以讓電腦從資料中自動學習並進行預測或判斷。這種技術透過模擬神經系統的運作方式，讓電腦能夠進行更複雜的任務，例如圖像辨識、語音識別、自然語言處理等等。簡單來說，就是透過大量的資料和運算，讓電腦自動學習並提高自己的準確性，可以應用在許多領域，例如醫療、金融、製造業等等。

• 具體來說是怎麼做到的?

• 深度學習透過類似神經系統的結構，包含多層的神經元（或稱神經網路），從資料中學習模式和特徵，以進行預測或判斷。為了讓模型能夠從資料中學習，我們需要透過大量的樣本數據和標籤來訓練模型，並通過優化算法來調整模型的參數，使其能夠更準確地預測結果。

• 簡單來說，深度學習的運作方式就像是一個學生在學習新概念時，透過大量的練習和反覆的學習，逐漸形成自己的知識體系和模式識別能力。當我們提供足夠的樣本數據和標籤，深度學習模型就能夠透過反覆的訓練，自我調整參數，並從資料中找出隱藏的模式和特徵，以進行更加準確的預測和判斷。

• 不同於傳統的機器學習技術，深度學習的特點在於它能夠自動從資料中學習特徵和模式，無需人工設計特徵工程，因此深度學習在處理複雜的、高維度的資料上具有更好的表現。

• 優化算法

• 優化算法是指用於調整深度學習模型參數的方法。在深度學習中，我們需要尋找最佳的模型參數，以最大程度地降低模型的預測誤差。優化算法的目標就是通過不斷地調整模型參數，讓模型在訓練數據上的損失函數最小化，進而提高模型的準確性。

• 深度學習中常用的優化算法包括梯度下降、Adam、Adagrad、RMSprop等等。這些優化算法的基本思想都是通過計算模型參數的梯度，從而尋找最小化損失函數的方向。不同的優化算法有不同的適用情況和性能表現，在實際應用中需要根據問題的特點選擇適當的優化算法。

• 梯度是什麼

• 在深度學習中，梯度是指函數在某一點的斜率或者方向導數。梯度的計算可以幫助我們找到函數的最小值或最大值，也是深度學習中優化算法的基礎。

• 在深度學習中，我們通常將損失函數作為模型優化的目標，該函數描述了模型預測值和真實值之間的誤差。梯度可以幫助我們計算出損失函數對模型參數的偏導數，這些偏導數表示了損失函數在某個點的變化速率和方向。

• 透過計算梯度，我們可以找到損失函數下降最快的方向，並更新模型參數以使其更加接近最優解。在深度學習中，通常使用反向傳播算法來高效地計算梯度，該算法可以自動地計算損失函數對模型中每個參數的偏導數，從而實現模型的優化。

• 解釋一下損失函數

• 損失函數是用來衡量模型預測值和真實值之間的差距的函數。在深度學習中，我們通常使用損失函數來衡量模型對訓練數據的擬合程度，並且通過優化損失函數來改進模型的預測能力。

• 在深度學習中，常用的損失函數有均方誤差（Mean Squared Error，MSE）、交叉熵（Cross Entropy）等。均方誤差是最常用的損失函數之一，它的計算方式是將預測值和真實值之間的差距平方後求和，再除以樣本數。交叉熵則是在分類問題中常用的損失函數，它可以衡量預測值與真實值之間的距離。

• 在深度學習中，損失函數的選擇通常取決於具體的問題和應用場景。例如，在二元分類問題中，交叉熵損失函數通常表現優異；在回歸問題中，均方誤差損失函數則比較常用。選擇合適的損失函數可以提高模型的訓練效果和預測能力。

• 給他一句話說服他錄用你4、我可以帶來什麼價值

• 優點：快速學習領悟並得名、懂技術也懂domain應用

• 比別人快的學習能力、比別人豐富一些的Domain Knowledge及經驗、比別人果斷以及積極的執行力

• 最重要的三個技能

• 排名

• domain = PM > statistic > cs

• 為了投遞這個MA你做了多少準備

• 超過15,000字筆記(筆記當下)。而我們知道，一份質性分析的商管碩論平均也就10,000–15,000字。

• 想問的問題

1. 公司及部門未來目標

2. 組別介紹有寫，以ML/DL建立智能預測模型。要預測什麼?

• 1 Minute Pitch

• My value

• Why I want to work here

• 履歷上沒有的自我介紹

• 自我介紹兩分鐘，內容不要履歷上有的。

• https://www.ptt.cc/bbs/Finance/M.1560350311.A.85A.html

面試

面試前大概五個人在休息區，以為都是同場面試人員，還有一位在台大醫當DS研究助理的俄羅斯人

跟他聊得蠻開心的，本來想說一起面試結束出來再交換聯絡方式，沒想到是不同場，就沒再遇到了

結果只有一位台大工管/工工資訊組的女同學，跟我是同場面試

2對4(1人資3用人主管 — 同一個部門各不同單位)

主管很專業，都懂ML/DL

如果有提到模型，會往原理、作法、核心問去

• 一分鐘自我介紹，講重點，履歷上沒有提到的想讓主管知道的
• 講話斷斷續續，不流暢
• 忘記講side projects: GitHub, Kaggle
• 兩位看起來都偏IT，志願也沒寫到數據組，為什麼邀請兩位會想來 (確認動機)
• (應該注意自己面試的單位，不要講到別的單位，例如:銀行)
• 現在的工作還不錯，多大的動機促使你毅然決然放棄目前的職位來挑戰MA
• 大學跟研究所是企管跟財管，那你的IT專長是從哪裡學的
• 大學+研究所學了6年的知識都棄而不用，全部轉到IT，工作上的技能都是自學，為什麼會走到這樣一條路，現在又要放棄IT轉數據?
• 不管是哪種技術，技術會翻新，但企業追求穩定，會不會你來到富邦過了三五年覺得技術沒翻新，又想離開，你是在追求技術的樣子
• 最後一個問題，純粹好奇，為什麼履歷用英文

面試官在跟另一位面試者聊論文時我也好想加入XD

有一些地方他沒有聽懂面試官的意思，都想幫他回答

因為他的論文跟我過去經驗也有關，所以我也很好奇他的做法，後來忍不住在面試官問完後，當場給了他一下我當下想到的建議，不確定這樣的行為好不好😅

講完我的建議後，面試官也馬上補上一些建議給他，應該是還行😅

• candidates 提問

• 將來能玩的資料僅限於證券嗎?

• 全公司都可以，有集中式資料庫在做，想怎麼撈就怎麼撈

• 組別介紹有寫用DL/ML預測，請問是要預測什麼? 解決什麼問題?

• 250萬個客戶資料，每個客戶都有幾千個特徵

• 如何透過這些資料做 i.e. 篩出maybe一萬個關鍵客戶讓一千兩買個營業員去主力銷售

• (如何將龐大的客戶數據精縮，讓有限的人力量能進行銷售推廣) -> 精準行銷

• 其中一位經理的單位就是負責模型精進

• 另一位就是解決通路需求i.e.

1. 提供通路有效名單

2. 提供即時管理報表

3. RPA(改善各部門行政流程)

• 除了部門內事務，也有跨單位的案子要合作

• 四大BU應該更能碰到數據並且應用，因為業務更有落地的場景

富邦證券-客群經營

『以客戶為中心』導入分眾經營模式透過大數據分析應用與結合智能化數位服務滿足差異客戶需求，增加客戶跨商品往來提升整體效益成長

核心執掌如下:

1. 進行證券客戶分群的成長機會分析、擬定差異化經營策略與業務模式、及推動各項客群經營之執行計畫。
2. 建構客戶經營服務旅程，運用各種數據力分析與導入數位服務，提升業務人員在業務推動上的量與質 (營業員客戶推薦) ，增加客戶往來涵蓋率與跨商品往來(商品推薦)。
3. 參與金控跨子公司/跨部門專案與各種綜效提升活動，以推動證券各項商品與業務。

準備

組別關鍵字: 分眾經營(客戶分群)、數據分析應用、智能客服 -> 差異化服務、跨商品往來(推薦系統)

推動各項客群經營之執行計畫(? 具體來說指的是什麼? 針對客群建模嗎，還是campagne發想?)

UX，透過數據導入數位服務(推薦系統) (+平台服務 ChatGPT)

以「客戶為中心」發展

想找什麼人?

懂分眾經營，數據與數位服務

數位與數據具體項目 1.數據驅動（推薦系統：客戶、營業員、監管） 2.平台驅動（chatGPT）

以客戶為中心為理念，數據與平台為工具，提升客戶滿意忠誠，以增加公司持續且永續收益

• 自我介紹(履歷上沒有的)
• 為什麼想來我們組別? 我看妳都投數金?
• 為什麼想來? 會不會同樣原因想離開?
• 想問我們什麼問題?

1. 發展方向或目標，想達成的?
2. 推動各項客群經營之執行計畫(? 具體來說指的是什麼? 針對客群建模嗎，還是campagne發想?)
3. 併日盛時遇到最大的挑戰是什麼(跟機會)

• 你的優勢弱勢
• 你能帶來的價值? 為什麼要你? 說服我們
• 針對富邦證券你的了解
• 併完日盛後帳戶數來到250萬（據點成長一倍34->76）
• 市場佔有：

1. 元大11
2. 凱基10 (延伸： 在凱基時是財管ＭＡ比較像個法金，非專案管理類型)
3. 富邦5->8

• 建議：
• 針對app and website: ＬＬＭ(large language model)智能客服 （原15字輸入限制，未能根據使用者資料提供差異化服務）
• (我們還能記錄使用者搜尋紀錄與功能使用紀錄、資訊查找紀錄)
• ＭＡ分享：
• OJT, 金控資料治理到證券CRM系統導入以及日盛整併2

富邦金控-數據分析準備

無可取代之處：藉由學歷與精力展現出能力與學習力

可以問 有哪些資料可以玩

可針對詐保 與 內線交易

面試

notes:

• Pca (當類別有千個時)
• 李鴻毅模板
• Nn 參數解釋 以及auc 如何增進
• 林軒田

富邦金控-資訊科技面試

面完下午人資打來提醒，理論上會進到下一關，要穿正式一點

團體視訊

富邦銀行-數位創新

在瞬息萬變的數位浪潮中，發展自我無限的可能﹘陳于婷

我於2019年加入北富銀數位金融MA行列，經歷包括數位金融創新專案規劃、數位平台服務建置、數位營銷，並參與部門數位金融策略擬定。主管給予MA非常多機會參與創新專案及策略的討論，也藉由工作上的嚴格要求與經驗傳授輔導， 協助MA從各項任務中厚實專業知識、累積實作經驗、發展強大的應變能力。

過去傳統金融主要是以「產品」為導向的單維度思維，北富銀則教導我們要有「CPC(Customer、Product、Channel)」的多維度思維；絕對要以客戶為中心，記得從客戶(Customer)的痛點、需求出發，為客戶量身打造數位金融產品(Product)、建立與客戶生活深度融合的數位平台(Channel)。

回顧我加入北富銀MA的三年培訓計畫，第一年，我專注在「家庭客群」的經營，從研究、訪談，到規劃家庭客群所需數位服務，陸續推出設定家庭成員卡片暱稱、家庭消費分析等功能，致力為家庭客群提供完善的數位金融體驗。

第二年，新冠疫情爆發，為鼓勵客戶線上開立數位存款帳戶，我搭配時事(covid-19疫情)規劃開戶的行銷活動；透過改善既有服務體驗上的痛點來滿足客戶需求；另也參與了「Fu+ 諮詢服務」專案，於分行打造全新生活金融諮詢服務，經營線下客群。

第三年，我被賦予經營數位投資客群、線上自助貸款客群的任務，這讓我學習制定商業計畫，以創新模式擴大數位客群規模。

三年的MA培訓，我獲得了很多難得的學習機會，我深刻地理解，要鎖定目標客群，透過數據分析、客戶回饋與訪談中挖掘客戶的需求與痛點，發展客戶所需的數位服務、優化客戶體驗，並且用平易近人的語言和客戶在數位的世界對話。工作最大的成就是能看見一個個新型態的數位金融服務誕生，而自己也是運用金融科技帶來便利生活的推手之一。

我真心建議想成為MA的朋友們，在實戰中淬煉成長、在快速變化的數位浪潮中不斷挖掘自我的可能。歡迎你加入北富銀數位金融團隊，我們一同創造數位金融藍海！

Notes: Customer > Product > Channel

準備

PainPoint

金融創新服務, 內外部平台, 應用數據決策，利用IT技術與工具 (發掘機會找尋應用場景，實現普惠金融)

• 自我介紹

• 沒有限時間，就照自己準備的講出來5

• 分享過去怎麼選擇工作、實習？最有趣的事或想彌補的事？

• 選擇的標準注意要也符合富邦的特色，像我就講我選規模跟產業（因為之前剛好也在台灣強勢的產業內的龍頭實習），這樣對應到富邦也不會太奇怪。有趣的事我就真的講有趣的事，因為我實習的公司比較特別一點，大家聽了都會覺得滿酷的ＸＤ5

• 怎麼想轉換跑道或想要應徵6

• 給你一筆預算，要用來更新使用者體驗（已經知道使用者體驗不好）還是發優惠券

• 因為申請的是數位創新組才有這個問題。我當初是講說更新使用者體驗，並且舉蝦皮免運造成養壞用戶的事來指出優惠券不是一個能走長期的策略5