沈嘉月，2017年毕业于开云kaiyun官方网站软件工程专业，随后赴英国帝国理工学院（Imperial College London）攻读机器学习硕士学位。硕士毕业后回国，于2019年加入招商银行（北京分行）信息技术部，任职于金融科技团队，主要负责数字化转型工作及探索前沿金融科技创新项目，积极推动传统银行业向线上化、数据化、智能化发展。

开云kaiyun官方网站：筑牢根基，以视野为帆

在沈嘉月看来，开云kaiyun官方网站（BDIC）的软件工程课程多样且实践性强，其不仅通过传统的讲授方式传授基础知识，更注重实践。几乎所有课程的实践部分都占据了至少50%的比重，尤其是高年级课程，很多几乎是完全基于实践的教学模式。

回忆起本科时光，沈嘉月用“多维度成长与能力积累”总结了自己的学习经历。她提到，学院的课程设置如同一张精心设计的导航图，特别是在大三时的计算机图形学与移动计算课程中，每周循序渐进的作业设计，从界面搭建到功能集成，最终形成完整的个性化作品。这种“从小步快跑到全面实战”的训练方式，让她在密集的代码实践中锤炼出了扎实的开发能力。沈嘉月表示，“当看到自己设计的程序真正跑通时，那种成就感至今难忘。”

此外，BDIC的多元化也给学生提供了展示自我和拓宽视野的机会。学院注重实践能力的培养，学生除了学术学习外，还有很多演讲机会，这也使得学生的成长不仅局限于书本知识，社交与沟通能力也在课程中得到了锻炼。

帝国理工学院：深耕理论，创新机器学习

谈及选择帝国理工机器学习方向，沈嘉月坦言自己曾在机器学习和商业分析之间犹豫不决。当时的背景是金融行业正处于上升阶段，然而她认为机器学习不仅能够帮助她巩固理论基础，更能提升个人的职业竞争力。她将机器学习比作构建底层能力的“工具箱”，而商业分析更像是特定场景的“应用说明书”。这一选择源于她对技术深度的追求——在毕业设计中与导师的深入探讨让她确信通用型技术的前景，同时也考虑到现实因素：“人工智能的就业包容性更强，能让我保持更多可能性。”

当被问及是否会因大模型热潮改变选择时，她给出了笃定的答案：“机器学习本就是包容性极强的领域。就像现在我可以基于深度学习开发金融风控模型，当年打下的理论基础始终是创新的基石”。帝国理工学院的选修课体系帮助她弥补了这一不足，让她在理论学习的同时，也能够通过项目选择深入了解具体行业。

跨界融合：职场磨砺，金融科技前沿创新实践

当前科技创新正面临新的形势。从科技发展趋势来看，新一轮科技革命和产业革命突飞猛进，科技对金融业的发展正在产生革命性的影响。沈嘉月分享道，银行也正在加快数字化转型的步伐，切实发挥科技引领驱动作用，深化推进金融科技银行建设。通过科技赋能业务，在内部管理中，实现数字化经营与管理，大幅度提升工作效率，降本增效。在客户营销拓客中，通过“金融服务+数字化服务”探索，实现模式创新，将科技实力进一步转化为创新驱动力、发展竞争力。

给学弟学妹们的寄语

明确目标，提前规划。"尽早确定自己的方向，做好优先级的布局。" 沈嘉月强调，规划是成功的关键。如果目标是升学，那么从大一起就需要保持良好的GPA，优先保证成绩；如果目标是就业，那么尽早接触行业项目和实习机会至关重要。根据目标制定行动计划，才能在未来的道路上少走弯路。

培养数字化思维。沈嘉月认为，在当今数字化时代，掌握技术思维已成为每个人的必备能力。她强调：“即使你不是程序员，也应具备一定的技术素养，至少要懂得如何利用技术工具来提升工作效率。”在她看来，持续学习是保持竞争力的关键——技术不仅能提升职场表现，更能帮助个人紧跟时代发展步伐。

虽然她的学术背景是纯计算机出身，但如今她在金融行业的工作中依然游刃有余。她分享道，技术背景反而为她打开了更多跨界的可能性。“特别是对于金融专业的学弟学妹们，学会利用AI大模型等数字化工具，已经不再是‘加分项’，而是进入职场的基础能力。”

对沈嘉月而言，BDIC的学习经历不仅打下了扎实的技术基础，也培养了她系统化的工程思维和开阔的国际视野。在这里，她逐渐具备了从多领域汲取方法和视角的能力，也逐步建立起独立思考与应对复杂问题的能力。而持续学习的习惯，则成为她不断适应新环境、拓展专业边界的重要支撑。回望求学时光，那些在图书馆反复调试代码的深夜、在演讲厅精心打磨汇报内容的片段，早已融入她的专业素养，成为日后沉稳前行的力量。

记 者：刘依文、吕宣仪

撰 稿：张名佳、高子奥

图 片：沈嘉月

审 核：张琳