刚带学员走完了 JP Morgan Investment Banking Superday 终面，回来整理才发现，这次面试的题型其实高度集中，高频点几乎固定。很多同学刷了上百道题，但真正考察的还是你对DCF建模、三张表、估值方法这些核心技术点的理解，以及对市场和公司分析的逻辑思路。现在把我亲身经历的行为面、技术面、市场分析和 Case 题全梳理了一遍，希望能帮你高效过 Superday，少踩坑多拿 Offer。
时间线参考
| 阶段 | 典型时间间隔 | 内容 |
|---|---|---|
| 网申开放 | 招聘季初（秋末/冬初） | 投递简历、初筛 |
| 初面 | 申请后 1–3 周 | Zoom/电话 behavioral + 技术 |
| Superday 邀请 | 初面后 1–3 周 | HR 通知面试时间 |
| Superday 面试日 | 指定日全天 | 多轮面对面 / Zoom interviews |
| Offer 决策 | 面试后 0–2+ 周 | 决策 + 延伸 offer 过程 |
Behavioral
高频基本就这几题：
- Tell me about yourself
面试官期待的是 career story，不是简历复述。要讲清楚「你是怎么一步步走到 IB 的」，而不是“我本科—实习—再实习”。 - Why Investment Banking
千万别提“钱多”“平台大”。更好的角度是：对 deal execution、transaction exposure、学习曲线 的真实兴趣。 - Why JP Morgan
需要具体到 differentiator：业务强项、文化、近期 deal、在某些 sector 的优势，而不是泛泛而谈“bulge bracket”。 - Walk me through a recent deal
选你真正研究过的 transaction。面试官很容易顺着细节追问，一虚立刻暴露。
BQ 的核心不是“说得多”，而是逻辑完整 + 动机可信。
技术面
技术面主要考察财务建模和估值能力。面试官开场就问：“Walk me through a DCF model。”学员先整理思路，从预测自由现金流、计算 WACC 到估算 terminal value，逐步讲清楚。面试官补充：“你会做 sensitivity analysis 吗？”学员说明了如何调整假设，并分析对 valuation 的影响。
三张表的联系也是高频考点。面试官问：“Net income 怎么流到 retained earnings？”学员用图示说明每一步现金流变化及对资产负债表的影响。随后，面试官追问估值方法：“如果用 comps 而不是 DCF，会有什么差别？”学员分析了各自优缺点和使用场景，并说明 EV 与 Equity Value 的应用判断。
整个技术面环节，面试官非常重视逻辑清晰和 step-by-step 推导。即使学员一开始没给出最终答案，只要思路完整，也能获得认可。
市场分析
在市场分析环节，面试官问：“你怎么看当前利率环境对金融行业的影响？”这个问题可以结合宏观趋势和行业数据分析，提到部分行业可能面临的压力和机会。随后他又追问公司案例：“那如果是你覆盖的公司，会怎么调整策略？”我讲了具体公司模式、最近财报表现和潜在风险。
谈行业偏好时，面试官直接问：“为什么你认为这个行业值得关注？”回答可以用数据和逻辑支撑自己的观点，而不是单纯说它热门。这种追问很考察你的substantive reasoning能力，而不仅仅是表面答案。
Case / Situational Questions
Case 题通常涉及股价下跌、M&A 建议或融资选择。比如分析股价下跌，可以先提出可能原因：earnings miss、guidance 下调、sector headwinds。面试官又追问：“如果是 management 做了调整，你的判断会变吗？”我结合不同情景分析，保持逻辑连贯。
M&A 案例中，面试官会追问每一步：“为什么选这个战略？融资结构可以优化吗？”我讲了 strategic rationale、valuation 和 financing structure，分析收购方和被收购方的利弊。融资选择常考 debt vs equity，我解释了优劣势，并结合企业现金流和资本结构给出理由。
在回答 Case 时，先搭好框架，再补充数据和细节，比急于给结论更重要。面试官更看重你的思路完整性，而不是你是否猜对答案。
当准备时间不够，真正难的是临场判断
这类面试对信息密度和临场反应要求都很高，很多学员并不是能力不够，而是对面试流程、考点节奏缺乏准确信息，真正坐到面试里时才发现时间根本不够用。针对这种情况，ProgramHelp 更多扮演的是“面试陪跑”的角色：在关键节点提供面试辅助、VO 辅助 和实时面试助攻，由北美 CS 背景的真人专家在面试过程中同步给出提示和思路，引导学员把回答说完整、说到点上。这种人工实时支持的效果，往往比单纯依赖 AI 模拟要稳定得多，也更贴近真实面试官的判断逻辑。
