
10 月 23 日 · 51 分钟

AI 可以在几分钟内整理财报、归集行业信息,甚至以每月一千多元的成本,完成一名初级分析师的大量工作。但当问题从“发生了什么”变成“现在要不要下注”,它突然来到了能力的边界。
因为金融决策从来不只是一道计算题。相同的信息摆在不同的人面前,可能导向截然不同的选择。一个事后看来无比正确、却超出使用者认知边界的建议,未必会被采纳;即使勉强采纳,也未必拿得住。对于决策型 AI 来说,答案是否正确固然重要,但它是否理解人的经验、风险偏好与心理承受能力,同样关键。
这期节目在 Link X Demo Day 2026 的现场展开。我们从 AI Coding 的成功谈起,追问大模型能否在金融这个非标准化场景中建立新的反馈闭环;也讨论哪些投资经验可以被数据化,哪些判断仍藏在人的直觉、潜意识与微妙的现场感受里。
当市场永远在变化,历史规律随时可能失效,AI 真正应该学习的,或许不是某位投资大师做过哪些选择,而是那些选择在怎样的环境中发生,又为什么曾经有效。
后期 / 卷圈
封面 / 姝琦
运营 / 卷圈
监制 / 姝琦
产品统筹 / bobo
场地支持 / Link X Demo Day 2026
希望大家在听友群和评论区多多反馈收听感受,这对我们来说十分重要。欢迎添加津津乐道小助手微信:dao160301,加入听友群。
在一派纷繁芜杂里,我们为愉悦双耳而生。科技、教育、文化、美食、生活、技能、情绪……严肃认真却不刻板,拒绝空泛浮夸。与专业且有趣的人携手缔造清流,分享经历,传播体验,厘清世界与你的关系。
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本节目由「声湃 WavPub」提供内容托管和数据服务支持。
AI 读完整集转写后给出的推荐理由
这期请来了Kando AI创始人和星联资本合伙人,聊AI金融最扎心的问题:AI能帮你收集信息,但做不了决定。他们提出一个反常识的观点——采纳率比正确性更重要,一个再正确的建议,如果你理解不了、睡不着觉,就是无效的。还拆穿了两个伪需求:'AI替我做决策'和'通用决策'。如果你关心AI怎么改变投资,或者担心自己被替代,这期能给你一个不一样的视角。
由 AI 从整集转写生成,是创作者说明之外的补充
本期节目在Link X Demo Day现场录制,邀请Kando AI创始人吴秉哲和星联资本合伙人王璞,探讨AI在金融领域的应用与边界。核心观点:AI在信息收集上已接近及格,但真正的难点在于决策——人的决策由潜意识驱动,难以数字化。采纳率比答案正确性更重要,通用决策是伪需求。AI不会替代人,但会放大人的平庸或优秀。未来机会在于为专业用户修通AI应用之路,以及构建强化学习环境。
点一章从那里开始播 · 与上面创作者标的时间点各自独立
开场与嘉宾介绍
主持人小白介绍节目背景,两位嘉宾吴秉哲(Kando AI创始人)和王璞(星联资本合伙人)自我介绍,点明本期主题为AI金融。
AI金融的产业背景:从coding到开放场景
吴秉哲回顾AI产业以coding为主旋律的三年,指出金融等开放场景缺乏标准答案,采纳率低,需要探索新路径。
投资机构的AI实践:信息收集已见成效
王璞分享星联资本使用AI进行信息整理与归纳的体验,认为AI在信息收集上已超过初级分析师,但决策仍需人工。
决策是核心难题:潜意识与采纳率
吴秉哲提出决策由潜意识驱动,现有AI框架只能替代白领工作,无法触及决策,Kando AI致力于记录决策上下文。
Kando AI的产品思路:记录决策行为
吴秉哲介绍其产品通过交互设计记录用户对AI输出的显性反馈,结合主动式agent推荐决策动作,以提升采纳率。
金融场景的独特性:反馈快、个性化强
讨论金融与coding的差异:金融反馈快但答案非唯一,采纳率比正确性更重要,用户可能因认知挑战而拒绝采纳。
哪些经验可被数据化?周期与直觉
吴秉哲以产业周期为例,说明资金行为具有周期性,可被记录;但长尾风险与直觉判断仍需依赖人类。
一级市场的AI边界:看人无法量化
王璞指出结构化数据判断可被AI替代,但'看人'涉及微表情、气味等非标数据,难以收集和训练。
伪需求识别:更好的Excel与通用决策
王璞和吴秉哲指出'AI替我做决策'和'通用决策'是伪需求,用户实际只想要更好的工具,而非真正的决策替代。
如何避免学习失效规律:因果干预与悲观预期
吴秉哲提出用因果干预模型回测历史事件,但认为绝对规避错误很难,金融市场本质是混沌的,依赖人的判断。
经验学习的正确方式:复刻场景而非照搬结论
王璞强调学习经验需了解当时的背景环境,而非简单复制成功或失败的条件。
AI替代的是体力劳动,认知仍有边界
吴秉哲认为AI替代的是体力劳动,认知劳动有边界,可能出现'超级人类';主持人以程序员为例说明思考才是核心价值。
未来落地展望:一级市场与二级市场
王璞分享一级市场投资方向(世界模型、稀疏模型),吴秉哲提到风控领域合作与benchmark测试,强调环境与数据的重要性。
隐性知识与强化学习环境
吴秉哲指出各行各业存在大量隐性知识,未来可构建强化学习环境,数据与环境的价值被低估。
结语:普通人如何参与AI红利
吴秉哲认为今年是拐点,普通人有机会参与;王璞强调AI会放大平庸或优秀,鼓励利用AI实现转变。节目结束。

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AI 可以在几分钟内整理财报、归集行业信息,甚至以每月一千多元的成本,完成一名初级分析师的大量工作。但当问题从“发生了什么”变成“现在要不要下注”,它突然来到了能力的边界。
因为金融决策从来不只是一道计算题。相同的信息摆在不同的人面前,可能导向截然不同的选择。一个事后看来无比正确、却超出使用者认知边界的建议,未必会被采纳;即使勉强采纳,也未必拿得住。对于决策型 AI 来说,答案是否正确固然重要,但它是否理解人的经验、风险偏好与心理承受能力,同样关键。
这期节目在 Link X Demo Day 2026 的现场展开。我们从 AI Coding 的成功谈起,追问大模型能否在金融这个非标准化场景中建立新的反馈闭环;也讨论哪些投资经验可以被数据化,哪些判断仍藏在人的直觉、潜意识与微妙的现场感受里。
当市场永远在变化,历史规律随时可能失效,AI 真正应该学习的,或许不是某位投资大师做过哪些选择,而是那些选择在怎样的环境中发生,又为什么曾经有效。
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希望大家在听友群和评论区多多反馈收听感受,这对我们来说十分重要。欢迎添加津津乐道小助手微信:dao160301,加入听友群。
在一派纷繁芜杂里,我们为愉悦双耳而生。科技、教育、文化、美食、生活、技能、情绪……严肃认真却不刻板,拒绝空泛浮夸。与专业且有趣的人携手缔造清流,分享经历,传播体验,厘清世界与你的关系。
津津乐道 | 科技乱炖 | 津津有味 | 记者下班 | 不叁不肆
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AI 读完整集转写后给出的推荐理由
这期请来了Kando AI创始人和星联资本合伙人,聊AI金融最扎心的问题:AI能帮你收集信息,但做不了决定。他们提出一个反常识的观点——采纳率比正确性更重要,一个再正确的建议,如果你理解不了、睡不着觉,就是无效的。还拆穿了两个伪需求:'AI替我做决策'和'通用决策'。如果你关心AI怎么改变投资,或者担心自己被替代,这期能给你一个不一样的视角。
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本期节目在Link X Demo Day现场录制,邀请Kando AI创始人吴秉哲和星联资本合伙人王璞,探讨AI在金融领域的应用与边界。核心观点:AI在信息收集上已接近及格,但真正的难点在于决策——人的决策由潜意识驱动,难以数字化。采纳率比答案正确性更重要,通用决策是伪需求。AI不会替代人,但会放大人的平庸或优秀。未来机会在于为专业用户修通AI应用之路,以及构建强化学习环境。
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开场与嘉宾介绍
AI金融的产业背景:从coding到开放场景
投资机构的AI实践:信息收集已见成效
决策是核心难题:潜意识与采纳率
Kando AI的产品思路:记录决策行为
金融场景的独特性:反馈快、个性化强
哪些经验可被数据化?周期与直觉
一级市场的AI边界:看人无法量化
伪需求识别:更好的Excel与通用决策
如何避免学习失效规律:因果干预与悲观预期
经验学习的正确方式:复刻场景而非照搬结论
AI替代的是体力劳动,认知仍有边界
未来落地展望:一级市场与二级市场
隐性知识与强化学习环境
结语:普通人如何参与AI红利
节目里自然聊到的,不是广告

AI 对内容的推测
☕🧄 这个比喻出自 2009 年周立波的一句「喝咖啡的怎么能和吃大蒜的呆在一起呢」;郭德纲后来在《你要高雅》里回了一句「雅和俗分不开,喝着咖啡就着大蒜,秋水共长天一色」。我们借它标注风格取向 —— 两端没有高下,编辑部式与熟人局式都能做出极好的节目。
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