津当AI进入金融,它最难学会的不是赚钱,而是理解你

当AI进入金融,它最难学会的不是赚钱,而是理解你

津津乐道·2026 年 8 月 30 日·48 分钟人工智能投资与理财
创作者写的节目说明

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。

【本期主播】

  • 白宦成,全流程工程师,AI 产品经理,RTE 开发者社区布道师,津津乐道播客网络主播
  • 吴秉哲,Kando AI 创始人/首席科学家。毕业于北大数学系本科,并取得计算机博士学位,曾是苹果博士奖学金大陆首位获得者、前腾讯AI Lab可信AI负责人。
  • 王璞,星连资本合伙人,10 年以上早期投资与互联网产业经验,长期深耕 AI、新能源/智能汽车、机器人等前沿科技方向。

【制作团队】

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

【联系我们】

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。

【关于「津津乐道播客网络」】

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 

收听平台

苹果播客 | 小宇宙App | Spotify | 喜马拉雅 | 网易云音乐 | QQ音乐 | 微信听书 | 荔枝FM | 央广云听 | 听听FM | Sure竖耳App | Bilibili | YouTube | 华为播客

联系我们

津津乐道播客官网 | 公众号:津津乐道播客 | 微信:dao160301 | 微博:津津乐道播客 | 商业合作:[email protected] | 版权声明 | RSS订阅

本节目由「声湃 WavPub」提供内容托管和数据服务支持。

AI 推荐理由

为什么值得听

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。

AI 概要

本期概要

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。

AI 识别的章节

章节

点一章从那里开始播 · 与上面创作者标的时间点各自独立

00:01

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。

02:00

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。

05:06

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。

07:37

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。

10:11

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。

13:21

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。

16:32

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。

19:42

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。

22:54

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。

25:43

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。

30:45

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。

33:46

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。

37:38

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。

41:30

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。

44:42

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。

津津乐道 · 更多单集

看全部 305 期 →

津津乐道

津当AI进入金融,它最难学会的不是赚钱,而是理解你

津津乐道 · 8 月 30 日 · 48 分钟

当AI进入金融,它最难学会的不是赚钱,而是理解你

创作者写的节目说明

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。

【本期主播】

  • 白宦成,全流程工程师,AI 产品经理,RTE 开发者社区布道师,津津乐道播客网络主播
  • 吴秉哲,Kando AI 创始人/首席科学家。毕业于北大数学系本科,并取得计算机博士学位,曾是苹果博士奖学金大陆首位获得者、前腾讯AI Lab可信AI负责人。
  • 王璞,星连资本合伙人,10 年以上早期投资与互联网产业经验,长期深耕 AI、新能源/智能汽车、机器人等前沿科技方向。

【制作团队】

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

【联系我们】

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。

【关于「津津乐道播客网络」】

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 

收听平台

苹果播客 | 小宇宙App | Spotify | 喜马拉雅 | 网易云音乐 | QQ音乐 | 微信听书 | 荔枝FM | 央广云听 | 听听FM | Sure竖耳App | Bilibili | YouTube | 华为播客

联系我们

津津乐道播客官网 | 公众号:津津乐道播客 | 微信:dao160301 | 微博:津津乐道播客 | 商业合作:[email protected] | 版权声明 | RSS订阅

本节目由「声湃 WavPub」提供内容托管和数据服务支持。

AI 推荐理由

为什么值得听

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。

AI 概要

本期概要

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。

AI 识别的章节

章节

点一章从那里开始播 · 与创作者标的时间点各自独立

00:01

开场与嘉宾介绍

02:00

AI金融的产业背景:从coding到开放场景

05:06

投资机构的AI实践:信息收集已见成效

07:37

决策是核心难题:潜意识与采纳率

10:11

Kando AI的产品思路:记录决策行为

13:21

金融场景的独特性:反馈快、个性化强

16:32

哪些经验可被数据化?周期与直觉

19:42

一级市场的AI边界:看人无法量化

22:54

伪需求识别:更好的Excel与通用决策

25:43

如何避免学习失效规律:因果干预与悲观预期

30:45

经验学习的正确方式:复刻场景而非照搬结论

33:46

AI替代的是体力劳动,认知仍有边界

37:38

未来落地展望:一级市场与二级市场

41:30

隐性知识与强化学习环境

44:42

结语:普通人如何参与AI红利

本期提到的品牌与产品

节目里自然聊到的,不是广告

Kando AI吴秉哲的创业项目,被多次提及。
01:27正面
星联资本王璞所在机构,投资AI领域。
01:27正面
腾讯AI Lab吴秉哲早期背景。
01:27中性
微软提及微软财报作为市场信号。
20:42中性
OpenAI提及OpenAI的模型能力。
19:41中性
Cursor作为coding agent的正面例子。
18:39正面
津津津乐道

津津乐道

以科技与商业为底色的深度对谈节目,近期聚焦企业AI转型落地、跨境创业与行业实操,矩阵化运营并孵化「在野」等新系列,线下现…

已收录 305 期 · 最近更新 10 月 23 日

这一期适合谁

AI 对内容的推测

听众画像25–34 岁为主 · 偏男性 · 消费力较高
更适合金融从业者

这一期偏哪一派

偏沪派内容由事前准备的资料与嘉宾的专业性驱动,围绕'AI金融'这一明确问题展开,讨论范围被有意识地收住,主播承担追问与控场角色…

在哪里听

https://feeds.daopub.com/dao.xml复制

概要、章节、提及与推广标注由 AI 生成,可能有误;内容版权归创作者,声湃按创作者开放的 RSS 收录。了解收录与 RSS →

更多单集 全部 305 期 →