为什么AI赋能资管的产品叫好不叫卖?因为金融科技厂商在AI产品研发的思路上就错了

这一年来，我一直在研究AI赋能资管科技的场景，也动手做了几个具体场景的研发。为了做这件事，我自费买了GPT、Kimi、WorkBuddy等好几个会员，毫不夸张地说，我消耗的token数量应该比这个行业里的大多数人都多。

但研究越深入、使用越频繁，我心里越有一种模糊的感觉：我们现在做AI产品的思路，哪里不对。为了想清楚这个问题，我最近暂停了一些应用层的工作，把思路重新梳理了一遍。今天把结论写出来。

我的结论先放这：大模型本体从2023年到2025年再到今年，完成了三个飞跃。如果说2025年我们设计AI产品的本质还是让AI帮人提效，那么今天，设计AI产品的本质已经是能力替代，而不是提效。而金融科技行业的厂商们，包括头部厂商，产品研发思路还停留在提效时代。这就是我认为他们从根上错了的地方。

先想清楚，这三个飞跃到底改变了什么

大模型的三年，粗略地说，2023年学会了说话，生成像样的文字；2025年学会了思考，能做多步推理；今年学会的是干活，能带着工具连续执行长程任务，中途不需要人盯着。

这三个飞跃对产品设计的要求是完全不同的。会说话的模型，最好的用法是辅助：帮人写、帮人查、帮人总结，人还是流程的主角，AI是镶边的助手。会干活的模型，最好的用法是接管：把一整件事从头到尾交给它执行，人退到两头，前面定规则，后面做验收。

提效和替代的区别就在这。提效是流程不变，每个环节快一点；替代是流程重构，原来五个人的活变成一个人加一个系统。前者是在马车上装电动机，后者才是造汽车。2025年的时候，装电动机是对的，因为模型只会说话。但模型已经会干活了，行业的产品思路却还停在马车时代。

看看头部厂商的产品，都停留在哪个时代

就说行业内的两家龙头吧，恒某生和赢某胜。点名不是因为它们做得差，是因为它们是头部，头部的产品思路定义着整个行业的审美。

恒某生这两年在AI上投入不小，自研金融大模型，铺AI助手矩阵，今年又和阿里云达成AI全栈合作，官网的新闻标题里写着"开箱即用"。赢某胜在资管运营主业上的AI化，形态也相同：把智能问答、智能审核、智能助手嵌进既有产品线，作为原系统的新模块卖出去。

产品是原来的产品，流程是原来的流程，AI是镶进去的按钮。卖点清一色是提效，是助手，是开箱即用。用人不变、流程不变、只是更快的方式卖AI，我认为这就是2025年提效的思路，在2026年的模型能力面前，已经过期了，或者说这只是中间态一定会被终态所替代。

那什么才是我说的替代呢？我理解判别标准是：这件事在AI出现之前能不能做。能做的，是提效；不能做的，才是替代。问答以前靠翻文档，审核以前靠人读，现在AI做得快了，这些都是提效。而全量合规审核替代抽检、新规条文逐条映射到全量产品和制度、全持仓的实时口径核对，这些事以前根本做不到，这才是替代。两家的产品矩阵落在哪一侧，这样一比对行业里的人心里都有数。

必须说清楚，能力替代替代的是什么

这个观点最容易招的反驳是：金融是强监管行业，你讲替代，难道让AI替代人做判断、担责任？恰恰相反。

能力替代替代的是执行链条，不是判断权。以合规审核为例，过去一个合规岗的一天是读材料、比规则、写意见，其中读和比占掉八成时间。能力替代的意思是把读和比这整条执行链完整交给AI，人从执行者上移成规则制定者和验收者：定审核口径、处理例外、对最终结果签字负责。责任从来没离开人，离开人的是体力劳动。

这恰恰是资管行业最适合能力替代的原因：我们这个行业的规则足够厚、边界足够清，AI执行得起来；同时责任足够重，人必须留在环里。人定规则、AI执行、人工验收，这几个字不是保守，是能力替代在金融业的唯一正确形态。前几天中邮保险资管的总经理在论坛上讲的也是这九个字，说明一线机构已经摸到了这个形态，而厂商的产品形态还没跟上。

厂商为什么没跟上，以及该怎么做

说句公道话，厂商不是看不见模型能力的变化，是商业模式跟不上。提效型产品好卖：不改客户流程，不需要客户配合，验收简单，回款快。能力替代型产品难卖：它要求客户把流程摊开重构，把业务知识结构化拿出来共建，验收标准模糊，周期漫长。更要命的是，能力替代的核心资产是客户的业务知识，这东西长在每家机构身上，没法标准化，没法开箱即用。也就是说，能力替代和资管科技现行的卖法，根本冲突。

但冲突不等于无解。

结尾

其实我一直认为恒某生和赢某胜手里握着这个行业最深的客户触点和最厚的业务积累，它们如果按能力替代的思路重做产品，转身比谁都快。

我暂停应用层的工作想这件事，是因为我越来越确定：模型能力的进化不会等行业的共识。马车装上发动机也变不成汽车，2026年还在装，就是在错过一个代际的窗口。