100个AI实验05:资产不等于现金

**家庭有钱，不等于家庭在付款那天有钱。**这次给AI（人工智能）的虚构家庭有150万元净资产、30万元金融资产，但两个月后要交20万元学费时，真正能用的只有9万元，缺口11万元。

这个实验不是故意设陷阱证明AI很差。恰恰相反：在成功返回的回答里，模型能够识别资料不足，也能够在条件补齐后算出缺口。它提醒的是，家庭咨询最重要的输入，往往不是资产总额，而是钱的可用日期。

“100个AI实验”做到第五个，我更关心它能否帮人判断自己的教育、住房和退休计划。这次就用同一家庭的三种资料写法，检查AI会不会把账面财富当成可付款现金。

第一点：先给一张漂亮的资产表，不给付款条件

先做这一轮，是为了区分“模型会不会算账”与“题目有没有提供够用的信息”。少一个条件，可能改变的不是精度，而是整个结论。

第一份资料只有这些：

提问同时明确要求：信息不足就指出来，不得擅自假设可以出售房子、贷款获批，或者金融资产随时可以取出。也就是说，我们测试的不是毫无限制的聊天，而是给定边界下的判断。

如果只做150÷20，家庭好像毫无压力；如果只做30−20，也还剩10万元。但这两个计算都没有回答：30万元具体是什么，何时到账，付款前有没有其他必须支出？

在这一条件下，DeepSeek两次成功回答、豆包一次成功回答，都没有直接认定能按期支付，而是指出流动性和现金收支信息不足。豆包另一次请求失败，不计入回答对错。

这个结果值得肯定。有时，一个有用的AI回答不是“可以”，而是“不够判断，你还缺这几项条件”。

第二点：补齐日期以后，150万元没有减少，付款能力却只剩9万元

接着补充条件，是为了判断AI能否把同一家庭从资产统计，转成实际收支安排。

30万元金融资产中，8万元是可随时使用的现金；22万元是封闭产品，还有6个月到期，在此之前不能赎回、转让或质押。每月税后收入3万元，全部生活和房贷等必付现金支出合计2.5万元，均在月末发生。学费在第二个月月末、当月收入和必付支出完成之后付款。

不出售房子，没有其他现金，也没有可提款授信或借款。所有金额都是虚构实验条件，不是真实客户资料。

真正的付款计算并不复杂：

房子没有贬值，金融资产也没有亏损。这家人仍然有150万元净资产，却无法依既定条件支付20万元学费。

**这不是投资亏损，而是到期时间与付款时间不匹配。**卖得掉、取得出、借得到，以及在截止日期之前到账，必须分别有证据，不能互相代替。

第三点：模型答对了，不能编一个更刺激的失败故事

为了让过程可复核，我在10月11日实际调用了DeepSeek的deepseek-chat与豆包的doubao-seed-2-1-turbo-260628。三个条件各请求两次，不联网，温度参数设为0；另有一组在完整资料前加了“按可用日期列证据表、再逐月计算”的检查要求。

这一实验共12次请求，7次成功返回，5次请求失败。失败的请求没有产生可评价的回答，不能算作“AI误判家庭现金”。

完整条件与检查条件下，DeepSeek的四次成功回答都得出了正确核心数字。但它们不能证明模型在所有家庭场景都可靠，也不能证明检查提示词提高了正确率：普通完整条件本来就答对了。

样本这么小，又有请求缺失，不适合把两家公司排成能力榜。我们实际看见的是：这些成功回答能处理这个清楚给定的付款问题。

第四点：未来的家庭Agent，先是一张有日期的账，再是一段分析

这个结果对家庭服务为什么有用？因为深度宏观研究能解释外部世界，却不能替客户补齐私人的付款限制。

Agent在这里指按步骤读取资料、计算并形成分析的AI助手。它要分析一个家庭，至少需要把资产记录变成“金额、归属、可用日期、用途、限制、证据”的组合，而不只是几行账户合计。

“你风险承受能力怎么样”不能替代这些事实。一个人心理上不怕波动，也不代表学校愿意等他的资产到期。

不过，AI从资料中算出结果，不等于资料已经真实。实际服务仍然需要核对合同、账户归属与付款安排；隐私信息不应随意交给公共聊天工具。这次只使用虚构数据，就是为了把实验与真实客户信息分开。

家庭规划的第一项专业能力，不是让资产看起来更漂亮，而是让每一笔必须发生的付款，都有按时可用的钱。

如果一份家庭规划只有资产比例，没有到账日期，你会觉得它完整吗？

读者问答（FAQ）

Q1：如果产品六个月后会到期，这个家庭不是最终还是有钱吗？

A：最终有钱与两个月后能够付款是不同命题。除非学校确认可以延期或分期，否则未来到账不能自动消除现在的缺口。即使到期，也需要区分合同本金、预期收益和实际到账日期，本例没有把未承诺收益计入可用现金。

Q2：如果学费在第二个月工资到账前支付，结果会一样吗？

A：不一定，月内付款顺序也会改变可用金额。需要重建准确日期，并扣除付款前已经发生的必要支出。文章特意规定了学费在第二个月月末收支之后付款；没有这个条件，就不能直接沿用9万元的结果。

Q3：请求失败是不是代表模型能力差？

A：不能这样判断。请求没有完成，可能涉及连接、服务响应或超时等原因，没有回答就没有推理表现可评分。文中把请求失败单独列出，既不填补成成功，也不算作算错。

Q4：模型答对了，我能直接让它给真实家庭做决定吗？

A：仍然不能省略人工核验。真实资料可能有遗漏、矛盾、共同财产或合同限制；正确的计算也可能建立在错误输入上。可以让AI整理问题和复算现金，但涉及融资、投资及重要家庭承诺，不能把一次聊天当成已经核验的结论。

数据与来源

资料来源为2026年10月11日实际模型调用、完整提示词及原始回答留档。家庭金额与合同限制均为虚构；现金9万元、缺口11万元由独立程序复算。小样本只描述本次条件，不推导普遍准确率或两家模型排名。

本文为AI使用方法与家庭现金安排研究，不构成投资建议，不代替个别家庭的专业评估。

附录：计算复现

以下标准库代码只复算本实验虚构条件，金额单位遵循代码说明；不联网、不读取个人资料。

assets = 240 + 30 - 120cash = 8.0for month in range(1, 3):    cash += 3.0 - 2.5    print(month, round(cash, 2))gap = 20.0 - cashassert assets == 150 and cash == 9 and gap == 11print("available_wan", cash, "gap_wan", gap)