北京
周二下午，多倫多科技周的一場金融科技討論會上，Questrade增長業務總裁薩利姆·納拉恩（Salim Naran）拋出一個讓他撓頭的發現：自己的兒子正在公司實習，專門調研用戶對AI理財工具的接受度，結果低得離譜。“我實在搞不懂，”納拉恩當場吐槽。沒人要求AI替你全權操盤，你只是拿自己的投資組合去問問它，看看會發生什么——就這樣，絕大多數人還是連試都不愿意試。
納拉恩的困惑背后是一組更扎眼的數據。加拿大道明銀行（TD）近期的一項研究顯示，超過四分之三的受訪者已經在日常生活中使用AI工具，但愿意讓AI幫忙做財務決策的，還不到五分之一。你讓AI寫郵件、做PPT、總結會議紀要，完全OK；可一旦涉及真金白銀，信任感立刻歸零。參與同場討論的加拿大FinTech峰會主持人塔爾·施瓦茨（Tal Schwartz）話講得更直白：人們從Reddit上撿股票貼士，或者跟高爾夫球場上剛認識的哥們閑聊幾句就敢沖，完全不覺得有什么問題，可一旦你打開Claude讓它給幾個投資建議，這幫人突然之間全變成了合規官，各種狐疑。這種雙重標準，荒誕到什么程度？Reddit上的匿名ID可能是個高中生，高爾夫球場的偶遇可能連基本面都看不懂，但你就信他；而AI背后是千億參數的大模型，卻被當作洪水猛獸。
施瓦茨的吐槽不是孤例，整個討論會幾乎成了對“人類理財非理性”的集中開火。然而，當大家把矛頭轉向AI本身，另一個致命問題浮上來：現在的AI，好像真的不太會管錢。Fiscal AI的CEO布雷登·丹尼斯（Braden Dennis）分享了一個讓人血壓飆升的真實案例：他們一個客戶給了多個AI模型每人1萬美元虛擬資金，放手讓它們做三個月投資，結果四個模型虧掉了超過90%的本金。丹尼斯評價道：“這表現，說‘令人印象深刻’都算客氣了。”他緊接著補了一句總結：“機器特別擅長綜合和匯總信息，但決策能力奇差；人類正好相反，特別能決策。”這句話，大概是對當下AI理財現狀最刻薄也最精準的概括。你能讓AI一秒鐘掃完幾百份財報，給你挑出關鍵數據，但讓它決定什么時候買、什么時候賣，它可能比猴扔飛鏢還離譜。更別提涉及隱私風險——直接把個人財務信息喂進大語言模型，家底全交出去，換誰都得掂量。
所以，眼下的AI在個人理財領域到底能干嘛？討論會上幾位大佬難得達成一致：不是替你管錢，而是幫你讀懂你的錢。納拉恩透露，Questrade正在朝這個方向開發更多工具。Questrade的用戶本就是“自導向投資者”——這群人主動選擇不靠投顧，自己拍板。納拉恩的邏輯很清晰：既然他們選擇自己決策，那平臺的任務就是創造產品，用理解和數據以及AI，把他們帶上快車道。換句話說，AI扮演的是副駕駛，幫你把儀表盤看明白，但方向盤得你自己攥著。
美國那邊，Robinhood已經率先把agentic工作流塞進面向消費者的金融服務里，讓AI幫忙執行一些交易環節的動作。但加拿大的態度明顯更謹慎。TD調查里那不到20%的接受度，已經說明了問題。納拉恩相信，未來資金管理者最終會擁有AI代理來運行他們的投資組合，但在那之前，信任赤字必須填上。只是這信任怎么填？Reddit謠言和高爾夫球場吹水的信任度都能輕松碾壓AI，恐怕不是技術升級就能解決的事。當人類寧愿相信一個陌生人隨口說的股票代碼，也不愿多看AI的分析一眼，這場關于理財智能化的路，可能比預想的要漫長得多。
特別聲明：以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布，本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
