小加网志 | 聪明的 AI 做笨活儿

——大金融用小 AI；小金融用大 AI

这一周的香港，满城都在谈 AI。
金融科技周的许多讨论都围绕着同一个问题：AI 来了，金融该怎么办？有人盼着 AI 替自己干活，有人担心 AI 抢自己的饭碗，也有人追问：AI 要是一本正经地胡说八道，出了事，谁来负责？
我在会场上，一场 panel、一场 podcast 聊下来，越聊越觉得，大家其实都在绕着同一个矛盾打转。今天想把这个矛盾摊开来说，再讲讲我们的一个“歪主意”：让聪明的 AI 去做笨活儿。

李小加（Charles Li）
2026 年 11 月 3 日

请点击以下链接阅读牛码月刊全文：

《牛码月刊》（2026年11月号）

一、金融和 AI 的两个矛盾

金融离不开人，因为金融最终要由人负责。一笔贷款放错了，一家公司上市出了问题，监管找的是人，投资者找的也是人。可人有一个天然的约束：带宽有限。一个人一天只有二十四小时，精力只有那么多，能看的合同、能核的数据、能盯的风险，都有上限。

人的难处就在这里：带宽有限，责任却不能因此打折。

再看AI。它不吃饭、不睡觉、不请假，能在短时间内处理大量材料，还能通过并行协作进一步扩大处理规模，从这个意义上看，能力几乎没有上限。但处理得多、处理得快，并不意味着每一个结果都可靠。它会犯错，偶尔还会编出一个看起来头头是道、实际缺乏依据的答案，这就是大家常说的“幻觉”。

AI 的难处则是：能力无限，可靠性仍需检验。

一边是带宽有限、责任无限的人，一边是能力无限、靠谱有限的 AI。金融要用 好AI，就得把人的判断和责任，与 AI 的处理能力拧在一起。拧得好，是如虎添翼；拧不好，可能酿成事故。

具体怎么拧？我们的答案有点反直觉：大金融要用小 AI，小金融可以用大 AI。

二、大金融：盖摩天大楼，用的是小 AI

今天的主流金融，在处理大交易时，像是在盖摩天大楼、修跨海大桥。

一宗上市、一笔并购、一单几十亿的银团贷款，都是大工程。大工程要用大设备，AI 进了大金融，就像工地上有了现代化的大吊车、大卡车，能帮助人把更多工作做得更快，这是好事。

但大工程有大工程的难处：关键环节一旦出错，后果非常严重。吊车的吊臂断一次，可能就是一栋楼的事。

所以，大金融要用的必须是“小 AI”。小，不是说它能力小，而是讲究少而精：分工明确，授权有限，结果能够核验。它在研究部门里做分析，在量化交易里解算法难题，每一次计算都要极其精准，出错率必须压到极低。

大金融里，有一宗上市、一笔并购这样少而重的大决定，也有二级市场、期货市场里，机器一秒钟做出的成千上万个交易决定。前者数量少、单笔分量重，后者频率高、牵连广，一旦出错，损失都可能是天文数字，而且往往来不及挽回。所以大金融用 AI，最难的不是让它更聪明，而是出了事有人负责、有人能叫停。AI 可以帮着算数字、推演各种可能，也可以在授权范围内执行；关键的决定和最终的责任，必须留在人手里。

小 AI 是精兵。精兵贵，精兵少，精兵要千挑万选。用在哪里、能做什么、什么时候必须停，都得讲清楚。既要用好精兵的聪明，也要守住问责这条线。这份谨慎，正是大金融的本分。

三、小金融：盖千千万万间小房子，用大 AI

我们走的是另一条路。先说说，什么叫“小金融”。

过去两百年，华尔街做的是公司的生意。它把一家公司切成股份，让投资者买股份、分享公司的成长。这是人类金融史上最了不起的发明之一，但它有明确的门槛：一家公司要足够大，才值得请律师、会计师、投行、分析师围着它转。所以全世界的上市公司加起来，也不过几万家。

我们做的是合同的生意。把金融的目光，从一整家公司，落到一份份具体的合同上：一家餐厅的装修投入换来的流水分成，一个机房的算力收入，一家便利店的营业额分成。一家公司背后，可能有几十份、几百份这样的合同；这类经营合同，将来是海量。

从几万家公司，到上亿份合同，金融的单位一下子变小了。我们要服务的，正是那些单份不大、数量却多得惊人的合同。这就是我说的“小金融”：不是金融不重要了，而是金融的颗粒变细了，细到一份一份的合同。

这就像不再盖摩天大楼，而是在各个地方盖成千上万间小房子，修许许多多条小路。

小房子不需要大吊车。过去小房子盖不起来，不是因为它难盖，而是因为太多、太散，靠人一块砖一块砖地搬，成本根本扛不住。一单小生意的融资，请不起一支华尔街团队来做尽职调查，所以它们一直被挡在资本市场的门外。

现在有了 AI，我们要的不是大吊车，而是给自行车装上一块电池：成千上万辆电动自行车、小推车、小装卸机，分头去干那些过去靠人干、又不值得动用大设备的小活。

这就是“大 AI”。大，不是说 AI 的个头大，而是说 AI 的数量大。

AI 能不能多，取决于生意能不能切小。大金融的一笔决定切不开，AI 再多也只能帮着算；小金融的生意本来就是一份一份的小合同，每一份都可以交给 AI 单独去做。

今天，在我们的模拟和内测里，已经有七千多个 AI 智能体整装待发，每个都只干一件小活。我们想改变的，是过去那种“生意多一单，人手就得跟着加”的做法。把工作拆得足够小，许多新增的活，就可以交给更多 AI 分头去做；人把精力放在定规则、作判断、担责任上。

大 AI 是千军万马。小活分头干，责任有人管，才有可能接得住海量的小生意。

四、聪明的 AI 做笨活儿

这就引出我们那句听起来有点奇怪的话：聪明的 AI 做笨活儿。

请注意，我们用的仍然是能力很强的模型，只是不让它替人拍板一笔大交易，而是让它去做“笨活儿”。

所谓笨活儿，指的是那些辛苦、繁琐的活。把它们拆开，单件简单、短时，却重复、高频、量大。核对一份合同里的一项条款，比对一家店每天的流水和收款记录，盯着某条街是不是要修路，把可能影响门口客流的情况及时报出来。单件不大，数量却多，需要的是不厌其烦，日复一日地做好。

这样做，那个“靠谱有限”的毛病，就有了更具体的应对办法：

第一，事情小。每个 AI 只做一件小、简单、短时的事，要求容易说清，结果也更容易核对。就算错了，也争取在这一步发现、在这一步处理，把影响压小。

第二，事情分开。一家面店和一个机房，各有各的合同，各有各的经营风险。任务和权限分清楚，一份合同出了问题，不会像多米诺骨牌一样推倒一片。

第三，多看一眼。同一件小活，同时交给两三个不同的模型分别核对。一个漏看的，另一个可能看见。但大家也可能一起漏看，所以该查什么要列清，核验依据要留下。有分歧，继续查；意见一致，关键项也要由人复核，其余任务还要抽查。发现漏项，再回头检查同类任务，不能只改眼前这一单。

多几双眼睛，也有成本，要看能否换来少出错、少返工。大工程里，要防的是关键一步出错、牵动全局；小工程里，要争取把错误拦在小处，发现得早，处理得快。

五、成千上万个孙悟空，个个戴着紧箍咒

我们给这套方法起了个名字，叫“帽子军团”，英文是 HAT Over MASS。

MASS 说的是海量智能体，分头去做简单、短时的微任务。每个本领都不小，只领一件小事，合起来就是“千军万码微任务”。MASS 在英文里本来就有“海量”的意思。

HAT 是人的帽子：由人指挥、AI 操作的一套信任机制。规则由人定，边界由人划，关键的决定由有相应权限的人签字，责任由具名的真人承担。

用中国人都熟悉的《西游记》来讲，就更清楚了。

孙悟空本领通天，拔一把毫毛，吹一口气，就能变出成百上千个小孙悟空。

如果在大金融里，我们只请一个孙悟空，指望他一个筋斗十万八千里，什么难题都替我们解决，他确实能解决很多问题。可本领再大，也有不靠谱的时候。一棒子打错了地方，那个后果，唐僧是受不了的。

我们这里不一样：孙悟空永远不是一个，而是成千上万个。每个小孙悟空只干一件小事，合起来就是千军万码。这就是 MASS。

而且，每一个小孙悟空头上都戴着紧箍咒。领什么任务，守什么规矩，先讲清楚；在这个范围里，让他使出本领。遇到规矩没说清、超出权限，或者需要人拍板的事，就得停下来，把问题交回来。紧箍咒的口诀，握在唐僧手里。这就是 HAT。

AI 分头干活，人把关、担责。

这句话说起来容易，做起来难。成千上万件事，人怎么担得起？答案恰恰在“笨”字上：把任务拆得足够小，把规矩定得足够清楚，让每件事的结果都能检查，出了问题能找到原因、找到责任人。大量的笨活交给 AI，人才能腾出精力，把该把的关把住，把该担的责任担起来。

这就是我们理解的 AI 原生：不是让 AI 取代人，而是让人管住 AI，让 AI 替人干活。

六、打破“不可能的铁三角”

做普惠金融的朋友都知道一个“不可能的铁三角”：成本、风险、规模。

想把成本降下来，风险就容易顾不过来；想把风险管住，成本又降不下来；两样都想要，就很难做大。几十年来，小微金融一直卡在这个三角里，这几乎是金融界的 Mission Impossible。

但如果把金融打碎到合同这一层，再把围绕合同的工作拆成一件件小任务，事情就有了新的可能。

核对一笔流水，检查一次分账，跟踪一项履约进度——成千上万个戴着紧箍的小孙悟空，干的就是这些活。每个只领一件事，按规矩做，做完还要核验；发现异常、遇到分歧，就把问题交回来。人把住规则、例外和关键决定，承担最终的责任。

降成本，靠的是让 AI 接过重复的笨活，降低每份合同的处理成本；管风险，靠的是持续核验、及时发现异常，以及关键节点上人的判断；做规模，靠的是成千上万个 AI 按规矩分头开工，同时服务成千上万份合同，接住散落在各地的小生意。

成本降下来，风险管得住，规模做得大。铁三角的三个角，第一次有机会同时显著改善。

七、香港的大机会，也在小生意里

在金融科技周的 panel 上，主持人问大家：到了 2030 年，香港要做成什么样，才算在 AI 原生金融上领先？

我的回答很短：SMALL MONEY, BIG NUMBERS。

今天，围绕上市、并购这些大交易的竞争，比的是 BIG MONEY, SMALL NUMBERS：金额大，笔数少。香港在这个大市场里已经站稳了脚跟。我希望香港继续和华尔街争大市场，一步也不退。

但在大交易之外，香港还可以为小生意开辟一片新天地： SMALL MONEY, BIG NUMBERS，金额小，笔数多。

华尔街把一家家公司切成股份，盖起了金融的摩天大楼。今天，借助AI， 我们有机会把一份份经营合同的收入权益拆成可以单独评估、单独融资的单元，在城市和乡村盖起千千万万间小房子。每一笔都不大，加起来却可能是一个大市场。

要在这个新战场上立足，靠的就是“小金融，大 AI”。

大金融用小 AI，少而精；小金融用大 AI，多而勤。这一次，香港可以在老战场上继续和华尔街比高，同时在这片海量小生意的新战场上，走到华尔街前面。对中国、东南亚和世界上许多地方来说，这场关于“大和小”的探索，才刚刚开始。我们有机会让更多小生意接得上资本市场，让金融更好地服务当地的经济。

说到这里，接下来就要下笨功夫了。我们要把这套人机分工放进模拟里，沿着一份合同的流程跑一遍：材料对不上，能不能查出来？几个 AI 意见不一致，谁来处理？负责人休假，工作和责任能不能接得上？哪里卡住了，就回头改，再跑一遍。

这些具体安排，我们写进了本月推出的第一期《牛码月刊》。以后每月 3 号，做到哪一步、发现什么问题、作了什么修改，接着向大家报告。

聪明的 AI 做笨活儿，伟大的 AI 做小事。小事做到千千万万件，就是一件大事。

本文关于设计成果、检验内容、未来安排的表述反映本期发布时的计划，不构成对上线时间、服务开放或投资结果的承诺。实际业务开展及相关调整，须符合适用法律、监管要求及相关持牌交易场所的适用规则，并按要求取得批准、完成备案或其他必要程序。
公开阅读不构成向读者提供投资服务或确认其投资参与资格。正式投资参与仅面向符合适用法域要求的中国境外合资格专业投资者，并须通过具备相应许可的中介机构进行，不向零售投资者开放。牛码新市不面向中国境内开展募资活动，不接受境内资金参与投资。