随着生成式人工智能技术日益深化与垂直化，AI在金融领域的落地探索进入全新阶段。近日，由北京智策领航科技有限公司开发的辅助决策工具“财搭子”在微信小程序平台内测引发热议，迅速在年轻用户群体中引发热议。该产品通过结构化判断引导与多模型协同机制，为个人金融决策提供了一种新的认知训练模式。
业内分析认为，相较于传统投顾或资讯聚合类工具，“财搭子”所代表的，是一种强调用户主动参与和逻辑建立的AI金融原生应用，其背后蕴含的“认知建构路径”与“提示词生成机制”或将为AI金融工具带来新的可能性。
聚焦结构判断，构建认知训练闭环
据智策领航团队介绍，“财搭子”并不提供直接的买卖建议，而是构建了一个可复用的认知行为训练链条：从线索推荐、模拟判断、走势预测到复盘反馈，用户可基于系统生成的结构化线索内容进行判断操作，并在随后接收到市场走势对照，从而实现“判断—验证—反思”的闭环训练。
产品特别面向投资经验5年以内的Z世代群体，他们通常信息获取能力强，但缺乏稳定的认知结构。通过模拟交互和AI辅助解释，“财搭子”试图以更具解释力和反馈感的方式，引导用户形成个性化投资节奏。这一逻辑也正契合当前金融用户对于“过程可视化”“判断解释性”与“知识沉淀”的新需求。
技术架构侧重“可解释性”与“生成稳定性”
在AI系统架构方面，“财搭子”搭建了一套融合自研模型与多模型路由的协同体系。团队表示，其底层能力聚焦于三大方向：内容幻觉压制、逻辑链重构与RAG增强检索。该机制可将大模型生成内容与金融上下文进行对齐，同时引入推理路径标注与因果关系拆解，提升判断输出的可验证性。
内部数据显示，该系统在2025年3月的典型金融问答测试中，其幻觉率相较主流通用大模型降低超过70%；同时在百支资产的实盘模拟中，预测线索胜率整体优于2024年主观多头私募的平均水平。
一位熟悉AI投研场景的业内专家指出，这种多模块协同机制的优势不仅在于生成质量，更在于可回溯性与内容解释力，是推动AI金融工具向工程化和实用化迈进的重要标志。
“提示词策略”革新交互方式，实现用户节奏适配
值得注意的是，“财搭子”提出了一套底层创新机制：每日用户提示词动态生成系统。该机制基于用户行为、资产选择、交互偏好等多维数据，实时生成引导条件，进而影响AI内容生成结构与语义走向。
换言之，用户看到的内容不是统一推荐流下的产物，而是高度贴合其当前状态的个性化生成。这一机制既提升了信息接收的针对性，也为AI与用户之间构建“认知共情”打开了路径。
尽管提示词机制在计算资源与系统响应上提出更高要求，智策领航仍将其视为未来关键能力之一。目前，团队正计划在该机制基础上，构建面向资产多样化与用户分层化的认知生成框架。
创始团队具备AI与金融交叉背景，产业资源持续注入
智策领航创始人许丹青为清华大学计算机系本硕连读，早年在清华人工智能实验室从事金融预测建模研究，后曾任搜狗、小米金融、通联数据等公司核心算法负责人，长期聚焦自然语言处理、因果推理与智能投研方向。
公司于2024年初获得百川智能与慕华科创联合战略投资，成为百川智能在AI应用层的首个投资标的。团队成员来自字节跳动、通联数据、金融科技公司等多个头部企业，专业能力覆盖推荐系统、增长模型、语义解析与数据工程。
据悉，项目已获得多家创投机构与产业基金的持续关注，正就新一轮融资、生态落地合作等方向进行深入沟通。
从“工具”到“平台”，推动AI认知系统标准化建设
当前，“财搭子”已完成产品初步闭环，并在微信小程序启动内测。初期数据显示，其在用户行为完成率、内容理解程度与路径粘性方面表现优于同类辅助工具，部分用户在财经社区自发生成大量体验分享，构成早期UGC互动。
除个人用户应用外，团队亦正与投教平台、内容平台、券商投研工具等机构探索合作，推动认知型AI模块在现有金融系统中的适配与落地。
专家指出，相较于以资讯整合为主的传统AI工具，“财搭子”更强调结构反馈与认知成长路径，若持续优化体验与数据沉淀能力，有望成为下一阶段AI金融工具标准化框架的重要组成部分。
展望未来：AI认知工具或成为金融科技底层设施
随着AIGC向行业纵深发展，AI工具正从“能力展示”走向“结构重塑”。在金融领域，认知辅助类AI产品正逐渐脱离内容喂养逻辑，走向以用户思维建模为核心的新范式。“财搭子”所展示的路径，或将成为未来AI工具建设的“可复制、可迁移、可验证”的范例之一。
团队表示，未来将在资产扩展、角色引导、用户策略迭代等方向持续推进系统优化，并逐步拓展多类金融资产认知路径的构建，形成多场景AI认知辅助平台雏形。
在AI加速产业渗透、用户决策需求日益复杂的当下，以“财搭子”为代表的产品正为AI金融应用探索提供了新的样板，也为行业理解下一代智能系统的落地形态提供了可资借鉴的思路。
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