用AI理财的打工人：钱不一定多赚，但跌的时候不慌了

本文来自微信公众号： 深圳微时光 ，作者：黄小邪，原文标题：《用AI理财的深圳打工人：钱不一定多赚，但跌的时候不慌了》，题图来自：AI生成

在深圳生活的吴晓白，去年开始正式理财，今年5月进入股市。她从小看着家人炒股，对理财兴趣浓厚。开始理财后，她花了不少时间关注理财博主、大咖的分享和直播，还付费参加过多个理财培训。

今年4月份，吴晓白付费参与的财富训练营结束，失去了老师每天在群里分享的金融资讯，她需要一个及时、准确、全面的信息源。她决定用AI替代老师，获取与自己的持仓相关的信息。同时，她也想把AI作为理财助手，帮自己验证在训练营学到的理财技能。

此外，吴晓白还有一重考量，她投资自律性不强，“有时管不住手，容易乱操作”。她的理财目标是“守财”，需要AI这个助理“管住手”，避免冲动投资。

吴晓白用过多款AI产品。一番比较后，她保留了Claude和ChatGPT。两者之间，她更倚重Claude，这是她3月份因工作接触到的大语言模型。她的使用体验是，Claude更理性，ChatGPT则像个“狗腿子”，习惯于迎合。

在Claude Cowork里，吴晓白开了Projects，给自己设定了三个AI员工，让它们为自己的理财“打工”：一个是情报官，负责搜罗消息；一个是理财助手“小季”，帮她管理持仓；一个是守门员，拦住她的冲动。

作为“老板”，吴晓白开始训练这三名员工，也要与它们斗智斗勇。

打工人的“一人理财公司”

吴晓白的“理财公司”运转了起来。她每天在“公司”投入的时间大约30分钟，剩下的活儿由三名员工来做。

早上9点，吴晓白会看“情报官”整理出的情报和机会提醒，包括与她仓位相关的消息、全球新闻大事件，以及哪些信息可能会影响她的投资。她会验证这些情报的质量和时效性。

对当天操作来说，AI一大早整理出的信息确实可能滞后，但吴晓白作为老板，对这一点相对包容，毕竟她做的是长线投资，看的是长期趋势。

下午两点半，也就是股市收盘前半小时，吴晓白开始做决策：哪里要加仓，哪里要减仓。有些决策，她也会跟理财助手“小季”沟通后再进行。

3点收盘后，她把当天的持仓数据整理好发给小季。小季给出分析和建议，提醒她风险、收益和承受力，为她的仓位查漏补缺。

在吴晓白这里，三名“员工”只是做辅助，不提供决策。AI不参与选择具体的股票和基金。在她看来，AI的判断只是基于数据走势和信息，但很多投资风险在两者之外，比如美伊冲突、黄金暴跌，这是AI无法预测和判断的，所以AI只能做协助，无法成为依赖。

做“守门员”的AI员工非常谨慎，甚至对吴晓白这个老板“过于严格”。比如吴晓白想加仓，“守门员”要求她说出今天加仓的原因，她说不出来，最终没能加仓，“有时很想揍它”。当然，如果吴晓白坚持要加仓，“守门员”也只能服从老板，但它会记录老板的行为，清仓或月底时，再跟她复盘这一行为是否理性。

7月到8月，吴晓白事后复盘发现，“守门员”的两次阻拦，让她少赚了600元。不过，“守门员”也会自我反省，复盘后承认自己“可能过于严格”。

“守门员”的复盘

在磨合中吴晓白找到了解决问题的办法，当“守门员”过度谨慎时，她就让对方去收集更全面的信息，再进行分析，“我们是会有对抗，但是都是要拿‘证据’说话。”

总体来说，吴晓白很欣赏“守门员”的严格。相比少赚的600块钱，守门员在日常投资中的“拦一下”，帮她避免了很多冲动之下的错误操作。她承认，正是这种严格，让她没在波动里乱来，这种稳定性，是吴晓白需要的，“毕竟我要的AI员工是稳定、准确，是信息驱动，而不是被我的想法驱动的。比起激进，我还是更加愿意它保守。”

三名AI员工参与理财后，吴晓白发现自己的投资心态更加平稳了。有AI做参谋，她减少了很多冲动带来的失误，也因此很多时候“跌了也不怕”。

吴晓白并不认为AI的参与，拉高或改变了她的投资收益率。“因为AI没有帮我炒股或者买卖基金，它是管家。最终的判断是我来做的。” 在她看来，如果硬要归功的话，至少“守门员”的严格和谨慎，让她在国庆前的市场波动中没有亏钱。

最好用的，是把财务报表翻译成大白话

和吴晓白一样，深圳打工人钟笙在用Gemini理财时，也发现了AI有抑制冲动决策的作用，“拿不准一只基金或股票该什么时候割肉，就问AI下跌的逻辑是什么。”这是他在投资新手期，控制自己频繁交易的一种方法。AI在理财中的参与和分析，很多时候能缓解他在市场波动中的焦虑和恐慌。

在我接触的几名深圳人中，钟笙是唯一一个让AI直接给出具体投资决策的人。当他不知道该买什么时，会把自己的本金、能承受的亏损和盈利目标发给Gemini。AI会生成一份整体偏稳健的资产配置表，以中风险产品为主。

半年用下来，钟笙算了一下，自己按照AI推荐的投资组合买入的理财，一年收益率预估在5%到8%之间，“风险控制、盈利能力和预期基本吻合，波动很低”。不过他认为，这套方法只适用于稳健产品，不适用于股票。A股波动受投资情绪影响太大，理性决策未必能应对，“短线就不能完全参考AI的意见”。

钟笙常用Gemini梳理行业产业链逻辑和财务报表。 这是我接触的几名受访者在AI理财上的共同选择。

吴晓白经常用AI解读行业研报和上市公司财报。对吴晓白而言，这相当于请了个随身翻译，省时省力，还把专业门槛降了一大截，“用大白话帮你看懂资料”。

吴晓白会通过向AI提出一连串问题，给自己的持仓做“体检”，查漏补缺。比如今年上半年人工智能备受追捧，但产业链上中下游、应用端的市场各不一样。她会追问AI“现在市场处在哪个阶段” “哪个环节才是资金趋势的重点” “芯片大火时，到底该买芯片，还是买AI应用，还是冷却剂和贵金属”……弄懂产业逻辑，她才能结合时事和自己的持仓来做决策。除了科技这类波动板块，她也会通过和AI探讨，完善债基、黄金、红利、农业、电力等“压舱石”配置，用来对冲、稳定收益。

对在深圳生活的闻岚来说，解读产业逻辑，也是她最倚重AI的一点。“A股有五千多只股票，很多我们根本就不懂。”普通人想弄明白行业逻辑、上下游关系，门槛太高，就算有能力，研究透也要花大量时间和精力。闻岚试用后发现，让AI做翻译和科普，不只方便，还相对放心。

光芯片最火的时候，闻岚会让AI判断，某家上市公司处在产业链哪个位置，上下游怎么关联，这一轮为什么是这条链在涨。大方向上，AI搜来的行业宏观数据也可能有偏差，但闻岚通过纠正和追问，能获得对行业的整体性认识。

除了行业分析，闻岚也把AI当科普老师。

闻岚曾关注过医疗板块，这一板块的龙头是药明康德，但药明系里还有药明生物、药明合联。闻岚不清楚这三家公司到底是什么关系，市值为什么差异很大，估值怎么样，也不知道如果要买药明系股票，该选哪一家，或者三只股票该按什么比例配置，在这些问题里，AI承担的是解释功能。

闻岚也会交叉印证AI的判断。比如药明系这些问题，她还会去B站看博主科普，把不同来源的信息放在一起对比验证。以往，这类相对细节的问题，她更依赖社交媒体上大V的解读，比如微信公众号、雪球和B站。AI出现后，她用AI的频率已经远高于社交媒体。在这一点上，AI更像一个随叫随到的秘书。

闻岚也会冲动加仓，但她不会依靠AI来抑制冲动，“因为这是人性，我不会向AI要一个明确的操作”，相比这个功能，她更需要AI提供一些她不知道的信息分析。

不可信任的时刻

不过，具体基金或股票，闻岚对AI的信任明显下降。她曾让AI分析芯片产业里几家做封装的公司，AI把其中一家创业板公司说成“尚未上市、无法获取财务数据”。她纠正后，AI马上补了新数据。日常使用中，闻岚发现类似错误频繁出现，落到某只基金或上市公司，公开渠道已经能看到最新财报，AI给的还是上一年或上个季度的数据。“信息来源都很不可靠，你很难不质疑它对某一个股票的具体分析。”

闻岚不确定，这是不是因为她用的是免费Al，所以搜索能力偏低。她宁可自己去找单只基金或股票的报告，再投喂给AI，让它梳理和“翻译”。

就像吴晓白认为GPT“更狗腿子”一样。闻岚在使用Al时，也能明显感觉到这一点。

“底层逻辑还是迎合讨好你”，为了对抗这个问题，闻岚在提问时，尽量避免体现个人倾向性，或者反向提问，比如让AI反驳她的判断，但她发现收效甚微，AI会根据历史对话，猜测她的主观意图，继而提出迎合性的信息和判断，这令她有些苦恼。

另外，闻岚推测，基于合规风险AI也有一些内置判断和操作方法，比如对于一些高波动投资，AI给出的建议一般都是分阶段小批买入。多次被建议以后，闻岚怀疑，这些建议里或许有人为的设计。

无论是不是人为设计，这种避险建议在某些时候，确实不再迎合她。有一次闻岚很想买一支妖股，AI试图说服她，这支股未来可能不会重复历史上的表现。她质疑、追问，AI坚持自己的观点，并向她强调，这支股票的行业环境、资金的流动量，跟当年都没法比了。

AI算过的人生大账：年金、房贷、退休

除了日常理财，AI也被用来算人生大账。

魏遥是AI深度用户，每月购买ChatGPT和Gemini会员的花费达数百元，日常可以说是“遇事不决问AI”。相比具体的投资建议和行业分析，魏遥与AI交流更多的，是整体资产的规划和配置。

她的工作与财务投资相关，自己经手的海外理财产品，近来整体收益率都不高。在她看来，这与全球经济大环境紧密相关，“这种情况理财的意义其实不大”，当下，她懒得在理财上花费太多时间和心力，与AI讨论这些问题的欲望也大大减小。

相比让AI帮忙理财，她更喜欢跟AI交流健身的细节，常把自己的健身数据、心率数据、睡眠情况和训练情况发给AI，AI给出的分析和改善建议，她认为准确且科学。作为财务工作者，魏遥算的是另一笔账，健康本身就是最大的财富，这怎么不算是另一种形式的理财呢。

在个人财务上，AI对魏遥的价值，更多在于帮她看明白、算清楚。AI帮她“看明白”的第一份理财是年金合同。因为合同文字太多，她逐字阅读有些困难，AI起到的主要是总结、梳理和风险提醒的作用。

魏遥还将自己的整体资产情况截图发给AI，让AI帮她判断资产配置是否合理，在目前的房贷利率下，测算一下提前还贷是否划算等。退休规划，也是魏遥非常关注的一点。她让AI测算过她的退休工资，如果缴满20年是否需要继续缴纳等。AI给出的建议是，她距离退休还有15年以上，如果将来灵活就业，考虑退休政策变化，仍需继续缴纳社保。

FIRE（指财务独立，提前退休）是魏遥一心向往的目标，她曾和AI频繁讨论自己的计划，AI评估后认为，按她的资产和年龄，在深圳FIRE有一定的经济压力。AI建议她选择半退休状态，比如去南山找个咖啡馆、书店，找一份不消耗心力，月薪在8000元到一万元的工作过渡。

但很明显，AI对就业市场的理解有误区，在深圳的咖啡馆或书店，找一份8000元到1万元的悠闲工作，几乎不现实。

（注：除钟笙外，文中人物采用化名）

特别提醒：本文仅为讲述者个人体验记录，不构成任何投资建议。市场有风险，投资需谨慎。