我是某外企金融组里写行情接口的，到今年整八年。下面说的，是这半年我工位上真实发生的变化。

困境

我们组原来干的活很纯粹：对接交易所和券商的数据源，把行情、成交、资讯这些接口写得稳、跑得快。我自以为这块经验够吃一辈子。直到 2025 年下半年，组里开始上 AI 交易系统的雏形，又紧接着推智能研报——用大模型自动读新闻、扒财报、出研报初稿。

我第一次慌，是看到智能研报那条线。过去研报初稿是分析师加我们 IT 搭的模板跑出来的，现在大模型直接能生成一大半，连我们之前写的那些格式化接口都有人想用 AI 重新生成。招聘那边也变了，满屏"精通 AI 大模型应用"，我们组新招的年轻人，入职就在用 AI 写代码，一句句审就行，产出比以前高好几倍。我听着他们讨论"让模型先把接口骨架吐出来"，心里直打鼓：我这八年练的细心和稳，是不是快不值钱了。

AI 交易系统那条线更让我发毛。它不像研报只是出草稿，而是直接连着下单。组里做策略的同事开始用大模型帮自己写策略雏形，再回测，效率一下子上来了。我作为写接口的，突然发现自己处在一条被两头挤压的链上：上面策略靠 AI 出得快了，下面接口却还是我一行行手敲，节奏明显对不上。最扎心的是听一个做后端的朋友说，他们公司把技术文档岗整组裁了，改让 AI 出文档。我立马联想到自己：行情接口这种高度重复、规则明确的活，是不是下一个被 AI 自己写自己替代的？那年我刚过三十五，脉脉上"三十五岁以上程序员只占百分之十七"的说法我又看了一遍，后背有点凉。不是怕今天，是怕哪天领导发现"这活让 AI 重做一遍更便宜"，而我除了写接口又拿不出别的本事。

有回组会，领导半认真地说"以后行情接入这种标准活，能不能也让模型先出个版本"，全场没人反对，只有我尴尬地笑。那天下班我没走，对着自己写了八年的接口代码看了很久。不是舍不得，是不知道下一步往哪迈。

那阵子我试着用 AI 帮我写一段新的行情接入代码，十分钟的活它三十秒出了初版，我改了改居然能跑。那一刻我又惊又怕：惊的是真方便，怕的是"既然我都能让它写，领导为什么还要我手写"。这种自家工具反噬自己的滋味，比看别人新闻真切得多。

接触

真正开始碰大模型，是领导把我拉进智能研报的项目组。我起初只是负责把模型输出的数据接到我们系统里，后来发现，光接不行，得懂模型到底在干什么。

我白天干活，晚上跟着官方文档和组里算法同事的分享，弄清楚大模型做金融文本摘要和事件抽取的门道。学的过程不算顺，大模型做金融文本，最难的不是"生成"，是"别乱编"。我前两周光搞懂"幻觉"在金融场景为什么致命就花了不少时间。后来我给自己定了个笨办法：每一条模型输出的数字，我都必须能追到原始公告或行情源，追不到就当不可信。这个习惯现在成了我们组的默认规矩。

我们试试用 LLM 帮分析师把每天几百条资讯先筛一遍、生成策略研究的草稿，再让人改。我也学着写更靠谱的提示词，比如限定数据源、要求给出出处，而不是让它瞎编。前后三四个月，我从"只会写接口"变成了组里那个"既懂数据管道、又知道模型边界"的人。这中间踩过坑：有次我图省事没限定来源，模型编了条根本不存在的上市公司公告，好在分析师一眼识破。那次之后我才真正重视"人得在回路里"。我把每天通勤和睡前的碎片时间都填进了学习。地铁上听算法同事录的内部分享，晚上对着官方示例一个函数一个函数敲。前两个月几乎没碰过以前那种"写完接口就收工"的爽感，全是卡在"模型为什么这么答"上。有个周末我为了搞懂事件抽取怎么标数据，从早坐到晚，起来时腿都麻了。

现状改变

现在我的日常，已经从纯写行情接口，挪到了"AI 加金融"的应用层。具体来说：模型出的研报初稿，我来搭校验流程，把明显错误的数字和编造的引用拦下来；分析师要的新数据源，我先用 AI 生成接入方案再落地；交易系统那边要接新的行情种类，我也顺手用大模型把对接文档和样例代码先铺个底。

现在的校验流程是我一点点搭起来的。模型先出研报初稿，我写的中间层会去比对数源、查重、标红异常，再交给分析师。听起来像多了道工序，但实话说，它让我从"写接口的"变成了"管接口的"，权限和责任都重了。以前接口坏了顶多延迟，现在模型错了是内容事故，我得先拦一道。定位上，我不再只是管道工，而是站在模型和真实业务中间那道"人肉兜底"的关卡。举个具体的，上个月模型把一家公司的营收单位搞混，生成的研报初稿里倍数差了十倍，我接数据时顺手对了一遍同行业，拦下来了。这种错要是发出去，合规那边追起来要命。

我们组现在形成一种新配合：模型出初稿，我兜底校验，分析师定稿，三方都在回路里。有回一个新来的年轻人问我"那你这活会不会哪天也被模型自己校验了"，我想了想说"校验标准是人定的，只要标准还在我手里，这关就还在"。这话我说得稳，心里其实没底——技术变得太快，谁敢说死。但说实话，这活更累了，也更需要人兜。金融这行，模型幻觉不是闹着玩的，一个数字错就是事故。所以准确和对错至今还得我这种懂系统又懂业务的人盯。

收入上没什么翻倍，工资照旧，只是今年绩效评语里多了一句"具备 AI 应用落地能力"，领导还把我从"接口组"划到了新成立的"AI 应用组"，头衔没变，归类变了。同事开玩笑说我成了"给 AI 擦屁股专业户"，我笑笑没反驳，因为这话不离谱。只是擦得久了，我也开始琢磨：能不能把擦屁股的经验，反过来做成更稳的校验工具，让下一个人接手时没这么累。这算是我现在私下在做的小尝试。日常节奏也变了：过去是盯着接口延迟和报错，现在是既要保老系统稳，又要给新模型擦屁股，两头都不能松。我们组那个被调去做 AI 交易系统的同事说，他现在一半时间在审模型出的单子，和我的状态差不多——人都没被替掉，只是活法变了。现在组里有人开玩笑，说我这岗位该叫"AI 监理"。我不较真，但心里认——监理这词挺准，不是干活的人，是盯活别出岔子的人。只是监理也得懂行，不懂行的监理拦不住错，我这点八年接口底子，反倒在这时候值钱了。它没让我多赚，但让我从"可被替代的写手"变成了"暂时难替代的把关人"。说穿了，我的改变不是往上跳了一级，是往旁边挪了一步，正好躲开了被直接替掉的那个位置。

一点心里话

这半年我没有逆袭成什么 AI 大神，也没靠转行多赚一笔。我只是从一个怕被替代的接口仔，变成了团队里那个"AI 出错时有人能拦住"的角色。未来 AI 会不会连我这层兜底都省掉，我不敢说死，但至少眼下，懂业务又肯给模型擦屁股的人，还没那么容易被替掉。

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