#FinTech

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Susan STEM
2周前
大量高校专业的实用性和存在意义正在被计算机“吞噬” 计算机正在悄悄吞噬你曾经认知中那些“专业”的边界。而这个过程，早就在发生了。最典型的例子就是金融。你以为“金融科技 Fintech”是新词吗？事实上，金融与计算机的结合至少已经有二三十年历史，从量化交易到高频算法，再到币圈的智能合约与链上治理，推特上那些活跃的币圈推友，你当他们不存在么？ 这个趋势背后的本质是：计算机会成为一切结构知识运行的底层基础。计算机科学不再是“一个专业”，而是所有专业的结构基底，就像过去数学是自然科学的语言，现在计算机，尤其是它所承载的结构系统、信息模型与语言协议，正在成为所有认知、表达、治理、行动的统一执行层。 我在上一篇帖子里已经讲过，结构知识必须具备五个核心特征：压缩性、调度性、反馈性、组合性、目的性。结构，就是有目的的压缩表达、可以被调度执行、可组合、可反馈的认知单元。学计算机的听起来是不是很眼熟？这不就是编程语言的定义吗？计算机程序天生具备全部结构特性。 看看编程语言的基本单位：每段代码都有明确的目标函数（Function/Return），语法结构高度压缩，逻辑表达极简；函数、模块、任务可以随时被调用与调度；执行结果立即返回，包含输出、报错、日志等，构成天然反馈通道；更重要的是，所有函数、模块都可以递归组合，封装、重用、迭代，从而构建出更大系统。结构的五个维度——目的性、压缩性、调度性、反馈性、组合性——在编程语言中被完整展开。编程语言就是结构语言的范本。 而计算机之所以是结构的最佳运行载体，是因为它能够全面承载并放大结构的全部特性。相比人类与传统组织系统，计算机可以精准压缩、不丢信息；它的函数、流程、接口都是天然的调度路径；反馈可以实时收集并触发结构更新；组件之间组合代价极低，标准化程度高；目标函数可以被写入系统运行逻辑，并被持续评估和优化。这一切，都是人类系统难以做到的。 人类当然可以感知结构、构想结构，甚至短时间内执行结构，但人脑靠意志调度，不稳定、不可重复；社会制度调度结构，路径多分叉、反馈周期长；知识常停留在文本中，无法被调用、迁移、组合；行为结构受到情绪与局限性干扰；人与人之间组合结构，协作成本极高。与之相比，计算机提供的是低熵、高精度、可调用、可组合的结构宿主环境。 从金融界开始说起（2008） 为什么最先被计算机结构化的是金融？答案太直白了：当然是因为“离钱近”啊。人类在金钱面前的动力，那是不用调动就打满的。FinTech 之所以成为“计算机化的先锋场”，并不是因为它最先进、最高尚，而是因为它最现实、最接近激励源。正如我一个朋友打趣说的，“你想看哪个领域发展最快？别看博士多不多，要看小美女多不多。离钱最近的地方，博士可能找不到，但美女一定蜂拥而至。”你回忆一下，早年间地产开盘、基金推介、新币发行，是不是小美女特别多？人类是有结构的动物，但金钱，是这个结构系统里最底层的燃料。 金融之所以率先进入“结构-计算闭环”，是因为它天然具备三个特质：反馈速度极快，数据密度极高，结果判断极明确。你做一笔交易，几秒内就能看到盈亏；你设计一个风控模型，一两个周期内就能知道有没有效；数据层面清晰、量化、结构化，而且没有太多伦理、政治、情绪的干扰。这点放到教育、医疗、法律身上就完全不一样了：教育的反馈要几年甚至几十年，医疗中变量复杂难以归因，法律体系更是黑箱式的规则裁量，难以结构建模。所以金融是天生适合“结构-调度-反馈”闭环的行业，也是最早接近“可计算系统”的人类制度系统。 此外，金融行业是最早开放“结构实验”的场域。因为资本是流动的、可度量的、容错空间高，所以它允许大量失败和迭代——反正可以量化、止损、下一个周期再来。正因如此，金融是第一个敢于用算法做决策的领域，像量化基金；最早接受机器判断风险优于人类直觉的，像反欺诈系统；最早允许无需许可的结构原生实验，如 DeFi、闪电贷、MEV套利；也是最早建立结构性激励机制的，比如矿工激励、LP分红、合约策略套利等。在金融里，结构不仅可以设计，更可以变现，可以反馈，可以自动升级。你不需要劝它采纳结构语言，它自己就会因为回报更快、波动更小、调度更准而自动拥抱结构语言。 还有一个容易被忽视的事实是：金融的复杂性并不是“人心复杂”，而是结构复杂。利率、期限、流动性、对冲、杠杆、风险暴露、收益分布，这些东西全部是结构变量，不是讲道理能解决的东西。正因如此，金融行业对结构的拆解需求极高——于是你看到结构化基金、杠杆ETP、期权组合、合成资产；你看到产品被拆成模块、组合成路径、设计成协议，然后通过计算系统执行和定价。 所以总结一句话：FinTech 成为结构文明的先锋，是因为它是人类系统中离反馈最近、结构需求最强、行为最可调度的那个测试场。它是结构语言第一次完整打通“结构设计 → 系统执行 → 价值反馈”的全链路闭环实验场。它跑在前面，也就顺理成章了。其他行业，只是还没“饿到”这一步而已。 一个从来没有参与过任何企业管理的管理学教授 高校圈的教授和助教里，有多少人真正参与过企业管理？别说管理企业了，有些人连开家小饭馆恐怕都经营不下去。早些年在北京高校圈还能勉强说得过去，那时候社会整体人均学历不高，高校天然就带着某种“专家光环”，靠着“教授”这块牌子去企业讲讲课、做点咨询，至少还有机会接触到真实组织的结构和运作。看得多了，多少能积累点理解。可现在不同了，很多老板本身就是国外MBA回来的，接触过全球一线的管理方法论和实操逻辑，再回头看国内高校管理学那一套，尤其那种“政治正确式教学内容”，完全不够看。女教授可能相对轻松点，因为她们本来也不太钻这些抽象权力游戏；反倒是一些男教授，会更执着地去思考这些体系内部的荒谬与虚伪。 所以我在上一篇帖子说这个问题容易“刺痛人”，也真是个非常现实也很得罪人的真相。你想想，一个从来没参与过真实管理实践、也从未在企业中经历过组织运营、流程调度和结构反馈的管理学教授，要怎么给一个连社会都没进入、毫无工作经验的管理学本科生写的论文打分？如果那篇论文讲的是“如何提升员工激励机制”，请问评判标准来自哪里？不觉得很荒谬吗？像是象牙塔里演一场自我循环的幻觉戏码。 而现实中真正能够被结构化的管理内容，早就被企业吸入计算机系统之中。不能被结构化的那部分——比如空洞的“领导风格”“组织文化话术”——留给高校继续内循环、自嗨也无妨，市场自然会用冷淡反馈来淘汰它们。 就拿“绩效考核”来说，这曾是传统管理学最主观、最人治、最难标准化的部分。以前的绩效流程，无非就是年底主管模糊打分：“你今年表现不错”“团队合作也还可以”，打个 B+，再配几句文案式评语走流程。一切评判依赖个人印象和关系温度，完全缺乏结构反馈和行为追踪。那张绩效表，年年做，谁都知道没什么实际价值。 但今天，这一切正在被结构语言与计算系统重写。像 AI + HR SaaS 平台的出现，系统可以将每个任务、每个项目、每一项工作行为——提交代码、客户沟通、项目推进——都绑定在结构节点上，实时记录、即时反馈、自动打分。上下游同事的协作反馈、客户评价、时间响应等维度都会被模块化进系统，形成可追踪的动态结构评分轨道。 绩效系统甚至可以自动推送“晋升建议”、“路径瓶颈警报”、“行为改进任务”，整合成一个持续运行的结构评分引擎。过去你一年才“总结一次”，现在系统每天都在悄悄运行：“记录 → 反馈 → 优化 → 再执行”，先不要讨论这一套是否“人性化”，但是至少很多大公司正在引进。 大龄程序员最值得关注的领域：AI全面侵入传统行业的临界点 目前，计算机，尤其是在 AI 的加持之下，已经全面渗透并侵入了大量传统学科：一旦某个领域达到结构复杂度的极限，就不再靠理念生存，而是靠结构语言调度。 整个社会系统，已经整体抵达了“结构文明的分水岭”。不仅仅是金融，从教育、法律、治理、医疗，到企业运营等多个系统层面，都在爆发出类似的结构性过载症状：教育面对个性化学习的需求，工具却高度滞后；法律面对爆炸式增长的判例与文书，却没有统一的结构系统来调度；医疗正步入多模态诊断时代，却仍然依赖手工记录和纸质传递；城市治理的协作机制已被复杂部门关系拖垮；企业运营看似流程化，其实每个系统之间断裂严重、协同无序。所有这些现象背后，有一个共同的成因：缺乏结构语言，系统无法闭环。 我们就拿前几天川普总统指出，美国的病例系统已经出现严重的结构崩坏——不同诊所之间信息不互通，患者连自己完整的病例都无法拥有。这听上去像一个技术问题，实际上是一个结构性危机。一个人得了病，却无法获取自己的历史数据；看了多个医生，却没有任何机制能够调出完整的诊疗路径。在关键时刻，没有结构调度，没有数据整合，只有系统孤岛和信息碎片。 美国的医疗体系目前就是一个“非结构型系统灾难”的教材：数据有、资源有、设备有，但结构层缺失。电子病历系统之间协议不同、权限不同、无法对接。患者作为服务的对象，却没有“结构调用权”——没有一个地方能看到、调动、整合自己的完整医疗数据。从结构语言的角度看，美国的医疗系统压根就不具备结构五要素：无法压缩、不可调度、不可组合、无反馈、不以目标为导向。 我自己就经历过这样的困境。以前孩子稍微有点小病，我们都要去诊所，看完要交 copay，医生也只是随便听听、说一句“没事”。现在我干脆自己建立家庭病例系统。每次去医院，都带上笔电，里面已经整理好每个家人的既往记录、用药反应、过敏历史等等。这总比口头沟通来的快吧。 而这样类似的机会，在所有传统行业里都存在——它们只要满足“结构已崩、路径未生、反馈失联”的状态，就具备被AI结构重构的巨大空间。对于有系统思维和语言建构能力的大龄程序员、结构师、工程师来说，这是一次历史级的重新进场机会。 好好看看跨学科的领域，不要每天只关心代码。 在人人都识字，义务教育服务到高中阶段的当代：什么知识才有资格成为“专业” 那些能够被结构化的领域，将会在未来成为真正意义上的“新学科”，也就是可调度、可验证、可组合、可迁移的结构执行系统。它们会成为人类系统中的运行模块，嵌入AI、嵌入决策、嵌入治理流程，成为这个文明的新基础设施。而那些无法结构化的领域——比如文学、美学、宗教体验、情感沉浸——不会消失，它们会退回到一个更本质的位置：成为个人存在的深度体验场。 我们已经不需要职业“秀才”和“文人”专门“写字”了。 文学本来就不该是一门“功能学科”，而是一场纯粹的体验。你有本事，初中毕业就可以自己写文章上网发表。没本事，乾隆都没成文豪啊。它是为了让人类在语言中感受共鸣，在文本中沉入意识的柔软。在这种情况下，真的有必要让一个高校里的文学教授，满脸道德正确地对着一篇年轻人的小说进行阉割，删去所有“不合适”的情节、政治不正确的表述、会“引起不适”的隐喻，然后再给你一个低分，最后告诉你这个专业毕业之后没有出路？你真的要为了这套体系花四年时间、几十万金钱，然后背一身焦虑和失业？如果一个专业既不能成为结构知识、也不能提供结构能力输出，那它要么就不该出现在公共教育系统里，要么就留给不差钱的富二代当成兴趣体验。纳税人不欠它生存空间，普通人也没义务为它兜底人生。 文学、美学、宗教体验这些不可结构化的领域，并非“无价值”，但它们的价值不再是“作为专业知识生产者”，而是“作为存在感生成器”。它们之所以不可结构化，是因为它们拒绝压缩、无法调度、不适合路径化。美感不是逻辑组合，诗意不是函数表达，情感不是输入输出模型。它们是非确定性的，是语境性的，是无法预测、无法规约、无法标准化的深度体验。 但正因为如此，它们才如此重要。它们是人类文明的存在背景层，是所有结构系统之上的意义引擎。就像建筑需要地基，飞行器需要空气，结构智能需要一个“非结构”的感知基座。不能要求一首诗去优化转换率，不能要求一幅画去提高系统效率，不能要求一个人类的情感在一个考核表上打出80分。 所以，在结构文明中，大学应该留给结构知识的学科。结构学科该被训练、被验证、被投入系统运作，因为它们是社会运行的必要模块。但文学、美学、哲思、信仰，这些本就属于人的存在感体验层，不该被误装进“专业生产体系”，更不该以“就业为导向”作为它们的标准。如果它们留在社会，就像音乐、舞蹈、刺青、发呆、写诗、发梦一样，人民完全有自学的能力。真有心体验的人，根本不需要高校教授的许可，更不需要体制安排。人民又不是宠物，难道连体验世界的能力都需要考试授予？ （2/n)
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