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　　我们也正好与投资方之一蓝驰创投的投资人聊了聊，投资人表示，“RockFlow 最稀缺的地方，正是在于它完成了整个行业极少有人敢做、也极少有人能做的底层重写，从而形成了一个真正 AI Native 的金融操作系统。”投资人表示，未来定义 AI Agent 优劣的，不是它回答得多好，而是它在具体场景里能走多深、承担多少真实任务，而Bobby正在印证这一点——用户可以凭一句话完成从分析到下单的整个过程，这种“场景闭环能力”决定了产品的边界。

　　Vakee：对，我创业初期对于AI原生的交易平台，最开始考虑的是个性化体验。大模型的出现，最直接的好处是降低了工程实现成本，如果没有大模型，我们得招很多NLP工程师，成本非常高。有了大模型之后，大部分能力都能通过大模型实现，token成本远低于人力成本，还在持续快速降低。而且随着大模型不断迭代，还创造出很多我之前没规划到的产品能力，比如Bobby的能力和agent产品形态，带来了更多可能性。我们做产品的公司其实就像“坐船”，基座模型就是海水，他们在升级，我们就跟着被托起，乘风破浪，一起探索新世界。

　　先讲未来，我觉得未来的金融Agent甚至是无感的。它融入你的生活，默默帮你解决很多问题，大多数时候不需要刻意交互；只有当你的行为、需求发生变化时，它才会来跟你确认。其实投资理财、买保险、现金贷这些金融行为，本来就是生活的一部分，Agent应该能感知到你的需求。比如你要去欧洲申请申根签证，它知道需要买意外险就会直接匹配；你买的年度消费型重疾险快到期了，它也会主动提醒或处理，它会捕捉你生活中持续的行为模式，再结合你的真实情况提供服务。

　　Vakee：对，未来一定是做减法。就像最好的助理不是需要你天天交代事情，而是不用你说他就懂你，把一切安排好。举个例子：如果这个月你用拼多多的次数从20次涨到40次，Bobby可能就会主动问你“最近拼多多股价在低位，要不要考虑布局？”，它会通过你生活中的数据，匹配你的投资需求。这需要一个过程，可能要三五年、甚至十年才能实现。回到眼前，现阶段是一个构建用户信任的过程，这也是最难的。其实不只是我们，GPT、DeepSeek、Kimi这些对话式大模型产品，都在共同培养用户习惯、构建这种信任。

　　而且金融行业有个最大的问题就是不说人话，理解门槛太高。我自己买保险都不知道买的是什么，想在银行APP里改每日转出限额，找了半小时都找不到。金融明明是每个人的强刚需，但就是因为术语晦涩、操作复杂，需求才没被满足。我们要做的减法，核心就是降低这个理解门槛，让金融术语和用户的表达都变成每个人能懂的话。比如很多用户不会说“我要修改每日转出限额”，他只会说“我想每天多转点钱出去，怎么弄？”，Bobby要能听懂这种大白话，这才是关键的减法。

　　第三个重要决策是：要不要尽早开始大模型产品创新。RockFlow是2023年推出交易GPT —— 个性化交易机会的Feed（信息流），是全球第一个把大模型直接用在交易机会这个场景的。上线月，团队就开始讨论接下来的产品形态，我们当时做了一系列的边界的探索，幻觉问题非常严重。我们就在想要不要马上开始去做更进一步的AI产品创新。我当时很果断地说“开始”。因为2C都应该是产品型公司，我们要在当前技术能力范围内做出最贴合用户需求的产品，然后，跟着基础技术能力的提升一起迭代。很多公司想等技术和市场更确定了再动手，这也是一种选择，但我们当时选择直接开始。

　　Vakee：我觉得讨论ARR本身没太大意义。我觉得厉害的公司很重要的是人效，如果只有100个人却能赚到和淘宝相当的利润，这才叫厉害。当然，公司有10万甚至100万人在另一种定义里也很厉害，但不是我定义和追求的。我只关心人效比和利润率，用最少的人赚最多的利润，这是我判断一家公司优秀的标准。在券商行业要做高ARR——假如我不断开户送手机，交易五次给现金奖励，拉了一堆用户，营销成本非常高，用户留不住，这没有任何意义。我们行业不该走这条路。