金融机构里最容易拿到资源的，往往是已经赚钱的旧业务。
旧业务有收入、有客户、有成熟团队。反观新业务却要重新投人、投钱，还未必马上见到回报。所以，即使技术换了一轮，资源分配也很容易照搬过去。
近日举行的FinAI Street金融AGI沙龙上，人文财经观察家、“秦朔朋友圈”发起人、中国商业文明研究中心联席主任秦朔，把这种阻力归纳成三道坎：认知、资源配置和组织。
他谈得很直接。过去越成功的机构，原有业务形成的惯性往往越强，新机会反而更难获得足够的资源。
（图：秦朔在FinAI Street金融AGI沙龙上发言）
// 越成功，越容易被旧业务拖住 //
秦朔举了诺基亚的例子。
智能手机时代到来时，诺基亚依然是全球手机巨头。按照他的说法，当时诺基亚70%—80%的研发资源仍投入传统功能机体系，分给新赛道的资源不足5%。
老业务还能赚钱，资源自然更愿意投向已经验证过的地方。新业务规模小、收入少，在内部争预算、争人才时很难占上风。
这样的转型困境，秦朔自己也经历过。早年在财经媒体工作时，他曾参与数字化转型，最后没有成功。回头看，传统技术部门、APP团队在工作习惯、薪酬体系、协作方式上差异很大，管理层又依赖原有业务的稳定收入。新业务想往前走，很容易撞上原来的组织体系。
放到金融行业，这三道坎同样存在。过去的方法要不要调整，是认知问题；预算和人才往哪里投，是资源问题；新的工作方式能不能在原有部门、岗位和考核体系里跑起来，是组织问题。
秦朔的判断是，如果这三层约束没有松动，机构很难完成脱胎换骨的转型。
// 华尔街三百年，留下的不只是一条街 //
秦朔谈金融AI时，把时间拉回到三百多年前。
1653年，荷兰人在曼哈顿南部修建木墙。1792年，24名经纪人签署“梧桐树协议”，约定交易方式和最低佣金。此后两百多年，华尔街经历了一轮轮变化，依然是全球金融体系中极具影响力的一块坐标。
沿着这段历史，秦朔谈到了中国金融的机会。在他看来，如果只是复刻已有的交易所、区块链或数字金融模式，很难形成有全球影响力的新金融创新阵地。
中国有庞大的投资、消费和实体产业场景，也有越来越多全球化实践。看待未来的金融创新，要立足本土，也要有全球视野。
他还提到两个词：以人为本、普惠。过去专业金融工具门槛很高。AI降低了部分使用成本，更多人可以更方便地接触宏观、产业和市场信息。
秦朔期待专业金融能力能够覆盖更多人，帮助投资者提高认知，缩小专业能力上的差距。
这也是FinAI Street想讨论的事情。
这条“Street”希望给金融机构、技术企业和一线从业者提供一个开放交流的地方。已经成熟的方法可以拿出来分享，还没有被验证的新工具、新Skill、新工作流，也可以在这里讨论、试错。
对于金融行业来说，新机会往往就是这样一点点长出来的。
（图：秦朔在FinAI Street圆桌论坛上参与讨论）
// 新机会，在熟悉的航线之外 //
秦朔把眼下的金融AI浪潮比作一次新的“大航海时代”。
这些年，他曾前往加勒比海、阿根廷、西班牙等地观察中国金融科技出海。他借15世纪航海家的经历谈到一个判断：新市场、新业务和新赛道，往往藏在尚未开拓的地方。
在他的描述里，数据、智能体、技能工具等条件已经越来越丰富，接下来要看的，是金融机构和从业者有没有开拓新赛道的行动力。
秦朔自己也是万得的长期用户。他说，自己从事财经媒体和研究多年，一直使用万得获取宏观、产业数据，3C会议平台的大量行业研讨内容也是他的研究素材。近几年使用国内外大模型后，他也感受到，通用模型与专业金融数据结合，可以拓展新的研究视角。
从万得AI Alice到金融Skill，再到FinAI Street，数据、工具和从业经验开始以新的方式被调用、沉淀和交流。工具会继续变，新的业务机会也不会自动落到任何一家机构手里。
对金融机构来说，最后还是要面对那个最现实的问题：资源继续流向那些最熟悉、最赚钱的旧业务国内知名股票配资公司有哪些，还是给尚未被验证的新机会留出位置。
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