金融行业的“慢”其实是给 AI 时代最好的预演

很多人觉得金融行业是开发者的坟墓，审批流程多到离谱，上线一个版本得经过无数个委员会审核。但在公司推行 AI 工具和自动化工作流这段时间，我反而觉得这种“刻意地慢”在现在这个 AI 快速迭代的环境下极其重要。

现在的痛点是，AI 让写代码的成本几乎降到了零。但写代码快，不代表交付快。如果缺乏对风险的把控，AI 产生的冗余代码和潜在 Bug 会在生产环境引发巨大的灾难。

我在金融实战中总结了一套过滤逻辑，在写第一行代码前，必须先回答四个问题：

• 谁审批的？
• 怎么回滚？
• 影响范围有多大？
• 出事了怎么追溯？

很多习惯了敏捷开发的同事觉得这太死板，但如果你把这套逻辑引入到 AI Agent 的工作流设计中，你会发现它能极大地降低踩坑概率。

最让我反思的是“审批成本”的问题。如果一个小配置修改和一个核心数据库迁移需要同样的审批流程，工程师为了省事会倾向于把十个改动打包成一个巨大的 RFC（请求变更）。这种“打包”行为反而增加了风险，导致审批更慢，形成恶性循环：

所有变更支付相同的审批成本
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工程师将多个变更打包进一个 RFC
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RFC 的风险增加
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审核委员会审批速度变慢
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审批成本进一步提高

为了打破这个循环，我在之前的项目实操中尝试过将变更分级：低风险的白名单变更仅需同行评审和主管签字即可上线；高风险的则必须经过多方会签。

这种思维在部署 AI 工具时同样适用。不要试图一次性推行一套复杂的 AI 自动化流程，而应该将其拆解为可量化的、风险可控的小步骤。一个经过半年反复质疑、推敲才通过的方案，在执行阶段反而最稳健，因为所有潜在的漏洞在代码运行前就已经被堵死了。