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AI时代：码农的涅盘重生 第188章 跨部门项目启动(第1页/共2页)
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林晨比约定时间早到了十分钟。推开门的时候，周琳已经在里面了，正对着笔记本电脑修改PPT。看到他进来，她合上电脑，站起来握手。
新年好，周琳笑着说，假期休息得怎么样？
还行，陪孩子参加了个元旦活动。林晨把电脑包放在桌上，取出笔记本电脑。
听说你吉他弹得不错？周琳的语气带着一点玩笑。
林晨愣了一下，旋即明白是许悦说出去的。他在乐乐幼儿园的元旦活动上唱了一首《童年》，没想到传到了同事耳朵里。
只是会弹几首，不算专业。他岔开话题，今天参会的都有谁？
我这边四人，周琳数着手指头，我负责产品方向，刘畅负责量化策略，赵磊负责合规风控，还有一个新面孔——王婷，我们的前端负责人，负责用户交互和可视化。你那边呢？
就我一个人。林晨说。
周琳微微一愣，随即理解了：陈博的意思是，先由你一个人对接，后续根据需要再加人？
对。先跑通核心架构，再考虑团队扩充。
陆陆续续，其他人到了。刘畅还是那副认真而略带拘谨的样子，进门后先打了一圈招呼，然后安静地坐在角落翻笔记。赵磊拿着一个厚厚的文件夹，看起来是合规相关的文档。王婷是个三十出头的女生，短发，穿格子衬衫，进门就问WiFi密码，然后连上投影开始调试。
人齐了，周琳开场。
好，今天是小T智投项目的第一次正式会议，她在白板上写下项目名称，目标是在三个月内完成核心决策引擎的搭建，六个月内上线灰度版本。今天主要确认三件事：项目范围、分工安排和里程碑节点。
她先回顾了产品定位：小T智投面向的是大众投资者，不是专业交易员。用户画像是月薪八千到两万的白领，可能有一点基金或股票经验，但没有时间和能力做深度研究。他们需要一个简单、可信赖的投资助手，告诉他们买什么买多少什么时候卖，最重要的是——为什么
她在白板上画了一个用户旅程图：注册 → 风险评测 → 方案推荐 → 持续跟踪 → 调仓提醒。每一步旁边都标着可解释性触点。
每一步都需要可解释性。她指了指那些标记，合规要求，也是用户体验的要求。用户只有理解了为什么，才会信任系统，才会真正执行建议。
接下来是技术架构讨论。
刘畅先介绍了现有的策略体系：我们目前有四个策略模块——资产配置策略、A股选股策略、债券配置策略和商品轮动策略。每个策略独立运行，输出各自的信号，然后在最上层做一个简单的加权平均。
简单加权？林晨插了一句。
对，就是按固定比例加权。刘畅有些不好意思，我们之前也想过动态融合，但一直没有找到好的方案。固定比例虽然粗糙，但至少稳定可控。
固定比例的问题在于，林晨直接说，不同市场环境下，不同策略的有效性是变化的。牛市里权益策略应该权重大，熊市里债券策略应该权重高。固定比例无法适应这种变化。
刘畅点头：我知道，所以才需要你。
林晨打开自己的笔记本电脑，投出一页架构图。这是他昨晚画的，基于投资系统的多策略融合框架，做了一些适配性改造。
我初步想了一个架构方案，他指着投影，核心是一个三层结构：信号层、融合层和决策层。
信号层接收各个策略模块的原始信号，包括方向、强度和置信度。注意，不只是买卖方向，还有每个策略对自身信号的置信度评估——如果市场波动太大，策略可以主动降低置信度，告诉融合层这个信号不太靠谱
赵磊在旁边插了一句：这个置信度评估，是否可以理解为策略对自己的判断做了解释？
可以这么理解。林晨说，置信度本身就是一种简化的可解释性。它告诉用户这个策略有多确定，而不是只给一个非黑即白的推荐。
赵磊在笔记本上记了一笔，这跟合规要求的披露依据和不确定性是对得上的。
林晨继续讲融合层：融合层是核心。我建议用一个注意力机制来做动态权重分配——不是固定比例，而是根据当前市场环境和各策略的历史表现，实时计算每个策略的融合权重。表现好的策略权重自动上升，表现差的自动下降。这就是多策略融合的关键。
注意力机制？刘畅皱了皱眉，用在策略融合上？这不是做推荐系统才用的吗？
思路是一样的。林晨说，推荐系统用注意力机制判断用户对不同内容的关注程度，策略融合用注意力机制判断不同策略在当前环境下的可靠性。底层逻辑是统一的——动态分配权重，让最相关的信号占据主导。
有意思。刘畅的表情从不以为然变成了认真思考。
最后是决策层：决策层做两件事。第一，把融合后的信号转化为具体的投资建议——买什么
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