熊猫证券 CEO JW 访谈：毕业 20 年没写代码，我用 AI 亲手做出了 cibo
导语
一家香港持牌券商的 CEO，20 年没写过代码，最近却亲手做出了港股打新数据站 cibo.hk——数据回溯到 2009 年、中英双语、几万个 URL，还铺齐了 llms.txt、MCP、OpenAPI 这些「给 AI 用的」接口。
他叫 JW，熊猫证券（Panda Securities）的掌舵人，也是 QizAI——熊猫证券 AI 能力品牌——背后那个「自己下场写代码」的人。
这篇访谈，聊的是两件事：他为什么自己动手，以及那句让 cibo 跟市面上所有打新工具都不一样的话——判断权，要交还用户。为阅读顺畅，对话有删减整理，保留原意。
受访者：JW，熊猫证券有限公司（香港持牌券商，SFC 第 1/2/9 类牌照，中央编号 BNC380）CEO，QizAI 掌舵人。
一、20 年后，重新写代码
问：你是一家持牌券商的 CEO，写代码做产品按理轮不到你。但你亲手做了 cibo。为什么是你自己来？
答：毕业 20 年没写过代码，听说 AI coding 可以聊天就把程序写出来，想试试。就做了几个小项目，cibo 是其中之一。
问：一个 20 年没碰代码的人，怎么会信「AI 能聊天就写出程序」？
答：我本科是软件学院、计算机软件专业。与其思考或争论信与不信，不如自己试试。趁出差的机会闭关，找了个 00 后同事帮忙装环境、教我怎么用——结果他装完环境，跟我说了一句：「不会弄就去问 AI。」
问：你当时什么反应？
答：这挺好的——扩宽个人能力边界，不限于编程本身。
问：你被 AI 坑过吗？
答：肯定遇到过——敷衍、欺骗、漂移、删数据、回滚，都碰过。但从需求方的角度，以前向开发团队或者供应商提需求，这些也会遇到，也都遇到过。所以我没觉得比以前「从需求到结果」的过程更差。
二、cibo 的执念：把判断权还给你
问：cibo 的定位是「透明可覆盖、判断权交还用户」——不替你下结论，而是把中签率拆开，让你自己调。这个「反黑箱」是怎么来的？
答：中签率受好几个因素影响，有些用户对其中某个或某几个因素有自己的判断，他只是需要工具帮忙补齐其他因素。
问：这个「拆参数」的思路，是从哪来的？
答：一个北大的实习生同事先做了中签率预测，做了几个月，用户挺欢迎、反馈也好。我把他的预测网站网址和科普视频，直接丢给了 AI 去做。关于参数自定义，我有个执念，一定要拆解分层——中签率由好几个不确定因素影响，每个因素都要去预测。当然，这跟互联网「做减法」的产品思维，或者大部分个人客户想要的「一句话结论」，是有冲突的。
问：明知拧着，你为什么还要拆？拆开到底给了用户什么？
答：市场人数、情绪、资金占用、分配手法……中签率受多个因素影响。每个人通过自己接收和接受的信息，可能对其中某个或某几个因素有自己的判断，而不是要一句话结论。这些人需要个工具，而我没看到市面上有这类公开可用的工具。每个因素我都尝试去预测，分层给出预测，同时也会形成一句话预测。丰俭由人吧。
问：拆开之后，用户真的会去调吗？
答：用户调得最多的是市场超购倍数，尤其招股那几天，同一个用户在不同时点也会有不同的倍数判断。少数对保荐人的行为有自己的观察、分析和总结的用户，会去调「分配手法」这个参数。cibo 和 ipomarket（北大实习生负责）给的都是矩阵，里面含了几档倍数，不想调参的用户也够用。不过复杂度高——一眼望去一张表全是数字，眼晕——学习成本高，确实会让很多用户困惑。但用着用着，也就习惯了。
三、AI 时代，判断力比代码更稀缺
问：既然 AI 的坑跟外包、供应商的坑一样，那 AI 时代做「需求方」，最值钱的能力是什么？
答：想法、提问能力、描述能力、审美、验收能力、管理能力，都会影响结果。但最重要的，还是动手去试。
问：券商做 AI，最容易做错什么？
答：最容易做错的，就是不敢尝试。肯定会踩坑，不限于目标、执行、验收，或者被通用 LLM 击穿。AI 客服和 AI 投顾很多人做，qizai 的重心放在了 AI 客服——因为客户的数据在券商，而市场的数据不止在券商。踩坑是肯定的，不怕踩坑，踩了再优化呗。
四、没目的，就是玩，就是试
问：打新这件事，为什么值得做成 cibo 这种独立数据站，还铺齐了给 AI 用的接口？
答：没目的，就是玩，就是试。
问：接下来 QizAI 往哪走？
答：qizai，也就是熊猫的 AI 能力，最近的重心在内部——客户不会直接感知的部分：onboarding（开户引导）、name screening（名单筛查）、RPQ（风险评估问卷）、KYC、可疑交易监控，还有部门和团队协作。
问：只让用户记住一件事，你希望是什么？
答：记住熊猫在尝试 AI，不止是对外产品层面。
编者注：文中「被通用 LLM 击穿」，指通用大模型能力持续变强，会不断压缩垂直产品的价值空间。文末所称「重心在内部」，对应 QizAI 生态中的合规 AI（FinReg）等能力。
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