熊貓證券 CEO JW 訪談：畢業 20 年沒寫程式，我用 AI 親手做出了 cibo
導語
一家香港持牌券商的 CEO，20 年沒寫過程式，最近卻親手做出了港股打新數據站 cibo.hk——數據回溯到 2009 年、中英雙語、幾萬個 URL，還鋪齊了 llms.txt、MCP、OpenAPI 這些「給 AI 用的」接口。
他叫 JW，熊貓證券（Panda Securities）的掌舵人，也是 QizAI——熊貓證券 AI 能力品牌——背後那個「自己落場寫程式」的人。
這篇訪談，聊的是兩件事：他為什麼自己動手，以及那句讓 cibo 跟市面上所有打新工具都不一樣的話——判斷權，要交還用戶。為閱讀順暢，對話有刪減整理，保留原意。
受訪者：JW，熊貓證券有限公司（香港持牌券商，證監會第 1／2／9 類牌照，中央編號 BNC380）CEO，QizAI 掌舵人。
一、20 年後，重新寫程式
問：你是一家持牌券商的 CEO，寫程式做產品按理輪不到你。但你親手做了 cibo。為什麼是你自己來？
答：畢業 20 年沒寫過程式，聽聞 AI coding 可以聊天就寫出程式，想試試。就做了幾個小項目，cibo 是其中之一。
問：一個 20 年沒碰程式的人，怎麼會信「AI 能聊天就寫出程式」？
答：我本科是軟件學院、計算機軟件專業。與其思考或爭論信與不信，不如自己試試。趁出差的機會閉關，找了個 00 後同事幫忙裝環境、教我怎麼用——結果他裝完環境，跟我說了一句：「不會弄就去問 AI。」
問：你當時什麼反應？
答：這挺好的——擴寬個人能力邊界，不局限於編程本身。
問：你被 AI 坑過嗎？
答：肯定遇到過——敷衍、欺騙、漂移、刪數據、回滾，都碰過。但從需求方的角度，以前向開發團隊或者供應商提需求，這些也會遇到，也都遇到過。所以我沒覺得比以前「從需求到結果」的過程更差。
二、cibo 的執念：把判斷權還給你
問：cibo 的定位是「透明可覆蓋、判斷權交還用戶」——不替你下結論，而是把中籤率拆開，讓你自己調。這個「反黑箱」是怎麼來的？
答：中籤率受好幾個因素影響，有些用戶對其中某個或某幾個因素有自己的判斷，他只是需要工具幫忙補齊其他因素。
問：這個「拆參數」的思路，是從哪來的？
答：一個北大的實習生同事先做了中籤率預測，做了幾個月，用戶挺歡迎、反饋也好。我把他的預測網站網址和科普視頻，直接丟給了 AI 去做。關於參數自訂，我有個執念，一定要拆解分層——中籤率由好幾個不確定因素影響，每個因素都要去預測。當然，這跟互聯網「做減法」的產品思維，或者大部分個人客戶想要的「一句話結論」，是有衝突的。
問：明知擰著，你為什麼還要拆？拆開到底給了用戶什麼？
答：市場人數、情緒、資金佔用、分配手法……中籤率受多個因素影響。每個人通過自己接收和接受的信息，可能對其中某個或某幾個因素有自己的判斷，而不是要一句話結論。這些人有需要一個工具，而我沒看到市面上有這類公開可用的工具。每個因素我都嘗試去預測，分層給出預測，同時也會形成一句話預測。豐儉由人吧。
問：拆開之後，用戶真的會去調嗎？
答：用戶調得最多的是市場超購倍數，尤其招股那幾天，同一個用戶在不同時點也會有不同的倍數判斷。少數對保薦人的行為有自己的觀察、分析和總結的用戶，會去調「分配手法」這個參數。cibo 和 ipomarket（北大實習生負責）給的都是矩陣，裡面含了幾檔倍數，不想調參的用戶也夠用。不過複雜度高——一眼望去一張表全是數字，眼暈——學習成本高，確實會讓很多用戶困惑。但用著用著，也就習慣了。
三、AI 時代，判斷力比程式更稀缺
問：既然 AI 的坑跟外判、供應商的坑一樣，那 AI 時代做「需求方」，最值錢的能力是什麼？
答：想法、提問能力、描述能力、審美、驗收能力、管理能力，都會影響結果。但最重要的，還是動手去試。
問：券商做 AI，最容易做錯什麼？
答：最容易做錯的，就是不敢嘗試。肯定會踩坑，不限於目標、執行、驗收，或者被通用 LLM 擊穿。AI 客服和 AI 投顧很多人做，qizai 的重心放在了 AI 客服——因為客戶的數據在券商，而市場的數據不止在券商。踩坑是肯定的，不怕踩坑，踩了再優化唄。
四、沒目的，就是玩，就是試
問：打新這件事，為什麼值得做成 cibo 這種獨立數據站，還鋪齊了給 AI 用的接口？
答：沒目的，就是玩，就是試。
問：接下來 QizAI 往哪走？
答：qizai，也就是熊貓的 AI 能力，最近的重心在內部——客戶不會直接感知的部分：onboarding（開戶引導）、name screening（名單篩查）、RPQ（風險評估問卷）、KYC、可疑交易監控，還有部門和團隊協作。
問：只讓用戶記住一件事，你希望是什麼？
答：記住熊貓在嘗試 AI，不止是對外產品層面。
編者註：文中「被通用 LLM 擊穿」，指通用大模型能力持續變強，會不斷壓縮垂直產品的價值空間。文末所稱「重心在內部」，對應 QizAI 生態中的合規 AI（FinReg）等能力。
本文為訪談內容，不構成投資建議。qizai.ai 為品牌與能力展示網站，與持牌證券業務隔離，不提供持牌業務相關服務。詳見關於 QizAI 與合規與風險披露。