一个反直觉的事实正在发生：那些训练出顶尖金融AI的工程师，可能从未完整读过一份年报，分不清EBITDA和净利润的区别，却能构建出比华尔街分析师更敏锐的公司诊断系统。
这听起来像个悖论，但逻辑上毫无破绽。回想吴军老师的例子——这位清华计算机系本科、电子工程系硕士出身的工程师，在约翰霍普金斯大学攻读博士期间专注于语音识别与统计语言模型。2002年加入Google后，他与同事开创了搜索反作弊领域，随后共同成立中日韩文搜索部门，成为当前Google中日韩搜索算法的主要设计者。吴军老师不懂韩语，却主导了韩文搜索的核心架构；后来担任腾讯副总裁、约翰霍普金斯大学工学院董事，并在硅谷创立丰元资本。正是这位跨界的计算机科学家，在《数学之美》中揭示了一个关键真相：处理专业领域的问题，不需要精通该领域的知识。
传统观念认为，理解公司必须深入会计规则、行业周期和商业逻辑，这是将领域知识与信息处理混为一谈。财报、研报、电话会议记录，本质上只是信息的特定编码方式。大语言模型并不需要像CFA持证人那样"理解"商业本质，而是通过概率建模识别文本中的统计关联与不确定性。当它处理过足够多的破产案例，它自动识别出"存货周转异常"与"流动性危机"之间的数学相关性——这种基于模式识别的判断，往往比人类依赖直觉的分析更为精准。
当然，这并不是说懂金融就一文不值。信息论给了模型跨界的"底层能力"，但真想在某些细分场景做到极致，懂行的人确实能锦上添花——就像吴军老师用数学模型搞定了韩文搜索的骨架，可如果真要优化韩国用户的搜索体验（比如理解某些本土俚语或文化梗），找个懂韩语的专家来调调细节，效果肯定会更上层楼。
说白了，CFA那些术语和会计规则是专业圈的"行话壁垒"，但概率、统计这些数学工具才是打通任督二脉的通用语言。
所以，不必惊讶于那些不懂ROE的AI专家能教机器分析公司。吴军老师等早已证明：专业领域的复杂规则是表象，信息处理的数学规律才是可迁移的本质。当我们抓住了概率与不确定性的核心，就能用统一框架解析任何行业——懂不懂资产负债表，反而成了最不重要的技术细节。
