42AI 融資 6250 萬美元出山：用「行為世界模型」預測人類交易決策

科幻電影裡總有這樣的場景：你還沒邁步，身邊的系統已經算準了你下一秒會往哪走。

現在有家公司打算把這套邏輯搬進金融市場。11 月 2 日，以色列初創公司 42AI 正式走出隱形模式，宣佈完成 6250 萬美元種子輪融資。這筆錢由創始人和 Infinity Group 歷時三年注資完成。他們拿出來的產品，是一個號稱能預測人類決策的「行為世界模型」。

把客服錄音和交易記錄，算成心裡的機率

大多數預測模型都在做一件事：看你昨天買了什麼，猜你今天買什麼。42AI 覺得這種線性外推路子走窄了。聯合創始人兼 CEO Amit Gal-Or 的邏輯是，人類行為不是確定的，而是一個機率分佈，背後是一套相對穩定的深層心理傾向。

為了摸清這個傾向，42AI 會去盯那些看起來毫不相干的瑣碎動作。比如開戶稽核（KYC）時的反應、打客服電話時的語調與情緒、打電話的頻率、轉賬習慣，再結合後續的實際買賣時間與當時的大盤環境。

CTO Ehud Ezra 把這套邏輯解釋得很直白：在物理世界模型裡，環境是世界；但在他們的系統裡，每個人自己就是一個獨立的世界。系統把這些多模態互動提取成數學特徵，餵給 Transformer 架構的世界模型，從而模擬使用者在各種市場波動下的決策機率，另配一個語言模型來輸出預測解釋。

據公司介紹，他們花了三年時間，結合心理學、神經科學甚至遺傳學，還請教了 2011 年諾貝爾化學獎得主 Dan Shechtman 與創傷後應激障礙專家。資料規模上，他們從數千人的心理測試起步，隨後吃進了覆蓋 200 萬人的政府與生物樣本庫資料集，目前其客戶資料集覆蓋的人群規模已接近 3000 萬。

98% 準確率背後的水分與生意

42AI 披露，其系統目前已接入 10 家大型金融券商，用於管理流動性、保證金要求和動態對沖敞口。公司收入已達到「七位數」美元級別，收費方式為固定費用或按增量價值抽成。他們聲稱，有一家券商通過其動態對沖策略獲得了約 3000 萬美元的額外收益。

不過，宣傳裡的數字得仔細看。42AI 宣稱對市場交易流的預測準確率達到 98%，但 Gal-Or 坦言，這指的是資金流落在預測區間內的機率，不是精準猜中每一筆交易。而在預測交易方向和交易量上，系統的 F1 分數在 0.8 到 0.85 之間。

系統也絕非全知全能。創始人承認它存在天然天花板：只要交易員是因為朋友的一句閒聊或場外訊息突然變卦，盒子裡沒有這層上下文，預測就會立刻失真。

更敏感的問題在於利益衝突。券商如果能提前預判散戶的恐慌或貪婪，會不會反手把客戶當對手盤收割？對此，CTO 承認這是合理的擔憂，但只搬出了合規監管與內部倫理委員會作為回應，並未給出硬性的防濫用機制。

為什麼重要

我們認為，42AI 做的這件事最聰明的地方，在於找到了世界模型在當下最快變現的切口。

當 OpenAI 和各家大廠還在拼命讓世界模型理解物理世界、教機器人抓杯子的時候，42AI 掉頭把「人的心理反應」當成物理定律來建模。在金融交易這種由情緒驅動、資金流極度密集的場景裡，哪怕只提前半小時算準 10% 散戶的踩踏機率，對做市商和券商來說都是真金白銀的套利或避險工具。

但普通交易者需要警惕。如果這類技術大規模普及，散戶面對的將不再只是資訊不對稱，而是認知不對稱。你的每一次客服催促、每一筆猶豫的掛單，都在幫券商的 AI 完善針對你的心理畫像。所謂的「不收集個人身份資訊」，並不能阻止系統把你打上標籤並精準預判你的底牌。

更現實的考驗在於跨行業落地。42AI 眼下正在打遊戲、反欺詐和網路安全的主意，甚至想給具身智慧機器人當大腦。但金融場景的規則高度結構化，到了缺乏清晰買賣訊號的現實世界，這種心理特徵轉化能不能通用，恐怕還要打一個大大的問號。