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射雕英雄传

尺素金声丨对编造、传播股市谣言坚决说不_我的网站

红楼梦

一 | 近日，证监会澄清，网上流传的“监管部门指导上市公司1月15号之前释放全部利空”等消息都是谣言，已依法追查消息来源，并将依法严厉打击编造、传播股市谣言的行为，持续净化资本市场信息传播环境。上周发了一篇文章，给大家介绍了智能体时代的翻红岗位：FDE。评论区炸了，大家纷纷吐槽↓ “这不就是驻场开发？” “这不就是软件外包吗？” 实际上，它们的区别挺大，今天我们就详细掰扯一下。 FDE，Forward Deployed Engineer，前沿部署工程师，最近一年成了科技圈最热的新名词之一。这不是监管部门第一次对资本市场谣言“出手”。这个源自Palantir的岗位模式，如今被OpenAI、A社等头部AI公司争相复制，国内的大模型厂商和AI创业公司也纷纷挂出类FDE的招聘，薪资数字一个比一个夸张。近年来，随着自媒体、直播等新业态的快速发展，利用网络、直播平台等传播资本市场谣言的现象屡见不鲜。比如，2023年7月，中央网信办通报一起“股市小作文”谣言案例，并处置造谣传谣账号。又如，2024年9月，公安机关依法查处一起自媒体运营人员恶意编造涉转融通谣言进行吸粉引流、非法牟利的案件。甚至，在今年1月上海市政府的“AI+制造”行动方案里，都明确写了要培育“前沿部署工程师”队伍。第一时间澄清、查找切断谣言传播源头、依法处置相关账号和人员、开展“清朗”“净网”等专项行动……监管部门对资本市场谣言的“零容忍”，彰显了净化资本市场信息传播环境、维护资本市场稳定的坚决态度。资本市场是一个“信息+信心”的市场，不实谣言、带节奏的“小作文”会严重误导投资者的判断，扭曲资本市场价格信号，影响资本市场功能发挥，极大损害投资者的合法权益。打击资本市场谣言，及时惩治至关重要，有效防范也同样关键。更精准有效地防范打击资本市场谣言，有必要“追根溯源”。 FDE确实长期驻扎在客户现场、也要做大量定制化工作，同时要直面客户的琐碎需求。

二 | 一篇篇“股市小作文”的诞生，绝非只是恶搞，背后是“无利不起早”，有的甚至已经形成了非法的利益产业链。结合近年来的处罚判决及网络热点情况分析，我们梳理了几类值得重点关注的资本市场典型非法信息传播案例：一是散播虚假信息。比如部分投资者在网站发布虚假政策信息，蛊惑其他投资者交易，扰乱市场秩序，并从中非法获益。二是违规点评荐股。

三 | 这三个特征，和国内延续了二十多年的软件外包、驻场开发看起来一毛一样。比如一些网络大V直接或变相推荐股票，诱骗投资者购买该公司股票，帮助相关人士获利。

四 | 但是，就好比外科医生和屠夫都拿刀，没人认为他们是同行。三是跟风炒作热点。

五 | 判断他们的区别，不能只看动作，要看服务对象、工作目标、能力要求、对产品和项目的影响力等多个因素。比如一些自媒体跟风传播谣言、炒作不实热点，获取关注和流量，并收取直播打赏、感谢费等，谋取不正当利益。 01、出发点，有本质区别软件外包：交付项目。四是非法提供咨询。按合同做完需求，项目结束人也结束，重点是完成合同。比如一些账号在不具备证券投资咨询从业资格及业务资质的情况下，通过微博、微信提供推荐个股、预测行情、指导操作等证券咨询服务，并组建投资咨询群，收取会员费等。驻场开发：补充人力。认清这些违法传播现象背后的利益链条，不仅有利于投资者提高风险意识、加强防范，也有利于相关各方“对症下药”、精准施力。

六 | 人坐在客户办公室，日常由客户安排，几乎不影响产品方向。当然，加强监管、严厉打击不是“一刀切”，还要进一步鼓励相关信息传播者在合法合规前提下，充分发挥贴近性等优势，制造传播优质财经科普内容，从根本上压缩非法信息的网络传播空间，共同营造一个更加清朗的资本市场信息传播环境。 FDE：让AI产品真正跑起来。代表AI产品或平台公司去现场，让产品融入客户业务流程，产生真实价值。

七 | 客户买了AI智能体平台，上线发现业务系统接不上、知识库效果差、工作流跑不通…… FDE就需要到场解决问题，直接写适配器、调提示词、改工作流，更难的是客户也许还没想清楚怎么跟业务系统对接，FDE要负责抽丝剥茧，跟客户共创。(来源:人民日报客户端)。如果多个客户有同样问题，就把能力沉淀进产品，下个版本所有客户受益。 02、能力门槛，不在一个量级 ①AI开发能力：传统外包开发通常掌握的是：Java、.NET、Python、Vue、Spring Boot、SQL……完成业务开发基本足够。 FDE要理解AI应用开发，例如：提示词工程、Agengt、MCP、RAG、Tool /Function Calling、工作流、上下文工程… 甚至，还要了解模型选型与评测、Token成本优化、推理性能调优… 这些能力，传统开发一般涉及不到。 ②系统与产品能力： AI项目大量时间花在对接客户系统上。要接ERP、CRM、飞钉、Jira、Salesforce、知识库、BI…… 所以，FDE还要会REST API、OAuth、Webhook、MCP Server等等。更重要的是，还要对这些业务系统有所了解。

八 | ③解决未知问题的能力：传统开发面对Bug已知、需求明确、路径固定，可能每天都在重复救火。 FDE面对的问题往往没有标准答案：模型为什么幻觉？Agent为什么死循环？Prompt为什么昨天有效今天就不中了？每天都要面对新闻体。 ④客户沟通表达能力：既要懂技术语言，又要懂业务语言。同一天要和CIO讲ROI，给业务讲流程，给运维讲部署，给家里的产品研发讲功能改进和代码优化，随时切换。有个词，大家可能不太喜欢，叫拉通对齐，但这是FDE很重要的能力，把前端客户和后方的产研拉通对齐。 ⑤产品沉淀能力：外包项目结束，代码留在客户那里，经验归零。 FDE要有顶层视角，今天帮A客户连接业务应用，明天整理成SDK，下周变成官方插件，一个月后内化进标准产品，赋能所有客户。

九 | 03、为何FDE门槛更高？我们可以把三类岗位看成三种不同的人才模型：软件外包：开发专家，擅长按照需求实现功能。驻场开发：开发+协作，能够融入客户团队，完成项目开发。 FDE：产品经理 × 架构师 × AI工程师 × 交付负责人 × 业务顾问他们需要在一个项目中，切换多种角色，最终让AI产品融入客户业务，并产生价值。因此，FDE的竞争力来自跨越研发、产品、客户和AI应用之间的综合能力。写到最后，再谈谈“污名化”本身。 FDE其实承受着两种方向相反的污名。第一种是向下的污名化↓ 把FDE粗暴等同于驻场外包，认定这只是旧酒装新瓶的包装术，忽视了FDE在AI产品落地中的真正价值。第二种污名化方向相反，却更加普遍↓ 大量传统外包和售前岗位，正在把自己改名为FDE。