最近和几个金融科技圈的朋友聊天，他们都在尝试用AI来写代码。有个做支付系统的哥们说，用氛围编程（Vibe Coding）后，开发效率确实上去了，但合规部门却开始头疼了——AI生成的代码，到底该谁来负责？
这让我想起去年美国SEC对某家金融科技公司的处罚案例。该公司使用AI助手生成的交易算法存在漏洞，导致系统在特定市场条件下产生了异常交易行为。最终，监管机构认定公司管理层对AI工具的使用负有最终责任，罚款高达200万美元。你看，在金融这个高度监管的领域，代码不只是代码，它还是合规的载体。
氛围编程的核心是让开发者从写具体代码转向定义清晰的意图和规范。但在金融领域，这个“意图”必须包含合规要求。比如设计一个反洗钱检测模块时，你的提示词不仅要描述技术功能，还要明确说明必须遵循的监管标准、数据保留期限、审计追踪要求等。
有个很有意思的现象：传统金融软件开发中，合规审查通常在代码完成后进行。而在氛围编程模式下，合规应该前置到意图定义阶段。就像建筑设计师在画图纸时就要考虑消防规范一样，我们在写提示词时就要嵌入合规基因。
我观察到目前最大的挑战是“可追溯性”。传统代码审查可以逐行检查，但AI生成的代码往往是个黑箱。英国金融行为监管局（FCA）去年发布的报告中就特别强调，金融机构使用AI生成的代码必须能够解释其决策逻辑，这对当前的大语言模型来说还是个难题。
不过，挑战背后也藏着机遇。遵循“一切皆数据”的原则，我们可以建立完整的合规数据链路：从最初的意图提示词，到AI生成的代码，再到运行日志和审计记录，全部纳入统一的数据治理体系。这样不仅满足了监管要求，还为实现自动化合规检查奠定了基础。
我特别认同“代码是能力，意图与接口才是长期资产”这个观点。在金融科技领域，监管要求会变，但清晰的业务意图和稳定的接口契约才是真正值得投资的资产。比如支付接口的规范可能十年不变，但底层的反欺诈算法可能每个季度都要更新。
说到“不手改代码”的原则，这在金融领域尤为重要。手动修改AI生成的代码就像在监管的眼皮底下玩火——你破坏了原始的可追溯性。正确的做法是回到意图层，修改提示词重新生成代码，保持完整的变更记录。
未来的金融科技开发生态，很可能是个“专业治理，人人编程”的模式。业务专家用自然语言描述需求，AI负责生成合规的代码，而专业的合规工程师则专注于制定标准、审计系统和维护基础设施。这不正是我们一直追求的“业务与技术深度融合”吗？
最后想说的是，监管不是创新的敌人，而是确保创新可持续发展的伙伴。当我们在享受氛围编程带来的效率提升时，也要主动拥抱合规要求，把它们变成我们系统设计的一部分。毕竟，在金融这个领域，稳健往往比炫技更重要，你说呢？