一位理財顧問每年約收取 6,815 美元來制定本文中的計畫。在此之上，平均管理費為您所有投資資產的 0.96%，無論市場漲跌，每年都需支付。對於一個以 7% 複利增長、價值 311,580 美元的投資組合來說，僅這項費用就會在二十年內從您的收益中扣除 198,869 美元。
我在 Ling-3.0-flash-Fin 上運行了同樣的工作，這是螞蟻集團透過其 InclusionAI 實驗室免費發布的金融模型。 輸入的是一個家庭 43 個月的原始記錄：銀行匯出資料、投資報表、一筆房貸、兩張信用卡，以及 18 個有缺漏的報告期間。
它回傳了精確到分的資產負債表。資產總計 709,279.03 美元，負債 241,040.92 美元，淨資產 468,238.11 美元。
接著，它回答了人們真正花錢想知道的問題：這個家庭何時可以停止工作？
它給出了兩個日期：37 個月，以及 57 個月。
同一個家庭，同一天，同樣的計算。中間相差的 20 個月，就是他們居住的房子，而我從未見過任何一份計畫能將這兩個數字放在同一頁上。
完成這一切的完整提示詞就在下方，今晚就可以複製貼上到免費的端點使用。
讀完本文後，你將會了解：
- 那一行能將你的錢區分為「可花費」與「不可花費」的關鍵
- 當沒有人記錄任何一張收據時，如何推算出實際支出
- 決定一個家庭財務是否會陷入困境的兩個數字
- 它拒絕平均計算的四個報告期間，以及為何這比答案本身更重要
- 確切的提示詞，可直接複製貼上
- 它無法做到的事，以及哪些地方仍需人類簽署確認
這個家庭是為測試而建立的合成數據。但計算本身是真實的。
那 20 個月，就藏在房子裡
這個家庭每年大約花費 32,574 美元。根據 4% 法則，這意味著他們需要大約 814,352 美元，才能讓金錢承擔起他們的生活。
如果計算他們擁有的所有資產，他們已經完成了 57.5% 的目標，大約還需要 37 個月。
但如果只計算他們實際可以出售並動用的資產——50,085.88 美元的現金和 261,495.09 美元的投資——他們只完成了 38.3% 的目標，大約還需要 57 個月。
同一個家庭。同一天。同樣的數學計算。其中的差距，就是他們頭頂上的那片屋頂。
你居住的房子，在任何淨值追蹤工具上都會顯示為財富，但它卻不會為你帶來任何收入。要從中獲取資金，你必須出售它、換一間更小的房子，或是以它作為抵押來借貸，而且你仍然需要一個睡覺的地方。只有在計畫中確實包含出售房產時，房屋淨值才應被計入退休所需的數字中。
這兩種觀點都沒有錯。但只顯示其中一個，就是錯的。
它從什麼開始
家庭財務狀況幾乎從來不會以一份乾淨整齊的分類帳形式出現。
日常記帳往往在幾週內就會中斷，而單單一個月沒有記錄，就會使支出紀錄變得毫無用處。帳戶餘額本身也說明不了什麼，因為一個家庭可能同時持有現金，卻又背負著房貸、車貸和信用卡債務。財務獨立、提早退休（FIRE）這個概念仍然很抽象，因為 4% 法則只有在你能確定支出、可投資資本、儲蓄貢獻和投資回報率時，才會變成一個具體的目標。
測試案例是一個雙收入的美國家庭：橫跨 2023 年 1 月到 2026 年 7 月，共 43 個日曆月，期間有 18 個不規則的報告期間，內容包含銀行和投資帳戶餘額、薪資收入、一些大額支出、內部轉帳、一處房產、一筆房貸和信用卡。
這就是真實記錄的樣貌。不是一份試算表，而是一堆資料。
推算那些未被記錄的支出
當日常支出數據缺失時，你可以反向推導：
隱含的常規支出 = 總收入 - 已知的大額支出 - 淨資產變化
這個數字並非經過審計的支出數據，模型也明確指出了這一點。市場波動、房產重估、債務變化、內部轉帳以及未分類項目，都必須先被剔除。這個方法真正的作用是，在無需任何人輸入一張雜貨收據的情況下，告訴你哪些部分仍然缺失。
在整個時間軸上，財務狀況的變化相當劇烈。
總資產從 502,950.00 美元增加到 709,279.03 美元
負債從 283,300.00 美元減少到 241,040.92 美元
淨資產從 219,650.00 美元增加到 468,238.11 美元，增加了 248,588.11 美元，增幅為 113.17%
車貸從 12,400.00 美元降至零
房貸從 268,500.00 美元降至 239,260.00 美元
最終的財務狀況是：現金 50,085.88 美元，應稅和退休投資 261,495.09 美元，房屋價值 397,698.06 美元，以及信用卡欠款 1,780.92 美元。
帳目完全吻合：
709,279.03 美元 減去 241,040.92 美元 等於 468,238.11 美元
這一行，正是區分「總資產價值」與「實際淨值」，以及「可投資資金」與「鎖死在資產上的資金」的關鍵。
兩個至關重要的問題
在整張資產負債表中，有兩個問題至關重要。
這個家庭僅靠流動儲備金能生活多久？以及，他們的財富中有多少是實際可用於投資的？
第二個問題的答案是 311,580.97 美元，即現金加上投資組合。總負債約占總資產的 34.0%。這兩個數字比任何銀行帳戶餘額都更能說明問題，因為它們衡量的是，當意外發生時，這個家庭的財務狀況是否會陷入困境。
假設條件，公開透明
FIRE 情境的計算基於以下假設：
每月支出約 2,714.51 美元
每月儲蓄貢獻約 5,681.40 美元
每年支出約 32,574 美元
4% 法則的目標金額約 814,352 美元
預設年化回報率為 7%
其中有四個報告期間的數據較為薄弱，因此現金流數據來自於記錄更完整的 34 個月，並作為情境輸入參數使用，而非作為經過審計的 43 個月平均值。模型本身標記了這一點，而不是將其平滑處理。
這正是值得從整個練習中借鑒的部分。一份付費的理財計畫只會給你一個數字，並將假設條件埋在附錄裡。而這個模型拒絕平均計算它不信任的四個月數據，並且告訴我是哪四個月。
接著，它建立了儀表板
輸出結果是一個互動式的 HTML 儀表板：包含淨值時間軸、資產與負債檢視、現金流圖表、風險面板，以及以技術語言和通俗語言提供的解釋，還有用於調整儲蓄貢獻、預期回報率和退休支出的滑桿。
滑桿是關鍵所在。將回報率假設從 7% 拖曳到 5%，退休日期就會在你眼前改變。一份靜態報告將其假設條件隱藏在 PDF 檔案中，而這個儀表板則將它們置於你的指尖之下。
提示詞，可直接複製貼上
這就是全部內容。在 OpenRouter 上打開 Ling-3.0-flash-Fin，以任何格式匯出你的帳戶資料，將它們貼入，然後將以下內容貼在下方。
你是我的家庭財務分析師。以下是我的記錄，完全按照從銀行和券商匯出的原始格式。這些期間不規則，有些也不完整。
第一步，建立資產負債表。
對於每個報告期間，提供總資產、負債和淨值。分別列出現金、可投資資產和自住房產。顯示核對行：資產減去負債等於淨值。報告精確到分。
第二步，推算那些未被記錄的支出。
我沒有支出紀錄。請反向推導：
隱含的常規支出 = 總收入 - 已知的大額支出 - 淨資產變化
在計算之前，先剔除市場波動、房產重估、債務變化、內部轉帳以及任何未分類項目。然後告訴我，這個數字仍然不包含哪些部分。
第三步，回答唯一重要的問題：我何時可以停止工作？
使用 4% 法則。目標金額等於年支出除以 0.04。
給我兩個答案。一次計算我擁有的所有資產。一次只計算我可以出售並動用的資產。陳述兩個日期。不要將它們平均，也不要替我選擇一個。
第四步，將你的假設條件攤在桌上。
列出每月支出、每月儲蓄貢獻、年支出、4% 法則的目標金額以及你使用的回報率。如果任何報告期間的數據過於薄弱而不可信，請指出它，將其排除在外，並告訴我你已將其排除。不要平滑處理任何缺口。
第五步，為我建立一個互動式的 HTML 儀表板。
包含淨值時間軸、資產與負債、現金流、一個風險面板，以及用於調整儲蓄貢獻、預期回報率和退休支出的滑桿，這樣當我調整一個假設時，日期就會隨之變動。
給你的規則。永遠不要給我一個你無法追溯到我所提供記錄的數字。如果你必須進行推斷，請將其標記為推斷。你的角色是組織和核對，而不是提供建議。
那 6,815 美元究竟買到了什麼
顧問費是看得見的價格。而在此之上的管理費，才是會隨著時間複利增長的費用。
2026 年的平均理財顧問管理費是管理資產的 0.96%，無論市場表現如何，每年都會收取。對於這個家庭 311,580.97 美元的可投資資本，在他們自己假設的 7% 回報率下，這項費用在二十年內會吃掉 198,869 美元，在三十年內則會吃掉 561,901 美元。這兩個數字是根據上述數據推導得出的，並非引用自任何特定來源。
這並不代表理財顧問毫無價值。而是意味著，組織資料、進行計算和檢查假設——這些佔據了初次會面大部分時間的工作——現在的成本為零，並且只需一次就能完成。
同樣的方法也適用於小型企業
只要有像樣的記錄，同樣的工作流程就能將庫存、銷售、費用和銀行數據組織起來，形成跨期間的現金流和利潤分析。它可以追蹤應收帳款、固定成本，以及實際的資金跑道長度。它能在現金壓力變成問題之前發出預警，並以創辦人能據以行動的語言，解釋毛利率、折舊、稅務和營運資本的變動。
所有這些仍然取決於你輸入數據的品質和會計處理方式。
如果你想運行它
這個模型是 Ling-3.0-flash-Fin，由螞蟻集團的 InclusionAI 實驗室基於 Ling-3.0-flash 構建。
擁有 1,240 億個參數，其中 51 億個活躍參數，一個 262,144 個 token 的上下文視窗，以及最多 32,768 個 token 的輸出。 上下文視窗在這裡至關重要：43 個月的報表可以一次性輸入，無需分割。
免費端點是 inclusionai/ling-3.0-flash-fin:free，位於 openrouter.ai。
按 token 計費為零，但有速率限制：每分鐘 20 個請求，新帳戶每天 50 個，一旦你曾為帳戶充值過 10 美元，每天則可達 1,000 個。對於一個家庭的記錄，你遠遠不會達到上限。
它無法做到的事
一個針對金融調校的模型能使結構化分析變得更快、更便宜。但它不具備任何專業資格，也無法為你做決定。
改變你的資產配置、出售房產、再融資、購買保險、提前退休——所有這些決策都涉及風險承受能力、工作穩定性、稅務、家庭狀況和優先級，這些都是任何模型無法看到的。回報率和通貨膨脹充滿不確定性。4% 法則是一個規劃上的經驗法則，而非一條定律。
因此，請以最能發揮其作用的方式來使用它。讓模型來組織記錄、檢查計算、揭露假設條件並提出問題。然後，讓一位合格的人類專家來驗證數據並做出最終決定。
提示詞就在上面。你自己的報表已經存在某個資料夾裡。這就是全部所需的準備工作。
