我们在美国抽取了 285 名成年人，围绕八类常见的理财决策设计了随机情境实验。实验独立操控了三种建议风格——AI、专家和在线社区——并在保持推荐内容一致的前提下展示不同的来源标签。
结果显示，建议风格对信息和安全感知的影响最为显著；专家标签能够选择性提升受众对来源知识水平的认知；而具体的决策情境则主要决定了风险和安全感的评估。
这些感知进一步关联到后续的判断：模型能够解释整体质量的 69.2%、信任度的 75.9% 以及预期依赖度的 82.9%。即使去除来源标签，受众仍然更倾向于选择专家式建议。
本研究提示，在设计金融 AI 时应关注如何帮助用户进行基于内容的评估，而非单纯追求信任度的提升。
点评：该实验系统地拆解了建议风格、来源标签与情境因素的交互作用，为金融 AI 的可信度设计提供了实证依据。