主要观点：金融科技领域每天都在迅速发展，工程经理面临巨大压力，而人工智能（AI）和机器学习（ML）技术能提供帮助。AI/ML 能通过自动化重复任务、提升代码质量和简化合规性来应对金融科技挑战，在工程管理中有多方面实际应用，如代码质量自动化、预测性监测和可观测性、合规和风险自动化等，同时在将其融入团队时需注意策略，避免常见陷阱，且有实际案例证明其效果，结论是采用 AI/ML 对金融科技工程团队至关重要。

关键信息：

• 金融科技工程经理压力大，AI/ML 可助解决挑战。
• AI/ML 在代码质量、监测、合规等方面的应用。
• 成功融入团队的要点及常见陷阱。
• 实际案例及成果，如提高生产力、减少服务中断等。

重要细节：

• 传统 fintech 工程工作流依赖手动，可通过 AI 驱动自动化优化。
• 如 Snyk 等工具可用于 AI 驱动的静态代码分析。
• 多种监测工具组合可确保系统覆盖全面。
• AI 驱动的 observability 平台可主动识别异常。
• 评估 AI/ML 工具时要考虑整合难易等因素。
• 避免高估 AI 能力，重视数据质量和伦理合规等。