当 AI 足够专业，投资研究会发生什么变化？
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本期嘉宾崔予淳分享了AI在投资研究中的应用与未来发展。
本期嘉宾： 讯兔科技（Alpha 派）联合创始人 崔予淳 大家好，欢迎来到大方谈钱，这是一档由华夏基金出品的播客栏目。最近呢，我们也是跟很多人聊了关于 AI 相关的部分，这里头从业者尤其感兴趣的话题是 AI 投研。今天我们很荣幸邀请到了讯兔科技（Alpha 派）联合创始人 崔予淳老师来跟我们分享一下，关于AI，关于投研，关于很多大家感兴趣的一些话题。 Timeline: 01:10 - 03:30 创业初心：传统投研的数字化痛点 早年公募投研工作流极度离散，信息收集、整理、复盘全靠人工，大量重复低效工作； 市面上金融软件仅做数据展示，无法串联完整研究逻辑，研究员存在大量信息处理负担； 定位 Alpha 派：不是自动炒股工具，而是 投研生产力工具 ，核心解决信息筛选、逻辑梳理、报告撰写等重复工作。 03:30 - 04:30 AI 工具迭代历程 2023 初期仅单点功能：自动生成会议纪要，只能解决单一细碎工作； 现阶段进化为完整 Agent 体系，封装标准化工作流，可覆盖 50% 以上常规投研任务； 产品底层逻辑：不依赖用户复杂提示词，预置行业通用研究框架，大幅降低使用门槛。 04:30 - 06:10 很多人用不好 AI 投研的两大根源 预期错位：分不清 AI 辅助定位，指望 AI 直接给出选股、涨跌结论，超出模型能力边界； 使用方式粗放：仅一句简单提问，未拆分任务、限定信息来源，输出结果粗糙、失真； 正确前置动作：先明确任务目标、界定交付标准，再交给模型执行。 06:10 - 09:10 核心产品案例：公司一页纸底层设计逻辑 用户核心需求：快速看懂公司核心催化、业务逻辑，而非堆砌财报数据； 三层设计逻辑：优先短期催化→拆解业务基本面→财务与估值校验； 信息权重区分：公告、业绩会为高权重，网络传闻仅作参考，自动甄别无效信息； 产品优势：极简入口，输入代码即可生成标准化分析，支持自定义行业研究框架。 09:10 - 14:00 如何沉淀专业投研认知给 AI 早期方案：硬编码、长 Prompt 固化行业研究模板； 当前更优方式：通过 Markdown 参考文档沉淀研究 Know-how； 实操技巧：多次迭代交互，把优质分析流程抽象固化为通用 Skill； 难点：产业逻辑抽象难度高，无法完全依赖模型自主思考，需要人持续校准约束。 14:00 - 17:30 AI 会不会替代研究员？分层解读 无法替代工作：线下调研、上市公司访谈、人际信息交换、非共识深度推演； AI 可承接：海量信息检索、公告梳理、纪要整理、基础数据汇总等标准化工作； 行业变化：不会裁员，而是岗位升级，催生「AI 投研专项岗」，负责搭建团队标准化工作流； 长期趋势：资产管理市场持续扩容，可覆盖标的变多，AI 是放大研究覆盖面的工具。 17:30 - 21:00 未来机构投研团队组织形态预判…
People in this episode
Host: 章衡HX
Guest: 崔予淳
Topics covered
- AI投研
- 投资研究
- 科技
- 金融
- 行业变化
Keywords
- AI
- 投资研究
- 讯兔科技
- Alpha 派
- 华夏基金
Mentioned in this episode
Organizations: 讯兔科技, Alpha 派, 华夏基金
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