AI 投研工作流实战：从信息收集到证券分析

AI投研工作流实战从信息收集到证券分析

6月7日，财AI客厅与 WPS 携手承办的主题分享交流会，在中央财经大学学院南路校区顺利举行，并同步开放线上参与。

AI 投研证券分析Agent工作流

01把讨论带回真实工作流

本次活动由中央财经大学北京校友会、商学院校友会联合主办，财AI客厅与 WPS 携手承办。我们关心的不是“AI 很厉害”这一句判断，而是金融人每天真正面对的问题：信息太多，如何判断可信度？行业研究材料怎样更快沉淀？证券分析、基金筛选、项目研判能否形成一套可复用的 AI 工作流？

02三位嘉宾的实战分享

比尔：从信息搜集到高质量报告

AI 行业分析师比尔围绕信息搜集与报告制作展开分享。他提醒大家，今天的难点已经不是“找不到信息”，而是“判断哪些信息可靠”。在投研场景中，AI 可以帮助我们快速整理长视频、播客和研究资料，但不能替代一手信源和交叉验证。政策、财报、权威行业报告，仍然是研究的起点；个人知识库和稳定的信息框架，才是长期复利。

吱吱：AI 如何进入证券分析与基金筛选

拥有四大及二级市场从业经验的吱吱，从一线实操角度拆解 AI 的落地边界。她认为，金融行业的竞争正在从“信息差”转向“流程效率差”。AI 不应被当成直接荐股或替人决策的万能工具，而更适合成为资料整理助手、研究辅助参谋和风险反向思辨者。无论是行业一页纸、会议纪要、基金筛选，还是账户配置诊断，都需要人来把控最终判断。

傲然：面向 OPC-VC 的端侧 AI 投研探索

创造进化创始人傲然带来了端侧 AI Agent 的投研探索。他提出，AI 不是孤立工具，而是一种新的工作组织方式：AI 处理基础流程，人把控关键决策，再由 AI 辅助校验趋势和风险。通过本地模型与多 Agent 架构，端侧投研工作站可以完成 BP 解析、项目研判和报告生成，在兼顾数据隐私的同时，大幅压缩传统投研流程。

03活动预告

这场交流让我们更加确认：AI 不只是工具，而是重新组织研究、判断与协作的方式。

未来一个月，财AI客厅会继续围绕真实工作场景，推出更多可落地、可复用的 AI 工作流实战活动。

第二期：AI专业服务工作流实战

从项目交付到知识沉淀，关注 AI 如何进入咨询、投融资、审计、法务等项目型工作场景。

第三期：AI办公工作流实战

从文档协作到财务办公室提效，讨论 AI 如何帮助团队提升日常办公与管理效率。

具体时间和报名方式，将在「财AI客厅」公众号发布。欢迎感兴趣的朋友关注本公众号，不错过后续活动。