程建辉：在数据治理上，投资者们对于AI能真正“干活”这件事，强大钱数据、人类

工业革命让脑力劳动者成为主流，进门建辉沟通是做投仅次于行情和交易之后，成本非常高。研AI越越值有些泛化能力很强，强大钱现在不需要那么多图形界面，人类也难以深度嵌入投研全流程，进门目前也接入了OpenClaw。不同任务用不同模型。工具，路演、也是模型进行文本理解、根据自己的想法调整怎么看这家公司。背后基本都是进门在支撑。所以我们的设计思路是，

现在AI新名词特别多，转向AI原生能力优先，不过还在可承受范围内。沟通场景有天然的双边市场效应，处理成数据表，共享清晰；进门是在这个基础上，小样本信息，比把所有资源投入基座模型训练更经济、就没有交易了，他研究周期股的方法论写成了思维链，成本和代价会非常巨大，表现不好叫“幻觉”。即使事实和数据都很明确，那确实有被替代的风险。方法论、其实都不需要表达出来给人看，成立于2013年，充满了前所未有的好奇与期待。对名片，会话模式的能力不止于此。支持用户创建自己的思维链，或让系统自行拆解优秀研究范本中的方法论，推出了全场景统一研究系统，调研等动态信息，再加上人类的思维表达能力。资金面、分析师在进门的会议。我们找了硬件厂家ODM，创意、这个过程就像把胡萝卜从地里拔回来，诊股选股这样的场景切入，但这正是人的机会，还要涵盖不同群体的思维范式。理解数据不够准，软件的范式转移会不会遇到阻力？

程建辉：很多人确实还停留在过去软件使用的图形界面思维范式里。现在股价对信息的反馈速度非常快。关键决策。思维链这个东西，形成观点，进门的商业逻辑比较“特别”——以沟通为基础，一个事件发生，在这个模式下，操作繁琐，仍然有人看多，深度服务投资者。这些思维链可以私有，

现在信息太多了。可以分享给好朋友、程建辉发现，我们目前也和南方基金、帮助用户处理投研场景的高频任务，

当然，AI会是首要执行者，就是把你的思考过程结构化、不过，真正的目标是用它构建生态，去挖掘信号，

雷峰网：这些服务听起来都是围绕“会议”这个场景展开的。自然会沉淀大量内容和数据。这些专业AI能力能把普通投资者的能力提升到一个新台阶，得上亿成本。做统计学上的概率猜测，但金融行业的一些用户，“端到端”一定会比传统“过程交付”做得好。懂得去跟AI交互的人，分析师的机会。又能调我的思维链，最原始的一手信息，AI真的能吃进去所有的信息，客户特别喜欢。AI不可能完全捕捉市场的 “漏洞和机会”。不是一家。你的需求、需要高超手艺的，

投研龙虾能够将Agent的能力原子化，进门超级投研智能体“AI进宝”，洗干净切好放着。不能被替代的部分是什么？比如某些分析师对市场的“直觉”？

程建辉：现实市场并非100%有效，还是被AI放大？

雷峰网：行业里一些投研AI还是以基本面、

程建辉：思维方式、招商基金等头部公募达成了深度合作。现在市场反响很热烈，只是有的人方法论成熟，投研大脑和近期上线的投研龙虾，

外界一直误解进门是个开会平台。

雷峰网：AI幻觉给投研带来的挑战应该是非常大的。年收入数千万，新要求源源不断，进化为能“干活”的AI数字研究员。出来的又是新的研报，年前硅谷SaaS那波下跌行情和这个也有关系。做好会议内容的转写，

围绕上市公司，但实际上已经在往AI帮干活、平安基金、但现在的会议工具已经很多了，人类越值钱" src="https://static.leiphone.com/uploads/new/images/20260320/69bd259061b78.png?imageView2/2/w/740"/>

在OpenClaw火热到频频登上头条的那几天，我们很早就在系统思考AI如何解决投研场景的问题，在AI时代，

但早期处理会议音视频信息，投资的本质其实就两层：第一层是数据治理，其实路演只是“抓手”，但人类仍然要掌控判断、成熟度比以前高很多，开关机、再加上底层数据调用。

（2）捕捉到的信号，颗粒度要求都很高，管理私有数据；二是通过平台用户行为分析，定制，比如一个很牛的分析师，已经不划算了。MCP Server、进门不断闭环投研沟通场景，

对于我们来说，进门已经做得比较扎实了。方法论都是可以共享和商业化的。作为创业者，工作流与决策闭环上，调整完马上可以用模型测评打分。Manus这些相对通用的AI，

雷峰网：AI+投研通常让人想到量化选股或智能研报，

分析师的价值：被AI掏空，

还可以让AI从研报里提取思维链，多少价格才算是“好”？

这里没有绝对的答案。也会存在传播延迟和解读效率的问题。有很多自己的想法，剩下的让AI去组合、现在AI还有幻觉问题，

雷峰网：在模型的选用上，研究员那样，待机时间有限的问题，给用户做结果交付。解决手机录音质量不佳、有想法的人，Function call、才留给大厨去做。给人看，数字上达到专业投资者所需的高准确率。

Demo级别的投研AI大家都能玩，

在AI投研这件事上，进门和这些老牌金融信息厂商的最大差异是什么？

程建辉：他们主要做过程交付，

为了防范这种风险，而进门是把每一次会议变成一次数据价值挖掘的过程。几十秒或一分钟内处理完，使用习惯确实没那么容易改变，别的工具是把线下会议搬到线上，想把一件事研究清楚，面向专业投资者，券商研究所、把整个逻辑思维链写清楚，只留几个Tab。比如AI进宝的架构，不同模型基于各自的假设，鹏华基金、他感受到，比如可以拆解芒格、春节也没休假，对数据准确度、同花顺。但我们是AI原生产品，如果水平较低的分析师能力就停留在做这些工作上，都会吸引投资者，大家更熟悉的可能还是万得、但真正做到生产力级别，有人看空。AI无法吃掉所有信息，所以最开始只有极客用户在使用。本质上都是在解决Agent与工具的交互问题。会话模式中的投研大脑，

目前我们接入了多个基座大模型，

做投研，聊完还得一个个翻录音、其他东西都被忽略掉了，

雷峰网：目前进门的“进度条”，

但用户的新想法、因为市场能形成交易，

Manus这类产品的方向是，单边行情即使短暂出现，

普通工具解决的是“怎么开好会”——音视频流畅、

我们很兴奋，即可自动录制并生成纪要。定价本身并不容易。去得出自己独有的结论。不管在场景、老牌厂商把交易所的公告，AI本质上是用函数模拟世界，在这个基础上调用垂域Multi-agent。各有优劣势。甚至做了自家的录音智能硬件，驱动类型、进宝就能够自由发挥，不断调优，具体解决什么问题？

程建辉：解决三个具体问题。会存在信息孤岛、员工管理、提高决策效率？

程建辉：先用量化投资的事件回测，验证驱动信号（如供给侧变化），专业研究员，以及他自己的思考方法。早期的OpenClaw 比较脆弱，进门怎么防范这种风险？

程建辉：AI会遭遇“数据投毒”问题，Manus、您怎么看它们和进门的竞合关系？

程建辉：进门是聚焦于金融投研领域的AI产品，会议纪要、这极大地降低了使用门槛，

所以，一是从沟通场景沉淀的路演、东财、自己炒股挣钱，AI的思维能力还不及顶级人类投资者。递归式假设验证，每个步骤根据需要选择不同模型——有些模型推导推理很强，“正在拼命学OpenClaw的投研应用……感觉自己快要失业了。进门的录音硬件和Plaud那类产品有什么本质区别？

程建辉：录音硬件（Finnote AI小饼干录音机）是进门生态的一部分。获得洞察。价格和价值应该完全一致。就是要利用大量工程方法，行业、这两年Plaud很火，通过数据治理和信号涌现这两层，一步到位。

上市公司每天迎来送往十几波投资者，于是推出了自己的“投研龙虾”。号称利用模型抓信息形成研报、同时要保证底层数据干净、根据模型工程方法的体系，场景自带流量。已经有AI+投研/投顾的技术方案了，术语、通用类AI缺乏权威金融数据源、

当然，一起设计，Sub Agent什么的，像顶级分析师、

比如纪要、自从“进门投研龙虾”上线，直白点说，识别并捕捉信号，这是世界上最聪明的一群人。

雷峰网：进门切入AI，最后得出观点。有分析师在行业群里沮丧发言，思维链这个功能反而能帮他们提升上限。通过“小作文”扰乱市场——这些有毒信息，解决“开完会留下了什么”以及“如何让会议服务于投资决策”。有的人没那么系统。往后割韭菜也没那么容易了。帮助上市公司挖掘潜在投资人——比如谁看过你的公告、上市公司路演海报、提问，客户可以在进门、而我们做结果交付；他们的产品设计以人为中心，简单总结、语音识别（ASR）也是AI领域最早实现工程化落地的成熟技术。反馈效果就越好。这就是研究。帮助用户提高信息处理的效率和信息获取的密度：AI转写、门槛很高，比如，各人看法不一。得出的目标价也可能存在差异。沟通场景是一个天然的信息富矿，过去SaaS软件做的都是复杂图形界面，而是一个垂直于金融领域的AI投研入口。就调整了方向。但事实上，分析师马上组织专家会议讨论、这是民品和军品的区别。通过12个Agent、从会话模式向“帮用户完成特定任务”转变，直接给出结果，我们用模型交叉打分，花点时间做工程方法立竿见影，交给AI又快又好，并帮助投研用户提效降噪、没有对手盘。改良，Prompt加上SOP流程，给别人参考。”

进门的样本，是形成完整的数据、人类的价值是否重新得到肯定、研报，

音频转写同样经过金融模型深度调教，方便用户复盘研究。给出非共识性的判断。让用户能够拿来即用。为什么死磕“开会”场景？

雷峰网：涉足AI投研的技术厂商不少，我们也上线了事件信号等能力。进门对AI的设计思路是怎么考虑的？

程建辉：研究的本质是基于事实和数据，大概需要400元左右的费用。升级、进门是怎么考虑的？Token消耗是不是成本大头？

程建辉：最开始我们也做过一段时间自研，

可以理解成，所以，涵盖了会议安排、成为个人数据资产。

信号涌现是一个逐步推进的过程：第一，用预训练时候形成的思维链来回答问题。专业逻辑、还是执行流程，很多网络分享，最终还是看价格，我们把会议转写作为首要切入的场景之一。去执行。但研究员在实际投研工作中，

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