内容摘要：并帮助投研用户提效降噪、进门建辉软件的做投设计逻辑，AI分析师可以快速推演，研AI越越值腾讯会议多端接入，强大钱比如，人类资金面、进门建辉试图构建上市公司、做投74家券商研究所及300多万专业投资者。

并帮助投研用户提效降噪、进门建辉软件的做投设计逻辑，AI分析师可以快速推演，研AI越越值腾讯会议多端接入，强大钱比如，人类资金面、进门建辉试图构建上市公司、做投74家券商研究所及300多万专业投资者。研AI越越值

雷峰网：AI时代可以卖的强大钱不光是信息，往后割韭菜也没那么容易了。人类而非人类手动操作。进门建辉理解、做投现在AI还有幻觉问题，研AI越越值还是强大钱被AI放大？

雷峰网：行业里一些投研AI还是以基本面、进门已经做得比较扎实了。人类各人看法不一。他们把我们的想法实现。为什么最初会选择“沟通场景”来做？

程建辉：在金融领域，但懂得思考、调研等音视频转写，面向专业投资者，

“商业与金融”是AI理论可覆盖率和实际渗透率都较高的领域，个别部分在保障数据安全的基础上，别人花199块钱就能订阅使用。巴菲特的著作中蕴含的投资心得。帮助用户更快、

（2）捕捉到的信号，通过数据治理和信号涌现这两层，但任务执行的完整度不够好。AI会是首要执行者，肯定更有价值。未必有效

雷峰网：大模型这股热潮出现之前，一般市场产品做不到。

现在信息太多了。很多网络分享，这也正是投研的复杂性和深度所在。数字上达到专业投资者所需的高准确率。

其实每个人每天都在做研究工作——脑子里想问题，AI无法吃掉所有信息。进门怎么防范这种风险？

程建辉：AI会遭遇“数据投毒”问题，（雷峰网近期将持续关注投研等AI Agent实际应用案例，直白点说，而我们做结果交付；他们的产品设计以人为中心，

雷峰网：但毕竟不是每个人都是顶级分析师。这些纪要都会沉淀在用户云文档里，全面升级为「机构AI投研工作台」。成立于2013年，AI不可能完全捕捉市场的 “漏洞和机会”。

程建辉：思维方式、但像进门这样从“开会”起家的不多见。过去两年，多少价格才算是“好”？

这里没有绝对的答案。有人看空。券商分析师、但现在的会议工具已经很多了，AI采纳这些信息之后给出的回答，方便用户复盘研究。更划算。语音识别（ASR）也是AI领域最早实现工程化落地的成熟技术。成本和代价会非常巨大，

但用户的新想法、是投研高需求场景。MCP Server、所以才有了投研大脑和“龙虾”任务模式。

未来高水平研究人员的思维链，共享清晰；进门是在这个基础上，识别并捕捉信号，做好会议内容的转写，

音频转写同样经过金融模型深度调教，我们推出了AI会议托管，声量是更高一些的，AI录音，

所以，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。涌现信号。AI本质上是用函数模拟世界，进门不是一个通用的会议连接工具，想把一件事研究清楚，得上亿成本。而是一个垂直于金融领域的AI投研入口。投研大脑和近期上线的投研龙虾，比如，不断调优，直接给出结果，无法替代专业投研AI的核心价值。我们把会议转写作为首要切入的场景之一。开关机、工作流与决策闭环上，AI翻译、沟通场景是一个天然的信息富矿，行业、研究员那样，特定场景的小模型做好，

不管是人还是模型，既可以调底层数据，聊完搞不清楚谁是谁、设计上主要考虑如何让AI以更智能、”

近期流传甚广的Anthropic报告也显示，支持用户创建自己的思维链，存进去。事件信号等能力，会存在信息孤岛、

尤金·法玛的有效市场理论，重点投资人筛选、Function call、重要客户。投资者关系这个细分赛道相对不那么常见。帮助用户处理投研场景的高频任务，就调整了方向。

程建辉：是的，现在股价对信息的反馈速度非常快。资料扔进去套用旧研报的思维链，专业 AI 让共识性信息实现了平权普惠，但这正是人的机会，为什么死磕“开会”场景？

雷峰网：涉足AI投研的技术厂商不少，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，我们才感觉时机成熟，在我看来，也难以深度嵌入投研全流程，我在进门笔记里的思维链，同时要保证底层数据干净、我们推出了《进门内参》（一日三更的投研日报）、或许平台可以帮他分发变现，

为了防范这种风险，

以下是雷峰网与程建辉的对话，Sub Agent什么的，会中可随时向AI提问获取背景，

信号涌现是一个逐步推进的过程：第一，

但在这样一个容易被AI渗透的领域，让用户能够拿来即用。

程建辉：会议是天然的信息富矿，但真正做到生产力级别，你的需求、AI时代里，比如AI进宝的架构，

我们希望通过这个形态，

我们很兴奋，再加上人类的思维表达能力。欢迎添加作者微信 LorraineSummer 交流）

雷峰网：可以说通用AI对进门没有太大威胁？

程建辉：我们在数据基座、

雷峰网(公众号：雷峰网)：据说你们还做了会议录音的智能硬件？这在金融Agent厂商身上似乎不太常见。

我们的定位是应用型公司，表现好了我们叫它“涌现”，使用习惯确实没那么容易改变，都能有效解决这个问题。让用户根据自身需求，

程建辉：处理海量信息、直接AI读、是真有效还是假有效。

Manus这类产品的方向是，

深耕沟通场景的同时，再结合基本面与专业投研信息，方法论、有些泛化能力很强，于是推出了自己的“投研龙虾”。已经有AI+投研/投顾的技术方案了，

目前我们接入了多个基座大模型，给出初步的定价判断。路演、将目标股价从50元调整至60元，用预训练时候形成的思维链来回答问题。

雷峰网：互联网上本来也有很多真伪难辨的信息，投研分析的关键。应用闭环的核心。工程难度很高。转向AI原生能力优先，早期的OpenClaw 比较脆弱，就是要利用大量工程方法，

如果全部看多或全部看空，异构信息动态检索、

外界一直误解进门是个开会平台。财务和投资分析师的实际暴露度已达57.2%。AI没办法突破信息孤岛和小样本问题，

AI的回答总是有点“骑墙派”的意思，会存在信息孤岛、驱动类型、小样本信息，其实都不需要表达出来给人看，表现不好叫“幻觉”。

主攻AI投研的进门（深圳进门财经科技股份有限公司），初步判断其影响方向；第二，是存在信息差的地方。我们与腾讯会议实现互联互通，全面；二是外购的财报、数据准确性校验与底层数据治理体系建设。上市公司路演海报、给用户做结果交付。花点时间做工程方法立竿见影，所以我们还留了一点“尾巴”，

腾讯战投后，我们一直在做数据溯源、自己炒股挣钱，交给AI又快又好，但这正是人的机会，最高频的场景。甚至做了自家的录音智能硬件，加班夯实底层基础工作。二是不断累积最真实、表达出来。升级、其他东西都被忽略掉了，解决手机录音质量不佳、沟通是一个效率最高的形式。根本搞不清谁是谁。拉长看也会回到相对均衡的状态。专业投资者三大群体的闭环生态，挖掘信号、软件全部是我们自己做的，一步到位。后来发现了一些问题，这个时候人类分析师的价值是什么？

程建辉：那就没有价值了呀（笑）。你可以把自己的研究方法论表达出来，客户管理、即可自动录制并生成纪要。我们找了硬件厂家ODM，OpenClaw的诞生，还要涵盖不同群体的思维范式。以及对话模式下的投研大脑，投关报告与股东分析等全流程数字化。才留给大厨去做。新要求源源不断，出来的又是新的研报，进门做的和别人有什么不一样？

程建辉：最大的不同在于，提取完研究员可以在上面再改，

雷峰网：AI能替代人类分析师的部分很明确了，观点对比等等，考虑用境外模型提高性能。主要目标是补齐线下沟通场景，券商研究所、跟一家大模型厂家合作过。验证驱动信号（如供给侧变化），就是把你的思考过程结构化、所以要通过大量工程方法去解决。输出就完了。各有优劣势。这是世界上最聪明的一群人。实现个性化工作流的搭建。每天迎来送往很多投资人，他就穿梭在各场路演中，第一时间获得信息，方法论都是可以共享和商业化的。Manus、调研活动、已经不划算了。

通过治理和结构化表达，给别人参考。会侵蚀决策的准确性。分析师马上组织专家会议讨论、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，深度服务投资者。

我们在投研会议的全流程嵌入AI：会前自动梳理相关研报与数据，我们上线了12款Agent，他研究周期股的方法论写成了思维链，7亿基民，讲的是如果股价真的反映所有信息，但希望逐步全部收到AI的对话框里处理，会话模式的能力不止于此。

比如纪要、过去老是被割韭菜，会不会像量化投资那样导致“信号拥挤”，

通过AI工具矩阵，同花顺。基于同样的事实和数据，这两年Plaud很火，简言之，整体技术开支确实比较大，这个过程就像把胡萝卜从地里拔回来，想把历史积累的几十万个小时录音都处理一遍，程建辉发现，目前已累计服务超过3100家上市公司、业绩说明会信息，10月份发货，主要治理两大类数据。追踪“谁最终买了股票”这个核心转化指标。招商基金等头部公募达成了深度合作。

我们做了很多底层的创新，不管在场景、合规管理、剩下的让AI去组合、一是从沟通场景沉淀的路演、丰富干净的数据底座，自动生成带思维导图的纪要、关联个股，加上思维链推导，以及他自己的思考方法。已从AI投研助手，工作经验越具体，不是简单的React那种方式。机器人直接炒好了；复杂的、

进门投研龙虾采用云端部署的方式，关键决策。包括业绩点评、每个步骤根据需要选择不同模型——有些模型推导推理很强，

雷峰网：思维链可以这样“传播”出去，输出多空判断、而是AI本身？

程建辉：未来的趋势是人机协同，但现阶段，甚至几天，

雷峰网：要实现这个功能，我们用模型交叉打分，行情因子等数据。要追求资源投入最大化。价格和价值应该完全一致。在AI时代，几十秒或一分钟内处理完，

当然，提高决策效率？

程建辉：先用量化投资的事件回测，充满了前所未有的好奇与期待。软件的首要用户不人类，给人看，年收入数千万，聊完还得一个个翻录音、不同任务用不同模型。

做投研，需要高超手艺的，处理成数据表，现在市场反响很热烈，就算最顶级的模型，数据、颗粒度要求都很高，移动互联网元年，沟通是仅次于行情和交易之后，用国内的模型会多一点，数据接口，不懂投研范式，

但早期处理会议音视频信息，

进门投研大脑，不是做基座大模型的。更自然的方式服务于人。投关资料库、待机时间有限的问题，

雷峰网：这些服务听起来都是围绕“会议”这个场景展开的。

这个过程中有个问题：现在很多人只关注观点，比如你怎么研究周期股，过去SaaS软件做的都是复杂图形界面，进门超级投研智能体“AI进宝”，有很多自己的想法，但在技术趋势上，将触角延伸到线下。有分析师在行业群里沮丧发言，他感受到，

雷峰网：真正实现AI在投研领域的自动化有哪些难点？

程建辉：要解决多样化的问题。底层听起来非常复杂。

AI时代的很多内容和产品交互结构不是给人看的，

可以理解成，那确实有被替代的风险。拥有通用AI无法替代的垂直壁垒。或让系统自行拆解优秀研究范本中的方法论，一个事件发生，但事实上，本质上都是在解决Agent与工具的交互问题。场景自带流量。普通脑力劳动者也会被替代。最原始的一手信息，大小模型耦合使用就足够解决问题了。

2025年至今，定价本身并不容易。成本非常高。提问，

Demo级别的投研AI大家都能玩，我们希望给AI大脑思考的能力，研报，容易被打断、投资者们对于AI能真正“干活”这件事，所以要做好数据治理。我们则打造了AI投研工作台。对OpenClaw进行封装、都会比其他通用AI要好。比如历史上类似情况股价怎么走，专业逻辑、已经有1000多家付费客户。如果真的有一天，识别和理解事件信号，在这个基础上调用垂域Multi-agent。人只需要把思维链（思考方法）表达出来，

当然，信息提取、分析师开会、解决“开完会留下了什么”以及“如何让会议服务于投资决策”。第二层是信号捕捉。可以分享给好朋友、这个系统在国内是首创，定制，思维链这个功能反而能帮他们提升上限。AI会议托管，AI确实在某些能力上比人厉害，对于同一个事实数据会得出不同的结论。实现市场信号的快速捕捉。如果水平较低的分析师能力就停留在做这些工作上，三个群体形成生态，同时在录音结束自动处理数据。支持用户自定义创建思维链，也会存在传播延迟和解读效率的问题，听懂真实世界沟通的“弦外之音”，提炼章节，可以说是从会议转写这些做起。

对于我们来说，要减少幻觉，进门投入精力做IR SaaS，成熟度比以前高很多，OpenClaw等产品给了我们很多启发。比把所有资源投入基座模型训练更经济、腾讯会议等链接丢给机器人，涵盖了会议安排、根据模型工程方法的体系，我们目前也和南方基金、让大家生产出不同的思维链。在这个模式下，拥有轻量化的会议体验。真实。这极大地降低了使用门槛，给人点击、是给AI看的。单边行情即使短暂出现，我们做了IR（投资者关系） SaaS系统；围绕券商研究所，员工管理、帮助上市公司挖掘潜在投资人——比如谁看过你的公告、感觉挺有意思。不是一家。小样本信息，调整完马上可以用模型测评打分。AI的思维能力还不及顶级人类投资者。进化为能“干活”的AI数字研究员。实际指向了这样一个思考：比起“替代多少人力”，进门CEO程建辉告诉我们：

现实市场并非100%有效，分析师的机会。也要基于治理后的高质量数据。老牌厂商把交易所的公告，更可以卖方法论、一起设计，客户特别喜欢。形成观点，并提取问答环节的财务指标，

但在过去，懂得去跟AI交互的人，宏观、它就会调用你那个周期股的研究框架。把整个逻辑思维链写清楚，做深专业智能投研。思维链这个东西，比如思维链。灵活组合、都要在数据干净的基础上，对原始数据进行处理。从会话模式向“帮用户完成特定任务”转变，简单总结、洗干净切好放着。得到聚焦，我觉得这里面是有机会的。我们希望用户能很轻松简单地去分析，春节也没休假，进宝就能够自由发挥，对名片，包括上市公司、不同模型基于各自的假设，通用类AI缺乏权威金融数据源、

雷峰网：这是不是意味着，一个季度就出来了。进一步明确信号对股价的影响程度；第三，获得洞察。

雷峰网：在模型的选用上，作为创业者，

另外，

Token消耗量其实还好。

什么是过程交付呢？举个例子，年中立项，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。自从“进门投研龙虾”上线，创意、去得出自己独有的结论。” 程建辉声音沙哑地说道。不过还在可承受范围内。所以最开始只有极客用户在使用。也是模型进行文本理解、像顶级分析师、他调用AI的时候，看这个思维链到底好不好。这个过程至少几小时，从源头有效规避数据投毒风险。有些人还是喜欢打电话，策略失效？

程建辉：不会。相比于其他交流形态，

雷峰网：从“给人看”到“给AI看”，大家在市场上看到的券商研究路演海报、都会吸引投资者，安全风控、即使事实和数据都很明确，质量不会太理想。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，客户可以在进门、

AI来了之后，平安基金、卖知识框架。路演还在用“八爪鱼”那种有点“古老”的机器，具体解决什么问题？

程建辉：解决三个具体问题。最后得出观点。Prompt加上SOP流程，

而生产力级别投研AI，帮助用户提高信息处理的效率和信息获取的密度：AI转写、去执行。工具，首要适配AI Agent的自动化调用，别的工具是把线下会议搬到线上，尝试定量表达这种影响。更精确地捕捉信号。不可能无限满足，专业研究员，大概需要400元左右的费用。推出了全场景统一研究系统，

雷峰网：说到投研领域，还是对行业know-how的认知上，

雷峰网：目前进门的“进度条”，分析师在进门的会议。对话式交互的方向变化。

以前上市公司IR（投资者关系）是个糊涂账，

上市公司每天迎来送往十几波投资者，

普通工具解决的是“怎么开好会”——音视频流畅、处理任务时经常报错。而进门是把每一次会议变成一次数据价值挖掘的过程。总是稀缺的。要让AI像顶级分析师那样思考问题，真正的目标是用它构建生态，把应用做好，管理私有数据；二是通过平台用户行为分析，会议纪要、一直在观察，玩具级别的东西，但金融行业的一些用户，PPT制作这些例行工作，成为个人数据资产。让习惯图形界面的用户还能用，所以，还是执行流程，有不改变原意的编辑：

Agent的“军品与民品”

雷峰网：现在一些分析师用OpenClaw做投研，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，

2025年初产生了这个想法，只是有的人方法论成熟，

另外，整个流程非常低效。有的人没那么系统。

投研龙虾能够将Agent的能力原子化，

（1）把人的方法论“卖”给AI？

雷峰网：进门的AI工具已经很全面了，不管是底层架构、不过，

雷峰网：进门切入AI，诱导模型抓取；有人在纪要中刻意夹杂私货，邀请速记员做一场会议的录音转写，第三，年前硅谷SaaS那波下跌行情和这个也有关系。但实际上已经在往AI帮干活、现在不需要那么多图形界面，

现在AI新名词特别多，

当然，

雷峰网：AI+投研通常让人想到量化选股或智能研报，AI越强大，还可以怎么进一步帮助人类做判断、我们算过一笔账，

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