“把 1000 件小事做到 95 分。”

今年，路易斯安那州大学运用 AI 大模型对商店中 292 个 C 端 AI 应用的 220 万条评论进行了分析，发现用户负面评价占比高达 58.3%。这一数字清楚地表明，尽管 AI 技术看起来像 “魔法”，但如何将其转化为可感知、可衡量的持续价值并真正赢得用户信任，在复杂的消费级市场中仍是一个悬而未决的挑战。

与 C 端市场的混沌形成鲜明对比，对企业（B 端）服务的赛道因其对效率与投入产出比（ROI）的严苛追求，路径反而清晰许多。2 个月前腾讯研究院和全球头部咨询机构毕马威共同发布了《2025 金融业大模型应用报告》，特别提到了 “金融业的本质是信息处理与风险定价”，这与大模型强大的认知、推理及生成能力形成了前所未有的共振，使其成为这场 AI 重构革命的核心战场与先导力量。

讯兔科技是抓住了这一机遇并获得了市场认可的公司之一。 10 月 22 日，这家国内专注于金融投研信息与生产力 AI 的创业公司宣布完成超一亿元人民币 Pre-A 轮融资：由高瓴创投（GL Ventures）和红杉中国两大头部 VC 联合领投，钟鼎资本和嘉程资本跟投。

融资成绩背后，是讯兔这几年在专业金融领域的深度渗透：其核心产品 Alpha 派，正成为陆家嘴机构投资者（基金经理、分析师等）广泛使用的 AI 投研助理。在二级市场的各类线上会议中，超过 80% 都有 Alpha 派的 AI 会议助手在场。

这份产品力，让 Alpha 派在全球金融信息 AI 类产品粘性排名中斩获第一；并叩开了其中一家顶级 VC 的大门。我们了解到，该机构起初认为 AI 投研赛道 “太窄”，并不看好，但其内部二级市场基金经理正是 Alpha 派的深度用户，并从用户视角看到了讯兔科技的潜在价值，最后他们推动决策层的改变，从内部促成了这笔投资。

这家 “好用到不得不投” 的公司，其发展轨迹与产品观却异于许多追逐风口的 AI 公司，这折射出来的，不仅仅是当前 AI 如何应用于金融行业的有效范本，更是接下来一段时间 AI 应该如何为人类创造更多价值的深层思考。

陆家嘴基金经理，为何会为 AI 纪要产品买单？

讯兔创始人李罗丹至今还记得那个让他深受触动的场景：在一位基金经理朋友的婚礼上，新郎在仪式间隙，戴着耳机，正专注地听一场上市公司的线上路演。

这一画面发生在疫情期间，当时投研圈海量线下路演被 “挤压” 到线上。一个非正式统计显示，当时他们的线上会议量 “暴增 18 倍”。讯兔科技联合创始人崔予淳也回忆，曾有基金经理开玩笑说，大家的日常就是 “跑步听会、开车听会，洗澡也要听会” 。

投研会议浓缩了上市公司的经验分享、专业分析，其问答环节更是从业者观点交锋的重要场景。李罗丹观察到，这类动态交流构成了投研人员 80%−90% 的信息来源，是机构私域知识和研究价值观的真正载体。

信息洪流冲垮了传统工作流程。李罗丹回忆，“当时投研圈的朋友说，每天早上一打开微信，就可能看到 400-500 场线上会议邀请……许多投行券商被迫招募数百名实习生，组成人力转录的 ‘人肉救火队’，以保证最基本的数据沉淀。”

行业被痛点困扰时，李罗丹和团队也陷入了另一种困境。尽管他们顶着头部公募基金数字化背景的光环，这群来自头部资管机构的 “内行人”，却仿佛走进了黑洞：他们做了大量功能和数据，但在创业开始的一段时间，研究端和投资端几乎没有反馈。

“那时感觉，就像在黑夜的雪地里行走。” 李罗丹后来形容。

婚礼上那个 “聪明头脑却陷于低效流程” 的景象，让李罗丹意识到，是时候从需求端尝试了。

那段时间，即便有疫情阻隔，李罗丹仍带领团队不知疲倦地访谈了近百位基金经理与分析师，搜集了上百个需求点，被同事戏称为 “京沪横跳侠”。

尽管需求基本清晰，但当时技术上的局限让这个痛点成为了团队 “未尽的心结”，直到讯兔科技迎来了新一轮 AI 大发展的最重要时刻——ChatGPT 发布。

“第一反应肯定是恐慌。” 李罗丹说。团队内部紧急讨论，投研会议的需求会不会被基础大模型的能力直接消灭。调研后的结论令团队振奋：大模型在处理非结构化数据和语言信息方面的能力，恰恰为他们解决会议痛点提供了坚实的技术支撑，极大地加速了产品研发。

凭借对金融行业的深入理解和技术储备，讯兔在一个半月内全力跟进，终于在二级市场最繁忙的年报季，在新产品 Alpha 派上推出了投研领域第一款能力超 60 分的 “AI 纪要”。

真实而迫切的需求、叠加 AI 能力的飞升，让 Alpha 派达到了 PMF（产品-市场匹配）状态。第一批用户——负责听会的年轻研究员和助理研究员，自发地在小红书上分享，完成了初始曝光。到 2023 年下半年，业内更高级别的投资总监和基金经理等重量级大佬也开始变成了重度用户。市场认可以一种直接的方式传来，其中有一条后来被讯兔科技定格为自身的 slogan。

“你们已经占领用户心智，陆家嘴人手一个了。” 有从业者感叹说。

“笨功夫” 的壁垒：把脏活累活做到 95 分

李罗丹承认，讯兔赶上 ChatGPT 的浪潮有运气成分。但他相信，公司能走得远，关键在于一个 “老派” 的坚持——即便是用 “笨” 方法、干脏活累活，也要将用户需求解决到极致。

这一理念，最直接地体现在 Alpha 派核心功能从 “AI 会议纪要” 向 “全流程会议助手 Agent” 的升级过程中。

以如今的技术标准回看，早期的 AI 纪要产品，其实还存在巨大的提升空间：

- 首先是词汇识别率低，金融分析涉及 “千行百业” 专业词汇（包括化工、医美、医疗等），通用模型识别率极低，导致转录内容出错率非常高。

- 其次是身份对应失准，会议中 “内容是谁讲的同样重要”，但通用模型打标准确率明显偏低，无法解决这一核心需求。

- 最后是内容幻觉，AI 经常一本正经地 “胡说八道”（幻觉）。

面对这些挑战，讯兔没有选择等待基础大模型的能力成熟，而是投入人力解决这些 “脏活累活”： 为攻克专业词汇，他们自建金融各个垂类行业专业语料库，光是化工品就积累了上万个；为确保身份准确，讯兔专门建立了金融行业人物的声纹库，实现发言人的精准 “对号入座”； 为减少幻觉，讯兔直接在产品层面加入了 “溯源机制”，用户一键跳转到原文核对。

“AI 时代，人工介入不丢人，产品没人用才丢人。” 崔予淳说。这种 “即便采用看似笨拙的方法，也要将用户需求解决到位” 的务实风格，逐渐成为讯兔团队的核心基因。

在讯兔内部有个说法：脏活累活就是金山银山。细节做得越好，最后交出的结果也越好。而为了找到这些 “脏活累活”，讯兔也保持了与客户高频率沟通，每年进行 300 到 400 次用户调研。李罗丹对此总结：“用户的抱怨就是你产品的机会”。

但比起收集需求更难的，是将其化成现实。崔予淳说，讯兔摒弃了传统的 “程序员按需求写代码” 模式，转而推行一种更深度的融合：“让软件工程师懂得投研。”

为了将技术人员培养为 “初级研究员”，讯兔会专门邀请卖方首席或分析师过来现场演示：如何收集数据、如何贴到 Excel 里、以及怎么做转换。技术人员跟着动手操作，才能深刻理解其中业务逻辑，从而做出 “内行人给内行人” 的产品。

2024 年底，借着推理模型的成熟，讯兔将 AI 纪要升级为 “会议助手”Agent：用户只需将会议链接或截图丢给 AI 机器人，机器人就可以自动在既定时间入会，完成转写、提炼。这实现了投研工作流程的 “异步操作”。彻底将 “听会” 时间消耗解放出来。用户可以自己方便的时间（例如晚上七八点）统一查看纪要。

作为 Alpha 派的用户，北京止于至善投资的总经理兼基金经理何理表示，团队工作效率从过去每天焦头烂额地处理 7-8 场会议，提升至一天就能听 “50 场会”，团队研究员能够接触和理解的领域范围远超从前。

经历了近 3 年打磨，讯兔将这套方法论复制到了更多投研 “小事” 上：继续围绕投研行业实际需求，去拆解复杂的工作流程和业务场景——个股研究、行业研究、主题选股等，从 “事务型助手” 向 “业务型助手” 演进。

目前，为了实现向 “业务型助手” 的演进目标，Alpha 派的能力矩阵已全面升级，覆盖了投研工作多个核心场景：

- 公司 “一页纸”Agent：用一页纸篇幅，以专业研究员视角快速梳理公司基本面

- “业绩点评”Agent：繁忙财报季，帮研究员写业绩点评，支持模仿个人风格

- “调研大纲”Agent：一键梳理公司调研提问清单，让研究员站市场平均认知水平之上与公司高管对话

- “主题选股”Agent：输入主题，一键整理产业链公司，并像研究员一样判断入选公司 “纯度”

- “PaiPai 问答助理”：作为用户与所有 Agent 功能的统一入口，用户通过自然语言输入需求（如搜数据、问投资逻辑），系统自动调用底层大模型及金融语料库完成处理。

尽管用途各有不同，但所有这些 Agent 都采用了一种名为 “串联式端到端任务流” 架构，其设计理念非常朴素：“人怎么干，Agent 就怎么干”。它模拟专业研究员的工作方式，把一个复杂任务拆解为多个环节，依次传递完成。用户只需一次指令，Agent 在后台就会调用几次到十几次大模型的能力。

崔予淳透露，在这种串联式架构之下，Agent 输出结果准确率比基础模型提升 80% 以上。

深度用户何理感慨：“同一个问题问通用大模型和问 Alpha 派就是不一样，他们的确做了大量前置工作，这些不是随便写的 prompt，而是对于投研 know-how，还有买方经验，这是一件很棒的事。”

这种 “聚焦用户实际使用，而非纯技术” 的策略，也定义了讯兔的研发哲学。当行业都在卷昂贵的模型微调（Fine-tuning）时，讯兔保持了克制，他们认为，与其追逐可能迅速过时的技术，不如 “与模型能力共同成长”，专注于通过工程化手段，以更高性价比将模型能力用在刀刃上。

“既然通过工程化手段能实现近似于微调的效果，且更灵活、性价比更高，那这就是把模型能力用好的最优手段。” 崔予淳说。这一决策让他们避开了与基础模型厂商的正面竞争，专注于自己最擅长的 “最后一公里”。

所有 “脏活累活” 最终沉淀为讯兔的护城河：用户的深度信任。用户会对那些能够提供高质量、个性化服务的 Agent 投入更多任务，形成正向循环的更深依赖。

比如会议助手 Agent 自动识别并顺利收听了一场提前召开的会，并在新年给用户送上只有圈里人才能心领神会的 “A 股特色” 祝福，比如公司研究 Agent 连研究员线下去做调研的提问清单都给准备好。

根据 SimilarWeb 数据，讯兔在 AI 金融类应用上全球排名前三，在用户粘性上全球领先。与头部海外产品相比，Alpha 派的优势在于深度绑定了用户工作流，因此用户粘性高出竞品 50%-60%。

让 AI 成为全能助理，让投研人 “回归于人”

在李罗丹看来，Alpha 派在 “事务型助理” 上的优势是个起点，讯兔下一步的目标是持续攻坚 “业务型助理”，渗透机构投研工作流每一步，让工具从提升效率走向辅助决策。“当然，这个过程肯定不会很快”，李罗丹补充说。

对于 “AI 是否会在投研行业很快取代人类” 的行业之问，李罗丹持乐观态度。他认为，无法有效使用 AI 的人会被淘汰，但 60-70% 从业者将借此实现 30-40% 的效率提升，还有少数 5-10% 的超级个体将通过 AI 杠杆创造十倍的能力提升。

“有了 AI‘打杂’，其实人类投研人员将能腾出更多时间与精力，聚焦于更高价值的事情”，李罗丹说，“这本质上是 AI 让人回归于人”。但他随即把视角拉回现实：“从中长期看，AI 也替代不了人与人的联系，通过深度产业资源获取一手信息和前瞻性认知，才是分析师的核心竞争力”。

基于此，他将 AI 研究员 “养成” 分为三个发展阶段：

- 1.0 时代（2023-2024 年初）：以 GPT-3.5 到 GPT-4 为代表，是 “生成式模型” 的时代。其核心能力是完成 “单步信息处理” 任务，例如生成纪要或翻译；

- 2.0 时代（2024 年下半年起）：进入 “多步复杂任务处理” Agent 时代。由于底层大模型的发展趋缓，行业竞争焦点转向 “最后一公里” 的应用层——比拼的是谁能把产品做得更精、体验更好；

- 3.0 时代：底层模型再次取得突破，AI 将具备 “直觉”。能够通过高频深度持续交互，消化用户全部历史想法和数据，提供定制化、高维度决策辅助。

讯兔产品进化路线图预想

讯兔目前正走在 2.0 时代的路径上，奉行最简单的 “把 1000 件小事做到 95 分” 逻辑，深耕功能和用户体验。

“通过在人类任务中逐个学习，机器正逐渐掌握投研思维。” 李罗丹给出了他眼中投研 AI 接下来的发展路径。“从写会议纪要，然后到写日报周报，再到深度报告搭模型、最终成为全能基金经理助理。”

这一愿景正在客户的使用过程中被初步验证。何理已将运用 AI 提升至公司战略层面。通过内部实践，其工作流中超过 70% 的脑力思考都可以尝试 AI 来辅助解决，公司投研人员人均每年 AI 使用时长已超过 1000 小时。

“这其中少不了讯兔的贡献。” 何理说，“它也得以让我们拥抱 AI 带来的指数级增长，而非继续陷在同质化竞争中。”

“冬天孩子” 的世界级金融 AI 梦

全球金融市场正迎来结构性变化。今年 3 月，纳斯达克交易所宣布计划将其股票交易时间延长为 24 小时全天候运作。若此趋势蔓延，将交易逐渐托管给 AI Agent 执行将成为必然选择，而人类则更专注于策略制定。这为讯兔出海提供了想象空间。

在李罗丹看来，出海不仅是市场拓展，更关乎一个使命：“过去几十年，全球资本市场长期被欧美金融信息服务商垄断，随着中国资产与资金全球影响力崛起，需要有中国独立的第三方金融信息平台出来。” 讯兔希望用技术 “武器” 赋能中国及全球更多金融机构。

“未来，中国值得拥有一家世界级的金融 AI 公司。” 李罗丹说。

但挑战依然具体：海外投研场景、语言文化、数据合规和隐私保护等壁垒仍需逐一攻克。但李罗丹对此并不担忧，他相信和团队一起 “做对的事，持续做对的事，终会有收获”。

他将团队定义为 “韧性组织”——兼具韧性与灵活。许多关键产品的创新和战略决策，都是在危机倒逼下完成的，这源于团队 “积极主动、务实且坚韧” 的基因。

这也塑造了讯兔独特的气质：相信 “产品是做出来的，用户是根本”。在 AI 浪潮的喧嚣中，他们宁愿坚持一种 “晚一点” 的节奏，脚踏实地。

从早期 3-5 人的算法团队，壮大至今近 20 人的算法团队与约 50 人的核心技术团队。讯兔整体能力和投入已经今非昔比，但 “从用户中来到用户中去” 的初心依然不变。

在 2024 年国庆节前夕的署名文章中，李罗丹写道：“AI 不仅是科技，也是情感。沧桑巨变、百舸争流，风雨过后我们依然热爱这个行业！”

“我们过去的经历已经证明了：经历苦难越多，未来折射的辉煌才会越多。” 李罗丹回忆说。

听闻讯兔科技融资消息，一位 Alpha 派的深度用户在出差返沪车上，用手机便签写下了对团队的一些感触：她回忆起讯兔 “比较困难的一段时期” 与联合创始人、市场总监喻春燕（yo 姐）见面聊天时的情景，“她还有心跟我们大谈人类外星球殖民的浪漫想法，我很羡慕她那种不畏惧现实压力的松弛感”。

“创业者是很宝贵的一群人，” 她感慨，“人们容易高估创业过程中有趣的事情而低估这里面的痛苦和乏味，yo 姐的生命力，一直是旺盛的，感染力也一直都在。” 随笔的结尾，这位用户说：“有幸不仅仅被他们产品赋能，也被她在情绪上赋能”。

和用户的 “相互鼓舞”，伴随着讯兔四年成长，李罗丹曾将公司比喻为：“冬天出生的孩子。” 那时有客户回复：“冬天的孩子，但凡长起来都特别结实。”

讯兔科技 3 周年庆典合影，中间为李罗丹、右为崔予淳、左为喻春燕。

题图《白日梦想家》