AI能读财报,谁来做判断?李稻葵、夏春、李大霄同场共议人机协作
出品|公司研究室
9月20日,由腾讯新闻与WorkBuddy联合主办的“AI·智见”闭门思享会暨“创作者计划”颁奖礼在腾讯北京总部大楼举行。
李稻葵、夏春、李大霄与财经创作者、WorkBuddy产品团队及媒体、机构代表,围绕经济研究、财报解读、个人投资决策和AI辅助内容生产展开交流。
AI可以在几分钟内读完数百份公告、画出图表,但一份财报究竟该怎么读、一个观点是否成立,仍然需要人来回答。
近日,腾讯新闻与WorkBuddy联合举办的“智见价值:寻找100位财报价值捕手”创作活动,从研究、投资与创作三个维度,探讨了人机分工的边界。
腾讯新闻副总编辑王舒怀在致辞中介绍,这场历时近一个月的创作活动,吸引了近千名财经创作者参与,累计产出作品超过4000篇。他举例说,有创作者借助WorkBuddy搭建财报分析工作台、制作可视化图表,把自己的研究方法用于财报解读——越来越多的财经从业者和投资者,正在把这类智能体工具融入日常。
研究篇:
AI增强说服力,人检验判断力
清华大学社会科学学院教授、清华中国经济思想与实践研究院院长李稻葵在演讲《人工智能引发经济学研究大变革》中,把AI对研究的帮助区分为增强"说服力"与辅助检验"判断力"。
他透露,自己近期借助WorkBuddy梳理专家观点、准备演讲材料与图表,大幅节省了资料整理时间。"一份研究报告能不能影响市场,图表数量和权威性是重要指标。图表越充分,报告就越有力量打动投资者和机构,而这正是WorkBuddy非常擅长的。"
但他同时提醒,研究者不能只让AI为既有观点找依据,还应主动要求工具提出反对意见——"我这个观点,你反驳一下。"
投资篇:
从财报信号到资产配置
智汇集团创始人及首席经济学家夏春在《用财报里的信号优化个人资产配置》演讲中,以2026年上市公司半年报为例,讨论了普通投资者如何使用财报信息。
他指出,汇总利润数据可能掩盖公司间的差异,不能仅凭整体增幅判断个股;应关注利润变化的持续性,结合估值、股息率变化和持有期限综合分析,而非把单期业绩直接等同于投资回报。
他还现场演示了自己的工作方式:先让WorkBuddy生成演讲材料初版,再融入自己的研究思路,由工具协助整理和呈现。
前券商首席经济学家李大霄以《中国股市发展趋势与投资机会》为题分享看法。他把股息率形象地解释为企业每年"往投资者口袋里塞多少钱",认为这是入门投资者最易理解的指标,并建议新手"先学习、后投资"。
此前,他已把多年总结的"财报八步分析法"输入WorkBuddy,做成标准化的投研工作台并上架供用户使用。"它能把零散、庞杂的财报数据,迅速转化为严谨的投资决策依据,将原本数小时的分析耗时压缩到分钟级。"
产品篇:
智能体如何嵌入工作流
WorkBuddy产品专家丁宁在《打造云原生产品过程中的思考》演讲中介绍,WorkBuddy首先是生产力工具、办公智能体工具。个人场景中,"产品以人为中心,静态重复的工作交给智能体自主执行并反馈,过程经验沉淀为个人可复用的memory、技能与插件。它的价值不是管控人,而是最大化释放个人的创意与智慧。"
团队场景则支持去中心化的共享态:智能体负责意图广播、触发反应、冲突消解与反馈放大,个人记忆合成为团队记忆。至于企业数智化的切入点,丁宁建议从数字员工入手——只要具备标准开放的生态对接能力,传统应用和工具都可以借助WorkBuddy升级为智能体应用,乃至数字员工。
圆桌:
信息越多,决策就越准吗
闭门圆桌《从信息到判断:AI时代的投资决策与财经内容可信度》上,三位嘉宾与主持人围绕普通投资者如何筛选财报信号、如何设置AI输出的核查环节、如何形成自己的判断展开讨论。
夏春建议,读财报不只看一份半年报的利润数字,还要观察企业过去数年的变化,以及财报文字和管理层交流中传递的信息。同一份财报为何解读不同?他认为,使用者与智能体以往的对话、提问方式和自身经验都会影响结果——"执行越便宜,判断越有价值。"
李大霄提醒,当越来越多人使用同类AI工具并获得相近答案时,需警惕趋同判断对市场的影响;对普通投资者而言,理解指标、核对信息来源,比直接接受工具结论更重要。
丁宁的回答是"因人而异":经验丰富的使用者可直接提出明确需求,新手则可通过与智能体交流、共同学习推进任务。他以自己编写产品需求文档为例:先说清想完成的事项,再针对工具的研究建议追问,并为产物设置检查点。他甚至把长期任务中反复纠正的问题记录下来,让WorkBuddy生成名为"朴言"的专家,专职列出不使用伪证、缺少可信来源不下结论等规则。
李稻葵现场提议,WorkBuddy在生成图表和演示材料之前,应先帮使用者找到观点的"对立面",通过辩论检验判断是否成立——"持续使用,它会越来越懂用户吗?"丁宁回应:"会。"
活动当天,经济学家、产品团队与创作者共同验证了一件事:AI已经接管了整理、生成、呈现,而筛选、质疑和判断,仍然是人的主场。正如电力普及后洗衣机成为日常工具,智能体也将成为财经工作的常用配置。接下来的课题不是要不要用AI,而是如何把它真正用进研究、创作与协作的具体环节。
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