導(dǎo)語：被海量資訊與重復(fù)勞動吞噬的金融人

作為金融從業(yè)者，你一定對這樣的場景不陌生：

面對一個完全陌生的賽道、一家需要快速摸透的公司，或一場突發(fā)的重要事件，你要在極短時間內(nèi)建立完整認知。

最消耗精力的，從來不是最后的判斷。

而是前面那一大段“苦力活”：找資料、對口徑、補數(shù)據(jù)、查來源、拼邏輯。

很多時候，60%以上的時間，都消耗在這些機械卻不可避免的工作上。

過去，我們對 AI 的期待也很簡單：

問一個問題，得到一段整理好的答案。但問題是——

研究從來不是一個問答，而是一整套的分析邏輯和反思的執(zhí)行流程。

范式切換：不是回答問題，而是接管整個研究 //

很多人會下意識覺得：“是不是我多問幾輪 AI，也能得到類似結(jié)果？”

答案是：完全不一樣。在傳統(tǒng)問答模式中，你問一步，它答一步；你繼續(xù)引導(dǎo)，它繼續(xù)補充。整個研究路徑始終由你驅(qū)動，這本質(zhì)上是“人帶著 AI 做記錄”。

而 Alice 27 全新升級的“深度研究”真正改變的，是把“研究”從溝通對話，變成了一次項目執(zhí)行。你給出的不再只是一個問題，而是一個研究目標(biāo)。Alice 會先做一系列過去由資深研究員完成的事：

• 確定研究范圍與界限

• 拆分分析維度

• 分派研究任務(wù)與對齊交付計劃

Alice 27 深度分析幫你開啟投研自動駕駛

然后，它不再等待你的下一步指令，而是開始自動往下推進。這是真正的“AI在跑一整輪流程”。

閉環(huán)機制：不是一個AI，而是一支研究團隊在同時開工 //

一句話發(fā)起復(fù)雜課題，AI 研究團隊全力幫你完成任務(wù)

這是 Alice 27 代理式“深度研究”最核心、也最容易被低估的差異化優(yōu)勢。如果你把一項復(fù)雜研究交給一個真實團隊，它往往是這樣完成的：有人負責(zé)宏觀環(huán)境，有人剖析行業(yè)競爭，有人分析公司與財務(wù)，有人專門做估值建模等。往往一個深度研究需要多人N 天的團隊協(xié)作。

在代理式“深度研究”中，這套團隊機制被完整復(fù)現(xiàn)，只不過，不再是人來執(zhí)行，而是由一群專業(yè)的 AI Agent 并行推進。你會看到的不再是一個模型在絞盡腦汁的輸出，而是一組 Agent 隊員正在推進的研究任務(wù)池：

一個 Agent 在構(gòu)建宏觀與政策框架

一個 Agent 在拆解行業(yè)格局

一個 Agent 在拉取數(shù)據(jù)并做測算

一個 Agent 在做來源驗證與底稿校對

它們不是串行執(zhí)行，而是圍繞同一個目標(biāo)，并行推進、動態(tài)協(xié)同。

關(guān)鍵在于，這套機制會形成一套自治的閉環(huán)執(zhí)行系統(tǒng)：在執(zhí)行中不斷發(fā)現(xiàn)信息缺口和潛在沖突矛盾點，自動補充數(shù)據(jù)資料，對關(guān)鍵結(jié)論做交叉驗證，先搭結(jié)構(gòu)，最終輸出份扎實的結(jié)論。這也是為什么你看到的不是一段文字，而像是一支團隊在同時開工。

結(jié)果體驗：從數(shù)天拉鋸戰(zhàn)，到一杯咖啡的可驗收交付” //

過去：面對一個復(fù)雜的課題，往往意味著數(shù)天甚至數(shù)周的資料搜集整理。人工思考分析維度、尋素材、找數(shù)據(jù)、做測算、擬定分析底稿，心力全部耗費在拉鋸戰(zhàn)中。

現(xiàn)在（Agentic 模式）：通過 Alice 27 代理式“深度研究”，你只需要明確研究目標(biāo)。在真實的復(fù)雜任務(wù)中，只需喝一杯咖啡的時間（約15–20分鐘），系統(tǒng)即可完成：

• 完整研究目標(biāo)與框架的拆解

• 多輪定向搜索與篩選

• 多 Agent 模塊并行分析

• 結(jié)構(gòu)化的深度內(nèi)容組織

并最終交付：一份10–50頁、邏輯清晰、結(jié)構(gòu)完整、可直接帶去開會與討論的研究底稿。

Alice 27 深度研究能夠大幅提升搜研效率

它把研究從輸入到交付，包攬了整個項目。每一次讓代理替你沖鋒陷陣，都是把最寶貴的精力，還給核心的商業(yè)判斷。

真實業(yè)務(wù)場景：精準(zhǔn)干完研究項目的那股專業(yè)勁兒” //

（一）定方向：為你理清 2026 全球宏觀與大類資產(chǎn)配置主線

歲末年初，對于去年市場的回顧以及全球宏觀與大類資產(chǎn)配置的新一年展望，往往是每年的最大課題之一，需花費一個團隊數(shù)周的時間。對于需要定期向客群輸出市場研判的分析師，或是正準(zhǔn)備年度投委會大類資產(chǎn)戰(zhàn)略配置會議的公私募基金經(jīng)理而言，從美聯(lián)儲降息預(yù)期、地緣政治博弈到各國經(jīng)濟基本面與各類資產(chǎn)的追蹤，你需要的是一整套相互咬合的投資框架。

這絕不是簡單的網(wǎng)頁搜索拼湊能解決的。全自動化的「深度研究」通過多輪交叉驗證，幫你梳理出從頂層數(shù)據(jù)到落地策略的完整脈絡(luò)，還原從宏觀到微觀的全景，直接為你輸出可供策略宣講與對客路演的專業(yè)底稿。

步步引導(dǎo)、自主執(zhí)行任務(wù)，助你梳理還原研究宏觀全景

提示詞示例：

• “幫我生成一份《2026年全球主要經(jīng)濟體宏觀展望與大類資產(chǎn)配置策略研究》，需包含對股、債、大宗商品等資產(chǎn)的核心觀點與趨勢預(yù)判?！?/p>

• 主題澄清：包括2025年底至2026年全年的過渡期，重點關(guān)注 G7 國家（美國、日本、德國、英國、法國、意大利、加拿大），側(cè)重于貨幣政策對資產(chǎn)價格的影響，大類資產(chǎn)配置策略涵蓋股票、債券和商品

（二）摳細節(jié)：用“硬科技剖析師”的顆粒度，拆解核心零部件成本

面對“人形機器人商用元年”，國產(chǎn)替代的空間究竟多大？對于緊盯硬科技賽道的券商分析師或 PE/VC 投資人而言，這是一道必須算清的必答題。

過去，你可能要花一兩周去逐一尋找減速器、伺服電機等核心零部件的 BOM 成本，對比國內(nèi)外廠商的降本路徑并測算盈虧點。而現(xiàn)在，這位研究代理為你把這個分散、瑣碎的驗證過程，壓縮到了一杯咖啡的時間里。你輸入復(fù)雜課題，它直接輸出帶有詳實底層驗證的可開會底稿。

最終交付物不是靈感，而是一份可以繼續(xù)判斷、討論和迭代的深度報告

提示詞示例：

• “幫我進行一項深度研究：《人形機器人商用元年：核心零部件成本拆解與國產(chǎn)替代空間》”

• 主題澄清：需要展望未來3-5年的發(fā)展趨勢，宏觀層面的產(chǎn)業(yè)鏈概覽，更關(guān)注服務(wù)場景（如醫(yī)療康復(fù)、家庭陪護），重點關(guān)注控制器、芯片的國產(chǎn)替代情況。

// 結(jié)語 //

Alice 27 代理式“深度研究”真正改變的，不是信息獲取的速度，而是研究這件事本身的執(zhí)行方式。

過去，復(fù)雜研究是一項需要人力串行推進的浩大工程；現(xiàn)在，它可以被拆解、并行、并由系統(tǒng)自動執(zhí)行閉環(huán)。高價值的商業(yè)判斷，再也不該被淺層的體力勞動所拖累。這不僅是“更快地回答問題”，更是讓“研究”第一次可以被完整托管。

國家宏觀追蹤、新賽道摸底、行業(yè)競爭分析、企業(yè)深度探查、重要事件挖掘，任何需要深入研究的課題，都可以交給 Alice 27 深度研究。立即體驗，在下一個亟待探索的課題面前，讓專業(yè)的 AI 代理替你把研究項目深度跑完！

Alice Chat （ACHAT）

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