金融AI工具对比：真正会干活的AI推荐

买方研究员的工作日常，往往从处理数百条未读消息拉开序幕。

电话会议、企业路演、专家访谈、行业纪要、券商研报……这些信息流层层涌来，群聊与会议链接永远处理不完。更棘手的是，关键信号常常不在正式研报中，而是潜藏于某个交流细节，甚至是一句语气的微妙变化。

这正是金融投研领域面临的真实挑战——海量信息中遗漏一条，可能意味着上亿资金付诸东流。

当投研圈迎来实战型Agent，它们如何真正“履职”？怎样帮助研究员从庞杂数据中迅速捕捉边际变化？

专注AI投研领域的进门，成立于2013年，在国内券商研究所公开路演场景中市占率约95%。这一标签过于突出，导致许多人仍将其视为“会议平台”。但到了2023年，进门获得腾讯战略投资，同年全面升级为“机构AI投研工作台”。2025年，进门推出超级投研智能体“AI进宝”，成为业内首家推出投研版Agent的公司——专为用户处理投研场景中的海量工作负载。更重要的是，接入腾讯云后，2025年第一季度，进门AI产品的使用量增长了10倍。

进门CEO程建辉指出，Agentic AI带来的最大转变，是“让AI从纯粹的对话模式，正式进入执行任务、交付成果的模式”。

在沟通场景中实现高效“作业”

事实上，创业初期程建辉和团队的目标就不只是搭建一个会议平台。十多年前进门刚起步时，金融市场中行情与交易是最高频场景，紧随其后的是沟通场景。程建辉判断，“沟通场景是一座天然的信息富矿”——随着信息流通效率持续提升，沟通场景必将成为金融市场的核心战场。

进门CEO程建辉

但在当时，几乎无人看好这一赛道。

转折点出现在疫情之后。投研圈的路演、会议全面转向线上，进门的市场渗透率大幅攀升，也验证了团队最初的判断。海量沟通场景沉淀出大量事实与数据，但投研领域涉及多个主体，不同对象对同一信息的理解天差地别。程建辉意识到，他们真正要做的是“基于沟通场景，将上市公司、券商研究所、机构投资者三方有效串联”。

起初，进门尝试了机器学习、NLP等方法，能力相对有限。直到AI Agent浪潮到来，真正的机遇才浮现。OpenAI引爆大模型热潮时，进门整个团队异常兴奋，连春节都未休息，加班加点研究Agentic AI在投研场景中的落地路径。

基于十多年积累的金融沟通场景数据飞轮，进门将“AI进宝”打造为真正懂投研、可落地、贯穿投研全流程的“超级生产力工具”。AI终于能真正干活了。程建辉举例：“以前关注自选股，每天得打开行情软件逐一排查边际变化。现在不必了，直接设定定时任务——比如每天早上7点，自动扫描所有自选股，分析关键变动，甚至能帮你完成量化回测、管理层尽职调查这类复杂任务。”

AI应用的下半场，正从追求效率转向交付可信赖的成果。因此程建辉认为，AI进宝仅能干活远远不够，必须让它真正具备将任务完成到99分的实用价值。他打了个比方：“在处理投研任务上，通用的AI相当于一栋毛坯房，而AI进宝则是精装房、拎包入住，无需你再做大量基础工作。”

从玩具级应用升级为生产力工具

“精装”的方向，只有深入金融行业的人才真正理解。

除了提升效率，要让AI Agent真正嵌入工作流，还需解决一系列行业特有的挑战——其中最关键的就是安全性。AI目前仍存在“幻觉”问题，这对投研领域构成极大风险。个人用户对“幻觉”容错率较高，但“金融行业要求100次操作必须100次正确，第101次出错就可能引发重大事故”，腾讯云数字金融副总经理谢任东强调。

腾讯云数字金融副总经理谢任东

在谢任东看来，企业级“养虾”与个人“养虾”最本质的区别，在于对安全可靠性的管控。作为企业级AI智能体平台，腾讯云拥有成熟、全面的基础架构与资源，保障企业高效、稳定地运用AI Agent。

早在进门AI业务发展初期，双方就建立了紧密合作关系。而在企业级AI Agent的合作上，程建辉更加确信腾讯云“解决痛点”的能力。“无论是显性还是隐性需求，腾讯云与我们沟通时始终带着问题导向的解决方案。”程建辉回忆，在最开始云计算资源紧张的情况下，腾讯云依然保障了资源供给，为新AI产品的顺利发布提供了支撑。

针对路演会议数据安全问题，腾讯云提供了进门急需的解决方案。通过音频水印定位技术，腾讯云帮助进门有效监测数据泄露路径，精准追溯责任源头，守住了金融数据安全的底层防线。

谢任东提到，腾讯云提供的远不止“云服务器”，而是从AI能力一键部署、企业级安全能力到模型调用生态的全方位架构。具体包含：

1) CodeBuddy、WorkBuddy等覆盖业务、研发效率与办公的多场景智能应用层；
2) 智能体API、上下文工程、多Agent编排、检索增强等原子能力的智能体引擎层；
3) Agent Runtime、tokenhub模型路由、推理平台等智能服务层；
4) 异构算力、高性能网络、安全防护等基础设施层。

换言之，金融行业企业从此可以将AI视为合规、安全、高效的生产力工具，而非仅供聊天的玩具。这是一条“将AI转化为组织通用能力”的路径——金融机构结合自身“垂直数据+行业技能+评测体系”，基于腾讯云提供的“基础设施+Agent运行环境+安全合规工具”，各自发挥优势迅速推进创新。

让顶尖人才更具竞争力

有了安全、稳定的底层架构，企业用户便能放心地将信息处理完全交由AI接管。那么问题随之而来：研究员的价值何在？他们是否会被AI取代？

程建辉给出了一个出人意料的答案——他认为AI投研的出现，反而会“让厉害的人越来越厉害”。

“市场上能赚的钱，无非三种：信息差的钱、非理性的钱、认知差的钱。AI时代，靠信息差赚钱越来越难，但认知差的钱才是未来最有价值的。”在程建辉的构想中，AI真正改变的并非从业者的存在，而是行业“赚钱”的方式。AI Agent未来能做到的，正是帮助研究员提升认知上限、兜住下限，赚取认知差带来的收益。

“最顶尖的一批分析师，过去一天可能只处理10份研报，现在一天能处理10万份研报”，程建辉解释。他认为，当前模型的思考分析能力仍远不及顶级人类研究员，但能帮研究员省出大量时间，用于深度思考与决策。因此，对资深研究员而言，AI越强大，会提问、有判断力、能做出非共识决策的人就越值钱。

而对年轻一代研究员来说，他们的成长路径也将彻底重塑。程建辉将其比作“练铁锹”与“开挖掘机”的区别。年轻从业者可以把入门、低效的工作交给AI，将精力聚焦于提升认知，甚至有可能超越资深从业者。

在对谈中，程建辉解释了进门为何始终深耕投研这一垂直赛道：“巨头公司的航空母舰瞄准的是大海里的生意，我们想先把小河里的生意做好再远航。”垂直、真实的金融业务场景，如同细小的河流，但正是在这里，AI才能切实落地、迭代，并进一步验证更大的行业趋势。

放眼整个金融行业，除了投研，还有风控、资管、保险、支付等众多细分业务形态。正如谢任东所言，腾讯云的优势在于“开放性与生态”——这将接纳并托举更多像进门这样深耕垂直场景的“小生意”，也更有机会回应金融行业在AI时代的核心命题。

来源：互联网