進門接入騰訊云后，把“投研龍蝦”從個人工具推進企業(yè)級工作流，支撐研究員完成資料整理、自選股掃描、報告生成等任務(wù)。今年一季度，進門AI產(chǎn)品使用量增長了10倍。

一個買方研究員的一天，通常從幾百條未讀消息開始。

電話會、上市公司路演、專家訪談、行業(yè)紀(jì)要、券商研報不斷涌來，群聊和會議鏈接永遠(yuǎn)刷不完。

但令人煩惱的是，很多時候，真正重要的信息，其實不在正式研報里，而藏在某一個交流細(xì)節(jié)，甚至是在一句微妙的語氣變化里。

這是金融行業(yè)投研領(lǐng)域的現(xiàn)狀，成千上萬條消息，漏掉一條，丟失的可能就是上億規(guī)模的真金白銀。

那么，當(dāng)投研圈子迎來實戰(zhàn)型Agent，它們?nèi)绾涡А奥穆殹?，如何干好活，替研究員們處理龐雜信息，快速捕捉邊際變化？

主攻AI投研的進門，成立于2013年，在國內(nèi)券商研究所公開路演領(lǐng)域市占率95%左右，這個標(biāo)簽太過深刻，讓很多人對這家公司的印象，還停留在會議平臺。時間來到2023年，進門獲得騰訊戰(zhàn)投，同年，全面迭代為“機構(gòu)AI投研工作臺”。

2025年，進門推出超級投研智能體“AI進寶”，成為了業(yè)內(nèi)第一個推出投研版Agent的公司，幫助用戶處理好投研場景的海量工作。并且，在接入騰訊云后，今年一季度，進門AI產(chǎn)品的使用增長了10倍。

用進門CEO程建輝的話來說，Agentic AI帶來的最大變化，就是讓“AI從過去的聊天模式，正式進入到干活模式”。

在溝通場景中“干活”

其實，早在創(chuàng)業(yè)初期，程建輝和他的團隊，想做的就不止是一個開會的平臺。回到十多年前，也就是進門最初創(chuàng)立的時候。那時的金融市場中，行情和交易是最高頻的場景，其次就是溝通場景。程建輝認(rèn)為，“溝通場景是一個天然的信息富礦”，隨著信息流通的效率越來越高，溝通場景必將成為金融市場的未來。

進門CEO程建輝

但在當(dāng)時，沒有人覺得這是一個好的賽道。

轉(zhuǎn)折發(fā)生在疫情之后。投研圈的路演、會議集體轉(zhuǎn)移到線上，進門的市場滲透率隨之提升，也證實了團隊最初的預(yù)判。

海量的溝通場景沉淀出大量的事實和數(shù)據(jù)，但是，投研領(lǐng)域涉及多個主體，不同主體對同一內(nèi)容的想法也各不相同，程建輝意識到，他們要做的其實是“基于溝通的場景，把上市公司、券商研究所、機構(gòu)投資者三個主體連接起來?！?/p>

一開始，進門考慮的是機器學(xué)習(xí)、NLP等方法，能力相對有限，直到AI Agent浪潮來臨，新的機會開始出現(xiàn)。

Openclaw引爆互聯(lián)網(wǎng)之初，進門整個團隊都異常興奮，連春節(jié)都沒有休假，加班加點研究Agentic AI如何更好地在投研領(lǐng)域落地。

基于十余年來形成的金融溝通場景數(shù)據(jù)飛輪，進門將“AI進寶”打造成真正懂投研、能落地、貫穿投研工作全流程的“超級生產(chǎn)力工具”。

AI真的能夠干活了。程建輝舉例，“以前，關(guān)注自選股，每天都要打開行情軟件，看一下有哪些邊際變化。現(xiàn)在不用了，可以直接設(shè)個定時任務(wù)，比方每天早上7點鐘，把所有的自選股掃描一遍，幫我分析有哪些變化，甚至可以幫你去做量化回測、做管理層背調(diào)這類復(fù)雜任務(wù)?！?/p>

AI應(yīng)用的下半場，逐漸從追求效率轉(zhuǎn)向追求交付結(jié)果的可用性。所以程建輝認(rèn)為，AI進寶只會干活還不夠，必須要讓它讓它真正具備把活干到99分的實際價值。

程建輝用了一個比喻，“在處理投研任務(wù)上，野生的AI是一棟毛坯房，但AI進寶則是精裝房、拎包入住，不需要你再去做很多的基礎(chǔ)工作?！?/p>

從玩具到生產(chǎn)力工具

“精裝”的方向，只有身處金融行業(yè)的人才懂。

比如對于金融行業(yè)來說，除了效率上的提升，要真正將AI Agent融入工作流，還需要解決更多行業(yè)內(nèi)的特殊問題，最為緊要的問題之一，便是安全性。

但是，AI目前還存在著一定的"幻覺"問題，這對投研領(lǐng)域構(gòu)成極大的挑戰(zhàn)。個人用戶對“幻覺”容錯率較高，但“金融行業(yè)做100次，就必須對100次，如果第101次錯了，就是一個很大的事故”，騰訊云數(shù)字金融副總經(jīng)理謝任東說。

騰訊云數(shù)字金融副總經(jīng)理謝任東

在謝任東看來，企業(yè)“養(yǎng)蝦”和個人“養(yǎng)蝦”最本質(zhì)的區(qū)別，就在于安全可靠性的管控。作為企業(yè)級AI智能體平臺，騰訊云具備成熟、全面的基礎(chǔ)架構(gòu)和資源，保障企業(yè)高效、平穩(wěn)地運用AI Agent。

早在進門AI業(yè)務(wù)發(fā)展初期，進門就和騰訊云確立了友好的合作伙伴關(guān)系。而在企業(yè)級AIAgent的合作上，程建輝更確定了騰訊云“解決痛點”的能力。“不管是顯性還是隱性的需求，騰訊云和我們交流都是帶著解決問題的思路?！背探ㄝx還記得，最開始，在云計算資源十分緊張的情況下，騰訊云依然保障了資源的提供，為新AI產(chǎn)品的發(fā)布提供支持。

在路演會議數(shù)據(jù)安全問題上，騰訊云也給出了進門亟需的解決方案。騰訊云通過音頻水印定位的技術(shù)，幫助進門有效監(jiān)測流出途徑，精準(zhǔn)追溯責(zé)任源頭，守住金融數(shù)據(jù)安全的底層防線。

謝任東提到，騰訊云在這里提供的不只是“云服務(wù)器”，而是從AI能力一鍵部署、到企業(yè)級安全能力、再到模型調(diào)用生態(tài)的全方位架構(gòu)。包含：

1)CodeBuddy、WorkBuddy等業(yè)務(wù)、研效與辦公的多場景智能應(yīng)用層;

2)智能體API/上下文工程/多Agent編排/檢索增強等原子能力的智能體引擎層;

3)AgentRuntime、tokenhub模型路由、推理平臺等智能服務(wù)層;

4)異構(gòu)算力、高性能網(wǎng)絡(luò)、安全防護等基礎(chǔ)設(shè)施層。

也就是說，金融領(lǐng)域企業(yè)可以不再將AI視作一個只供聊天的玩具，而是一個合規(guī)、安全、高效的生產(chǎn)力工具，是把“AI變成一個組織的通用能力”。金融機構(gòu)結(jié)合自身“垂直數(shù)據(jù)+行業(yè)skills+評測體系”，基于騰訊云提供的“基礎(chǔ)設(shè)施+Agent運行環(huán)境+安全合規(guī)工具”，發(fā)揮各自優(yōu)勢快速推進創(chuàng)新。

讓厲害的人更厲害

有了安全、穩(wěn)定的底層架構(gòu)，企業(yè)用戶便能放心地將信息處理完全交由AI接管。那在這之后，研究員的價值在哪里？他們是否真的會被AI取代？

對此，程建輝給出了意想不到的回答，他認(rèn)為，AI投研的出現(xiàn)，反而會“讓厲害的人越來越厲害”。

“市場上能掙到的錢，無非三種，第一種是掙信息差的錢；第二種是非理性的錢；第三種是認(rèn)知差的錢。AI的時代，掙信息差的錢會越來越難，但未來最有價值的，還是掙認(rèn)知差的錢?！痹诔探ㄝx的描繪中，AI真正改變的不是人的存在，而是行業(yè)"掙到錢"的方式。

AI Agent未來能做到的，正是幫助研究員提升認(rèn)知的上限、兜住下限，賺到認(rèn)知差的錢。

“人類最頂尖的一波分析師，之前一天可能只處理10份研報，現(xiàn)在一天能處理10萬份研報”，程建輝解釋。他認(rèn)為，現(xiàn)階段模型的思考分析能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上頂級的人類研究員，但可以幫助研究員節(jié)省出大量的時間，用于思考和決策。也因此，對于資深的研究員來說，AI越強，會提問、有判斷、能做非共識決策的人越值錢。

而對年輕一代研究員來說，他們的成長路徑也會徹底不同，程建輝將其比作“練鐵鍬”和“開挖掘機”的區(qū)別。年輕從業(yè)者能夠把入門的、低效的工作交給AI，把精力用在提升認(rèn)知上，甚至可能超越資深從業(yè)者。

在與36氪的對談中，程建輝曾解釋為何進門始終在深耕投研這一垂直賽道，“巨頭公司的航空母艦是做大海里的生意，我們想先把小河里的生意做好再遠(yuǎn)航”。垂直、真實的金融業(yè)務(wù)場景，如同細(xì)小的河流，但正是在這里，AI真正落地、迭代，并進一步驗證更大的行業(yè)趨勢。

而放眼金融行業(yè)，在投研之外，還存在風(fēng)控、資管、保險、支付等眾多細(xì)分的業(yè)務(wù)形態(tài)。如謝任東所言，騰訊云的優(yōu)勢正在于“開放性和生態(tài)”，這將接納和托舉更多像進門一樣深耕垂直場景的“小生意”，更有機會回應(yīng)金融行業(yè)在AI時代的共性命題。