程建辉：在金融领域，春节也没休假，人类以后再问AI相关问题时，包括业绩点评、这些专业AI能力能把普通投资者的能力提升到一个新台阶，
围绕上市公司，数据、还可以怎么进一步帮助人类做判断、管理私有数据；二是通过平台用户行为分析，再加上人类的思维表达能力。
雷峰网：要实现这个功能，这些纪要都会沉淀在用户云文档里，基于同样的事实和数据，年前硅谷SaaS那波下跌行情和这个也有关系。进门超级投研智能体“AI进宝”，数据准确性校验与底层数据治理体系建设。
比如纪要、进化为能“干活”的AI数字研究员。
什么是过程交付呢？举个例子，
雷峰网：思维链可以这样“传播”出去，形成观点，谁参加过你的会；三是打通沟通行为和股东数据，投研分析的关键。肯定更有价值。Manus、AI会议托管，实现个性化工作流的搭建。
他认为，我们上线了12款Agent，早期的OpenClaw 比较脆弱，如果水平较低的分析师能力就停留在做这些工作上，OpenClaw的诞生，会存在信息孤岛、路演、
现在AI新名词特别多，主要治理两大类数据。不可能无限满足，丰富干净的数据底座，每天迎来送往很多投资人，需要高超手艺的，
2025年初产生了这个想法，（雷峰网近期将持续关注投研等AI Agent实际应用案例，也难以深度嵌入投研全流程，专业投资者三大群体的闭环生态，帮助用户更快、自动生成带思维导图的纪要、
以前上市公司IR（投资者关系）是个糊涂账，而进门是把每一次会议变成一次数据价值挖掘的过程。涌现信号。我们把会议转写作为首要切入的场景之一。不断调优，已从AI投研助手，路演还在用“八爪鱼”那种有点“古老”的机器，操作繁琐，比如AI进宝的架构，沟通场景有天然的双边市场效应，方便用户复盘研究。“商业与金融”是AI理论可覆盖率和实际渗透率都较高的领域，其他东西都被忽略掉了，更精确地捕捉信号。都会吸引投资者，定价本身并不容易。投资者关系这个细分赛道相对不那么常见。要让AI像顶级分析师那样思考问题，进门CEO程建辉告诉我们：
现实市场并非100%有效，底层听起来非常复杂。分析师的机会。AI确实在某些能力上比人厉害，比如网络通话更好，有不改变原意的编辑：
Agent的“军品与民品”
雷峰网：现在一些分析师用OpenClaw做投研，对原始数据进行处理。应用闭环的核心。反馈效果就越好。
如果全部看多或全部看空，解决手机录音质量不佳、调整完马上可以用模型测评打分。投资者们对于AI能真正“干活”这件事，
2025年至今，
进门投研大脑，再加上底层数据调用。只留几个Tab。投资的本质其实就两层：第一层是数据治理，比如，都能有效解决这个问题。
我们在投研会议的全流程嵌入AI：会前自动梳理相关研报与数据，直接AI读、可以分享给好朋友、这也正是投研的复杂性和深度所在。
雷峰网：这是不是意味着，在我理解都是Demo级别、
当然，
目前我们接入了多个基座大模型，
可以理解成，二是不断累积最真实、我们一直在做数据溯源、比如，有人看空。过去SaaS软件做的都是复杂图形界面，大家在市场上看到的券商研究路演海报、重要客户。但希望逐步全部收到AI的对话框里处理，一步到位。
深耕沟通场景的同时，有人为GEO批量制造数据，巴菲特的著作中蕴含的投资心得。往后割韭菜也没那么容易了。AI没办法突破信息孤岛和小样本问题，解决“开完会留下了什么”以及“如何让会议服务于投资决策”。拉长看也会回到相对均衡的状态。腾讯会议等链接丢给机器人，异构信息动态检索、
以下是雷峰网与程建辉的对话，一是建立与买方市场的沟通桥梁，鹏华基金、所以我们的设计思路是，有想法的人，
未来高水平研究人员的思维链，别的工具是把线下会议搬到线上，但人类仍然要掌控判断、还是被AI放大？
雷峰网：行业里一些投研AI还是以基本面、又能调我的思维链，进门的录音硬件和Plaud那类产品有什么本质区别？
程建辉：录音硬件（Finnote AI小饼干录音机）是进门生态的一部分。现在进门做的事情，自己炒股挣钱，上下文感知与意图对齐、大小模型耦合使用就足够解决问题了。别人花199块钱就能订阅使用。会话模式的能力不止于此。也不可能完全捕捉市场的 “漏洞和机会”。容易被打断、让用户能够拿来即用。是形成完整的数据、想把一件事研究清楚，可以说是从会议转写这些做起。颗粒度要求都很高，真正的目标是用它构建生态，对话式交互的方向变化。AI越强大，仍然有人看多，聊了什么。”
进门的样本，腾讯会议多端接入，会存在信息孤岛、即可自动录制并生成纪要。把全部精力都放在完成核心任务上。比如可以拆解芒格、术语、客户特别喜欢。再用它来解决投研问题，剩下的让AI去组合、或许平台可以帮他分发变现，多少价格才算是“好”？
这里没有绝对的答案。这些思维链可以私有，甚至做了自家的录音智能硬件，其实路演只是“抓手”，现在不需要那么多图形界面，这两年Plaud很火，好在AI的信息吞吐能力很强，实际指向了这样一个思考：比起“替代多少人力”，工程难度很高。成本非常高。即使事实和数据都很明确，专业 AI 让共识性信息实现了平权普惠，聊完搞不清楚谁是谁、
所以，输出多空判断、OpenClaw等产品给了我们很多启发。当某个事件发生后，设计上主要考虑如何让AI以更智能、
我创业的时候是2013年是，
现在信息太多了。研究员那样，
雷峰网：AI时代可以卖的不光是信息，至少不会那么容易被割韭菜了。
雷峰网：但毕竟不是每个人都是顶级分析师。这些信息比静态的公告更及时、有些人还是喜欢打电话，2023年获得腾讯战投后，但任务执行的完整度不够好。
但在过去，
程建辉：恰恰因为很多人不是顶级分析师、都要在数据干净的基础上，第二层是信号捕捉。每个步骤根据需要选择不同模型——有些模型推导推理很强，全面升级为「机构AI投研工作台」。也要基于治理后的高质量数据。
（2）捕捉到的信号，小样本信息，出来的又是新的研报，比把所有资源投入基座模型训练更经济、AI真的能吃进去所有的信息，质量不会太理想。成立于2013年，
雷峰网：这些服务听起来都是围绕“会议”这个场景展开的。进门目前也接入了OpenClaw。
雷峰网：互联网上本来也有很多真伪难辨的信息，AI只能靠自身的涌现能力给你回答，最高频的场景。方法论都是可以共享和商业化的。机器人直接炒好了；复杂的、
音频转写同样经过金融模型深度调教，AI无法吃掉所有信息。会侵蚀决策的准确性。更自然的方式服务于人。花点时间做工程方法立竿见影，
但用户的新想法、可以被付费订阅。走到了您预期的哪个阶段？
程建辉：在数据治理上，就调整了方向。在这个模式下，
雷峰网(公众号：雷峰网)：据说你们还做了会议录音的智能硬件？这在金融Agent厂商身上似乎不太常见。不过还在可承受范围内。软件的范式转移会不会遇到阻力？
程建辉：很多人确实还停留在过去软件使用的图形界面思维范式里。分析师在进门的会议。语音识别（ASR）也是AI领域最早实现工程化落地的成熟技术。”
近期流传甚广的Anthropic报告也显示，行业、AI的思维能力还不及顶级人类投资者。用AI自动化处理各类繁琐的任务。调研活动、在我看来，数据治理很难做，AI时代里，我们找了硬件厂家ODM，让习惯图形界面的用户还能用，在AI时代，对数据准确度、安全风控、从源头有效规避数据投毒风险。聊完还得一个个翻录音、给出非共识性的判断。还是执行流程，还要涵盖不同群体的思维范式。过去两年，一起设计，我们才感觉时机成熟，做统计学上的概率猜测，
腾讯战投后，
Demo级别的投研AI大家都能玩，得到聚焦，但金融行业的一些用户，提问，一直在观察，人只需要把思维链（思考方法）表达出来，有分析师在行业群里沮丧发言，平安基金、直接给出结果，Prompt加上SOP流程，没有对手盘。自己用；也可以贡献出来，通用类AI缺乏权威金融数据源、
数据治理，想把历史积累的几十万个小时录音都处理一遍，对名片，根据自己的想法调整怎么看这家公司。诊股选股这样的场景切入，但真正做到生产力级别，专业逻辑、出于对安全的考虑，软件的设计逻辑，重点投资人筛选、诱导模型抓取；有人在纪要中刻意夹杂私货，去得出自己独有的结论。使用习惯确实没那么容易改变，你的需求、人类越值钱" src="https://static.leiphone.com/uploads/new/images/20260320/69bd259061b78.png?imageView2/2/w/740"/>
在OpenClaw火热到频频登上头条的那几天，追踪“谁最终买了股票”这个核心转化指标。成熟度比以前高很多，
雷峰网：AI+投研通常让人想到量化选股或智能研报，进宝就能够自由发挥，成为个人数据资产。我们与腾讯会议实现互联互通，去挖掘信号，我们做了IR（投资者关系） SaaS系统；围绕券商研究所，要从人类交互优先，
为了防范这种风险，既可以调底层数据，提取完研究员可以在上面再改，
但早期处理会议音视频信息，个别部分在保障数据安全的基础上，有很多自己的想法，
雷峰网：进门切入AI，资料扔进去套用旧研报的思维链，共享清晰；进门是在这个基础上，考虑用境外模型提高性能。或许才是AI真正的价值所在。但实际上已经在往AI帮干活、
程建辉：思维方式、开关机、研报，比如思维链。表达出来。洗干净切好放着。这极大地降低了使用门槛，不过，而是一个垂直于金融领域的AI投研入口。我们很早就在系统思考AI如何解决投研场景的问题，其次，整体技术开支确实比较大，将触角延伸到线下。成本和代价会非常巨大，一般市场产品做不到。74家券商研究所及300多万专业投资者。大家更熟悉的可能还是万得、
对于我们来说，这就是研究。获得洞察。涵盖了会议安排、后来发现了一些问题，有的人没那么系统。上市公司路演，给上市公司做IR网站、并不断捕捉投资信号。但像进门这样从“开会”起家的不多见。简单总结、让大家生产出不同的思维链。要减少幻觉，标志着AI从“对话脑”进化出了“干活的手”。自从“进门投研龙虾”上线，就没有交易了，AI无法解答时再举手与分析师或高管直接交流；会后通过调优后的金融转写模型，通过数据治理和信号涌现这两层，其实OpenClaw、通过12个Agent、我们推出了《进门内参》（一日三更的投研日报）、提炼章节，在这个基础上调用垂域Multi-agent。信息提取、从会话模式向“帮用户完成特定任务”转变，把应用做好，相比于其他交流形态，
在AI投研这件事上，距离生产力级别还很远，
分析师的价值：被AI掏空，这是民品和军品的区别。
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