挖金需要更好的铲子：我们总是把财报季当做投资研究的“掘金时刻”，而如何有效的“挖金”也是过去几年来一直思考的问题。

现在又到一年财报季了，密集的财报（会议纪要）和电话会议，总让7、8月显得出奇的忙碌。想在财报季尽可能全面地获取各个企业的财务运营状况、客观地评估企业和行业经营环境，那么阅读尽量多的财报、听更多的上市公司财报交流会必然是不二之选。

但是人的精力是有限的，一旦超过某个阈值，其阅读和聆听效率就会大幅降低。连续听三个全英文的电话会议之后，脑子可能就不怎么转的动了。更别说去有效的处理这些会议信息。

直到近期用了Claude之后，顿时豁然开朗。至于Claude是什么，各位读者可以到B站去搜索，我毕竟也是被B站种草之后，才去试用的。对我们而言，Claude就是一个能够帮助我们高效处理上市公司财报，提炼他们电话会议纪要，并与我们共同讨论财报数据以及行业趋势的一个大模型。

我们用以下流程来说明Claude是如何提高效率的。在没有AI介入我们的工作流程之前，当一个公司发布财报，我们的研究员至少应该对财报进行如下审视：

1. 阅读上市公司财报（中文/英文），并准备其业绩电话会的问题。中文处理速度会更快大概15分钟可以搞定，英文阅读完毕大概需要30分钟以上。

2. 聆听上市公司电话会议（中文/英文）或者阅读电话会议纪要，寻找关心的信息。电话会议时间一般在60-90分钟。海外公司的电话会议多在晚上或者凌晨举行。

上市公司财报和电话会议都是在一个时间段密集发布的。我们主要关注AI，科技，半导体以及消费行业，相关行业将有43家公司在本周发布业绩，并且发布时间集中在周二至周四这三天。我们团队需要在短时间内密集处理财报信息。

按照单个公司需要3-4小时来算，那么一个研究员的一天是不足以有效处理这些公司的财报信息的。所以就免不了有取舍：抓大放小，抓“有”（持仓）放“无”（没有持仓）。等到财报季之后，再回过头来处理没有看过的财报。这种做法不可避免的会错过一些“金子”。而Claude大幅优化了我们这个流程：

2. 我们直接下载，然后喂给Claude。目前Claude只支持同时上传5个文档，每个文档大小在10M以下（这是显性要求，实际上他对于文档的token上限是有要求的）。

3. 如上文所述，要处理完这些文档，我们原本需要2个小时，然后Claude不到一分钟给我们输出了以下结论。

而实际数据如下：可见Claude少算了几个季度。

虽然我苦口婆心的试图提醒Claude数据错误，他也态度诚恳地不断改正，但是错误率并没有因此降低：

在使用AI大模型的这些日子里，分享一些感悟：

● 用了，就再也回不去了。你手机还能用回功能机吗？AI就是和智能机一样的东西，用了，你很难不用了。

● 如何适应有AI的生活和工作，这个应该是未来几年的课题。未来几年AI一定会渗透进人们生活的方方面面：适应它，利用它。

● 问题比答案重要，因为问题都能找到合理的答案。随着AI的发展，对于问题的解析能力和效率应该会大幅提升，也许所有的问题都能找到合理的答案。而提什么样的问题，“见微知著”会成为一个人的核心能力。

● 选择与执行力比问题重要。AI够分析解决很多问题，对于同一问题，不同的AI大模型甚至会给出截然相反的结论，而其推理过程又完全合乎逻辑。就有点像辩论的正反方，都有自己的逻辑。而如何权衡和选择就变得更为重要。但是有些问题还是要人去解决。举个例子，一个优秀的AI助理，给每个人一个完美的健身塑性解决方案，并每天都监督提醒大家去实施。虽然这样的方案科学、高效以及个性化。但是，这样真能让人人都有八块腹肌吗？

● 平时从源头积累定量的数据与常识，定性的去和AI讨论问题。如果没有独立的数据感知和行业常识，则无法与AI讨论问题，很容易被AI牵着鼻子走。AI他不应该是个导师，应该是个助手。