AI能读财报，谁来做判断？李稻葵、夏春、李大霄同场共议人机协作

来源：市场资讯

（来源：公司研究室）

9月20日，由腾讯新闻与WorkBuddy联合主办的「AI·智见」闭门思享会暨「创作者计划」颁奖礼在腾讯北京总部大楼举行。

李稻葵、夏春、李大霄与财经创作者、WorkBuddy产品团队及媒体、机构代表，围绕经济研究、财报解读、个人投资决策和AI辅助内容生产展开交流。

AI可以在几分钟内读完数百份公告、画出图表，但一份财报究竟该怎么读、一个观点是否成立，仍然需要人来回答。

近日，腾讯新闻与WorkBuddy联合举办的「智见价值：寻找100位财报价值捕手」创作活动，从研究、投资与创作三个维度，探讨了人机分工的边界。

腾讯新闻副总编辑王舒怀在致辞中介绍，这场历时近一个月的创作活动，吸引了近千名财经创作者参与，累计产出作品超过4000篇。他举例说，有创作者借助WorkBuddy搭建财报分析工作台、制作可视化图表，把自己的研究方法用于财报解读——越来越多的财经从业者和投资者，正在把这类智能体工具融入日常。

研究篇：

AI增强说服力，人检验判断力

清华大学社会科学学院教授、清华中国经济思想与实践研究院院长李稻葵在演讲《人工智能引发经济学研究大变革》中，把AI对研究的帮助区分为增强"说服力"与辅助检验"判断力"。

他透露，自己近期借助WorkBuddy梳理专家观点、准备演讲材料与图表，大幅节省了资料整理时间。"一份研究报告能不能影响市场，图表数量和权威性是重要指标。图表越充分，报告就越有力量打动投资者和机构，而这正是WorkBuddy非常擅长的。"

但他同时提醒，研究者不能只让AI为既有观点找依据，还应主动要求工具提出反对意见——"我这个观点，你反驳一下。"

投资篇：

从财报信号到资产配置

智汇集团创始人及首席经济学家夏春在《用财报里的信号优化个人资产配置》演讲中，以2026年上市公司半年报为例，讨论了普通投资者如何使用财报信息。

他指出，汇总利润数据可能掩盖公司间的差异，不能仅凭整体增幅判断个股；应关注利润变化的持续性，结合估值、股息率变化和持有期限综合分析，而非把单期业绩直接等同于投资回报。

他还现场演示了自己的工作方式：先让WorkBuddy生成演讲材料初版，再融入自己的研究思路，由工具协助整理和呈现。

前券商首席经济学家李大霄以《中国股市发展趋势与投资机会》为题分享看法。他把股息率形象地解释为企业每年"往投资者口袋里塞多少钱"，认为这是入门投资者最易理解的指标，并建议新手"先学习、后投资"。

此前，他已把多年总结的"财报八步分析法"输入WorkBuddy，做成标准化的投研工作台并上架供用户使用。"它能把零散、庞杂的财报数据，迅速转化为严谨的投资决策依据，将原本数小时的分析耗时压缩到分钟级。"

产品篇：

智能体如何嵌入工作流

WorkBuddy产品专家丁宁在《打造云原生产品过程中的思考》演讲中介绍，WorkBuddy首先是生产力工具、办公智能体工具。个人场景中，"产品以人为中心，静态重复的工作交给智能体自主执行并反馈，过程经验沉淀为个人可复用的memory、技能与插件。它的价值不是管控人，而是最大化释放个人的创意与智慧。"

团队场景则支持去中心化的共享态：智能体负责意图广播、触发反应、冲突消解与反馈放大，个人记忆合成为团队记忆。至于企业数智化的切入点，丁宁建议从数字员工入手——只要具备标准开放的生态对接能力，传统应用和工具都可以借助WorkBuddy升级为智能体应用，乃至数字员工。

圆桌：

信息越多，决策就越准吗

闭门圆桌《从信息到判断：AI时代的投资决策与财经内容可信度》上，三位嘉宾与主持人围绕普通投资者如何筛选财报信号、如何设置AI输出的核查环节、如何形成自己的判断展开讨论。

夏春建议，读财报不只看一份半年报的利润数字，还要观察企业过去数年的变化，以及财报文字和管理层交流中传递的信息。同一份财报为何解读不同？他认为，使用者与智能体以往的对话、提问方式和自身经验都会影响结果——"执行越便宜，判断越有价值。"

李大霄提醒，当越来越多人使用同类AI工具并获得相近答案时，需警惕趋同判断对市场的影响；对普通投资者而言，理解指标、核对信息来源，比直接接受工具结论更重要。

丁宁的回答是"因人而异"：经验丰富的使用者可直接提出明确需求，新手则可通过与智能体交流、共同学习推进任务。他以自己编写产品需求文档为例：先说清想完成的事项，再针对工具的研究建议追问，并为产物设置检查点。他甚至把长期任务中反复纠正的问题记录下来，让WorkBuddy生成名为"朴言"的专家，专职列出不使用伪证、缺少可信来源不下结论等规则。

李稻葵现场提议，WorkBuddy在生成图表和演示材料之前，应先帮使用者找到观点的"对立面"，通过辩论检验判断是否成立——"持续使用，它会越来越懂用户吗？"丁宁回应："会。"

活动当天，经济学家、产品团队与创作者共同验证了一件事：AI已经接管了整理、生成、呈现，而筛选、质疑和判断，仍然是人的主场。正如电力普及后洗衣机成为日常工具，智能体也将成为财经工作的常用配置。接下来的课题不是要不要用AI，而是如何把它真正用进研究、创作与协作的具体环节。

（风险提示：基金有风险，投资需谨慎。本内容和账号的意见仅供参考，不作为投资者及市场走势等判断进行投资参考。内容的数据准确性不做任何保证，观点随市场变化在未来可能发生变更，不代表最终观点。投资者应当根据自身情况判断基金是否和自身风险承受能力相匹配。）