知果：行业研报关键洞察提取
每月精读近百份研报太累？把多份报告打包给AI，1小时拿到结构化简报
场景故事
在产品部，我是习惯沉下心深挖资料的深耕者。
每当要落地重大产品方案前，都需要集中阅读大量行业分析资料，海量文档梳理起来格外耗费时间。我一直希望能把这块工作做得更高效，留出充足精力，去推进其他同等重要的产品事务。
转折发生在有了 AI 后。我将堆积如山的 PDF 打包”投喂”给 AI，15 分钟后，一份逻辑清晰、重点突出的结构化初稿便呈现眼前，AI 甚至标注了不同资料之间的数据矛盾。我不再需要逐字啃读全部内容，只需花 1 小时复核精读，便可输出高质量分析简报。
如今的效率大幅提升，第一次感受到了”四两拨千斤”的掌控感，也终于能匀出更多心力深耕其他核心工作。
效果展示
八格表单
触发时刻
- 快速了解一个陌生行业
- 批量研报提炼共性观点
- 为投资 / 产品 / 策略提供输入
- 竞品动态监测
- 生成周 / 月度行业简报
- 高层汇报时需要数据依据
目标产出
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 格式 | 结构化洞察报告（Markdown / Word / PPT 大纲） |
| 核心模块 | ① 概览 ② 趋势 ③ 格局 ④ 数据 ⑤ 风险与机会 ⑥ 建议 ⑦ 信息来源清单 |
| 交付对象 | 市场 / 战略 / 产品 / 投资负责人、决策层 |
输入清单
| 类型 | 内容 | 说明 |
|---|---|---|
| 必须 | 研报原文 | 上传研报文件（PDF、Word 等格式）；如 PDF 是电子文档导出的（如 Word 转 PDF），零门槛 |
| 必须 | 分析目标 | 如”评估固态电池产业化进程” |
| 建议 | 关注维度清单 | 从「市场规模、增速、技术、政策、玩家、画像、模式、供应链」中选 ≥ 5 项 |
| 可选 | 公司业务背景 | 用于让建议更贴合自身 |
提示词
【背景】我是[XX公司]战略分析师，需向决策层汇报[人工智能医疗影像]赛道。
【任务】严格按 7 模块整合 [3-5份] 研报，输出可追溯、无主观推断的分析报告。
【输入】研报原文：[粘贴报告1][粘贴报告2]……
分析目标：评估技术路线、市场格局、商业化瓶颈
关注维度：市场规模、技术趋势、政策、头部企业、客户需求、新兴机会
【约束】
1. 模块：① 概览 ② 趋势 ③ 格局 ④ 数据 ⑤ 风险与机会 ⑥ 建议 ⑦ 信息差异
2. 风格：动词短句，禁用"赋能""抓手""闭环""深耕""底层逻辑"
3. 溯源：每条数据 / 结论标注来源 [报告名-页码]
4. 冲突：数据矛盾时对比标注，分析可能原因（口径 / 时间）
5. 缺失：未提及维度标注"未提及"
6. 边界：若无直接市场规模，用"据 XX 推算"；否则"未披露"
【验收（输出前自检）】
输出 7 模块报告。核对：
① 每项数据有来源？
② 冲突数据已对比？
③ 全文无禁用词？
操作步骤
| 步骤 | 动作 | 耗时 |
|---|---|---|
| 1 | 上传研报文件（PDF、Word 等格式），获取可复制文字 | 5 分钟 |
| 2 | 明确分析目标，勾选 3-5 个关注维度 | 3 分钟 |
| 3 | 复制模板，填入研报与目标，发送给 AI | 2 分钟 |
| 4 | （强制）人工复核：核对来源、冲突数据、删除主观推测 | 30 分钟 |
| 5 | 转 PPT 大纲或简报，交付决策层 | 20 分钟 |
| 合计 | 处理 5-10 份研报 | 60 分钟 |
验收标准
- 所有数据标注具体来源（研报名 + 页码）
- 7 个模块完整无缺
- “信息差异”模块中，所有冲突数据已对比标注并分析原因
- 每条风险 / 机会 / 建议均可回溯至原文事实
- 已抽样复核至少 3 项关键数据，与原文一致
- 已删除 AI 生成的主观推测语句（“有望""必然”等）
失败排查
| 问题 | 解法 |
|---|---|
| 信息遗漏 | 追加指令”请重点提取 XX 方面”；或分段输入 |
| 结论偏差 | 约束中强调”仅基于原文，不主观推断”；提供术语表 |
| 结构混乱 | 使用上方固定模板，要求”严格按 1-7 部分” |
| 数据冲突 | 在”信息差异”模块对比标注，分析口径 / 时间差异 |
| 术语误解 | 输入术语表；要求”不确定时标注’疑似 XX’并保留原文” |
失败 / 成功提示词对照
- ❌ 失败原句：“帮我分析这些研报。”
- 失败原因：无角色、框架、约束，输出零散。
- ✅ 修正版：“你是资深分析师。基于 5 份固态电池研报，按 7 模块输出，所有数据标来源，冲突需对比，禁用推测。“
升级路径
| 阶段 | 触发方式 | 你的角色 |
|---|---|---|
| 手动 | 主动发起 | 准备素材 + 全量复核 |
| 半自动 | 研报入库自动提醒 | 只需复核关键数据 |
| 全自动 | 建立”研报预处理管道 + 提取 Agent” | 抽检 + 异常处理 |
Agent 化潜力评分
| 维度 | 评分 | 理由 |
|---|---|---|
| 使用频率 | 5/5 | 每周多次 |
| 输出稳定性 | 2/5 | 研报格式复杂，结构难固定 |
| 数据可得性 | 3/5 | 需 OCR，部分需授权 |
| 风险可控性 | 4/5 | 误判影响战略，风险中高 |
四象限定位：高频 × 中高风险 → 半自动，人工审批后执行。
一句话建议：建设”研报预处理管道 + 提取 Agent”，强制人工复核关键数据并保留溯源。
高手心法
研报分析的本质是构建认知框架。
每遇信息三问：
- 事实还是观点？——数据看来源，观点辨立场。
- 数据可靠？——口径、时效、机构权威性。
- 如何影响业务？——脱离业务的信息是噪声。
AI 是筛子，省去翻页时间；你才是大脑，赋予价值权重。
作者介绍
知果
- 《万山无阻》《B端体验设计》等 3 本畅销书作者
- 十年资深产品设计专家
- 现公司产品负责人 / 合伙人
- 前上市公司 UED 团队负责人 & 企业级设计体系负责人
- 1V1 求职陪跑，年度导师服务
#合伙人 #面试官 #管理者 #讲师 #教练
❤️ 我始终相信： 没有到不了的彼岸，只有不愿出发的心
