研究

我关心的问题,
和研究的方法。

我主要研究公司的经营和 AI 的实际应用,也开发一些帮助整理资料、核对数据的工具。下面介绍我做过的研究,以及处理证据的方法。

我怎样核对资料

我优先查阅原始披露和一手资料,区分实测结果与情景假设,并把假设写清楚。评估 AI 系统时,我关心实际流程中发生了什么,以及哪些部分仍然需要人工介入。

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01

公司是怎么经营的

公司披露 → 经营模型 → 估值

我的公司研究关注中国餐饮行业,包括百胜中国。我从年报、季报、业绩材料等一手资料出发,理解经营与财务表现之间的关系。

研究的产出是由财务底稿支持的报告。收入、利润率、现金流和不同业务之间的差异,需要放回具体背景中理解,才能用于估值判断。

  • 公司与行业研究。
  • 历史财务和经营数据整理。
  • DCF 与可比公司估值方法。
实地调研回顾:武汉与长沙

02

AI 能带来多少实际价值

能力 → 实际采用 → 财务结果

模型在测试中的高分,与一个流程能否创造经济价值,回答的是不同问题。我的研究关注模型能力如何联系到实际任务、完成任务的成本,以及公司对产品收费的方式。

我撰写过白领自动化、消费级 AI 商业化、历史技术变革和 AI4Science 相关报告。近期工作还包括直接考察上线的客服智能体,以及区分“接住客户问题”和“减少人工工作量”。

  • 模型能力与工作流层面的评估。
  • 消费级产品商业化与 AI 投资回报。
  • 科研应用及结果验证。

03

用工具帮忙整理研究资料

披露资料 → 阅读复核 → 台账 → 底稿

我设计并开发了多智能体工作流,辅助把公司披露和文档深度阅读转成财务台账与 Excel 研究底稿。这让工程开发与它所服务的分析工作直接联系起来。

有用的产出应当便于研究者检查,包括整理好的数据、清楚的来源和可继续补充的结构。工具帮助准备判断所依赖的材料。

  • 结构化文档阅读与提取。
  • 财报清洗和数据组织。
  • 可复核、可继续分析的 Excel 底稿。
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