01
把原始资料整理成研究底稿
在睿远的研究工作中，我设计并开发了多智能体工作流，辅助文档阅读、财报清洗和底稿整理。一个数字需要连同来源、期间和单位一起保留，才能用于后续分析。
- 01原始披露与定位
- 02台账与口径复核
- 03Excel 底稿与分析
02
点开数据，看看来源和计算过程
下方使用完全虚构的餐饮公司及数据演示方法，不代表百胜中国或任何实习研究成果。
虚构公司 · 教学示例FY 2025
点开任意一行，检查它代表什么。
01收入£120m
原始数值
示例披露 A · 2025 全年
虚构的公司年报，示例页码 12。单位为百万英镑，期间为 2025 全年。
02经营利润£18m
原始数值
示例披露 A · 2025 全年
与收入采用相同期间、币种和合并范围。这里表示经营利润，不是净利润。
03经营利润率15.0%
计算结果
18 ÷ 120 × 100
由前两行计算得出。若单位、期间或公司范围不同，应该先统一口径再计算。
03
我研究的四个 AI 问题
公司研究之外，我撰写过以下方向的研究报告。这里列出研究问题，便于了解我的兴趣与工作范围。
| 方向 | 核心问题 |
|---|---|
| 模型能力与白领自动化 | 模型能完成哪些具体任务，哪些步骤仍然需要人？ |
| 消费级 AI 商业化 | 用户的使用如何转化为愿意付费的需求？ |
| 历史技术变革 | 技术进步怎样经过采用、竞争和投资，变成经济回报？ |
| AI4Science | 生成候选结果之后，谁来验证，代价是什么？ |
04
研究 AI 时，我也会看它实际做了什么
在实际客服智能体研究中，我关注多轮对话里发生的事情：用户请求是什么，系统采取了什么行动，问题是否解决，是否仍需人工接手。这些问题帮助区分“给出了回复”和“完成了工作”。