作为金融从业者，你一定对这样的场景不陌生： 面对一个完全陌生的赛道、一家需要快速摸透的公司，或一场突发的重要事 件，你要在极短时间内建立完整认知。 最消耗精力的，从来不是最后的判断。 而是前面那一大段 " 苦力活 " ：找资料、对口径、补数据、查来源、拼逻 辑。 导语：被海量资讯与重复劳动吞噬的金融人 很多时候， 60% 以上的时间，都消耗在这些机械却不可避免的工作上。 过去，我们对 AI 的期待也很简单： 问一个问题，得到一段整理好的答案。但问题是 —— 研究从来不是一个问答，而是一整套的分析逻辑和反思的执行流程。 // 范式切换：不是回答问题，而是接管整个研究 // 很多人会下意识觉得： " 是不是我多问几轮 AI ，也能得到类似结果？ " 答案是：完全不一样。在传统问答模式中，你问一步，它答一步；你继续引 导，它继续补充。整个研究路径始终由你驱动，这本质上是 " 人带着 AI 做 记录 " 。 而 Alice 27 全新升级的"深度研究"真正改变的，是 把 " 研究 " 从沟通对 话，变成了一次项目执行 。 你给出的不再只是一个问题，而是一个研究目 标。 Alice 会先做一系列过去由资深研究员完成的事 ...