10月17号就是Alpha派发布新版AI会议助手产品一周年的日子了。如果算上早期的AI纪要、会议机器人，这个功能已陪伴用户走过了一个完整的市场牛熊。根据后台数据，过去一年，Alpha派每天为全体用户节省听会时间超过5000小时。据不完全统计，在二级市场的各类电话会、线上会议中，超过80%都有我们的AI助理在场帮听。

这个产品也因此受到了除产品用户外的很多AI应用投资者、分析师的关注，被认为是AIAgent技术在垂直行业（金融）内的首个落地乃至盈利的应用。作为Alpha派产品的研发者，我们很愿意和大家分享下这个产品既往研发迭代的心路历程，谈谈我们的AI产品价值观，希望为整个AI应用行业的研发贡献一些一线的思考。

讯兔科技联合创始人崔予淳

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缘起：一个多年未尽的“心结”

在两年前开始研发会议机器人时，这个场景对讯兔科技团队来说，就已不是一个新鲜的“需求”。

早在2020年，讯兔创始团队研发投研数字化系统时就发现，疫情将大量线下路演转为线上，让基金经理、研究员参会变得“更卷”。我清晰记得，到了2021年，许多基金经理团队都有专人助理，每天辛苦地录制、整理会议纪要。一位基金经理曾开玩笑说“跑步听会、开车听会、洗澡也要听会”。后来我们创业，和不同机构的朋友聊起这段经历，发现大家彼此彼此，不禁会心一笑。

2020年还没有大语言模型，我们只能依赖RPA和基于BERT框架的传统AI模型，做一个“半自动化”的系统。用户需要手动录入参会信息，有时甚至需要人工辅助录制；AI也只能做语音转写，谈不上“纪要”，内容也有不少错误。总之，用户体验并不算好。

当我们离开机构创业时，这个产品从工作流、用户体验上看依然是个半成品。但这个场景的痛点确实太强，成为一个我们未尽的“心结”，时时盘旋在产品团队脑子里，每次有新的AI技术突破就想到它，希望能够彻底攻克——这大概也是我们能成为全市场第一个在GPT-3.5发布后，最快将AI应用于会议纪要与会议全流程的团队的底层逻辑。

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破局：在技术爆炸中，交出“AI纪要”的第一份及格答卷

幸运的是，2022年底AI技术迎来爆发期，大语言模型应运而生。我们敏锐察觉到，破解会议纪要难题的曙光终于出现。

说实话，2023年初的GPT-3.5，能力远不及今天的模型，甚至有些“菜”。若只是粗暴地将生活中随机的会议文本丢给它，根本无法生成合格的纪要。但我们研究发现，投研领域的会议纪要范式相对统一，基本遵循“要点+QA”的框架。这意味着，只要给予模型清晰的指令和范例，让它在框架内输出一份70分的纪要，是完全可行的。

当时模型的另一大局限是上下文长度太短（仅4k输入token），一场1小时的会议需要拆分成6-8段分别处理，待模型处理完成后再将结果重新组装。好在我们团队在处理研报、长文本方面早有技术储备，自研的金融领域语义切割模型正好派上用场，再叠加各类技术技巧与规则优化，第一版AI纪要程序就这样诞生了。

当时团队里有研究背景的同事，在看到第一版AI会议纪要时当即惊呼“牛X”——要知道，这可是行业超级痛点首次通过AI技术达到超过60分的解决水平。我们随即连夜攻坚，最终赶在2023年4月下旬——也就是机构投资者最繁忙的上市公司年报季，正式推出了AI纪要功能：用户只需上传会议录音，几分钟后就能获取AI整理完成的纪要文档。

功能上线即“出圈”，不仅获得圈内大佬与研究员们的热情转发，小红书上也涌现出大量自发推荐与测评笔记。平台连续几日涌入数千名新用户，这在垂直的投研行业已是相当可观的规模。做投研产品这么多年，我们终于第一次真切体验到了传说中产品增长的“推背感”。

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迭代：AI内卷中的克制——用好模型，而非“训”模型

AI纪要“火”起来后，我们收到了大量用户反馈，大家都希望我们在语音识别、要点逻辑、幻觉率等各方面持续优化。

回溯2023年，AI应用开发尚处草莽阶段，不少同业公司都在对外宣传“自主训练金融大模型”“Fine-tune（模型微调）”，仿佛模型只要做了Fine-tune，档次就瞬间提升了十倍。面对当时待优化的AI能力与层出不穷的新需求，我们始终保持克制与冷静，明确决定不在模型训练和微调层面投入过多精力。支撑这个判断的核心逻辑有两点：其一，GPT-4发布后相比GPT-3.5实现了能力的巨大飞跃，我们预判，自主训练或微调模型的成果，很可能会被大模型自身的快速迭代轻易超越；其二，Fine-tune的成本极高，是普通模型API调用成本的50倍以上。

基于这两点，我们清醒地认识到：把过多精力和资金砸在模型训练上，或许能让对外宣传更“体面”，但大概率是件性价比极低的事。我们更倾向于“与模型能力共同成长”，并达成了“挖掘场景、把模型用对”的共识。这个共识，在过去两年多里帮我们避开了不少“坑”。

在AI纪要发布后的一年间，我们陆续推出了不少“微创新”：如讲话人身份识别、关键数据提取、外文会议翻译、分段摘要等。其中最关键的，是我们自研的语音转文字纠错算法——它能大幅解决投研会议中专有名词识别错误的问题，大幅解决了医药、科技等行业专有名词识别错误的问题。

这十几次小版本升级，是用户的使用反馈为我们指明了方向。我们就像搭积木一样，把AI能力一点点拼装整合，在解决用户实际问题的同时，也让大家切实感受到AI能力的持续进化。

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跃迁：从单点到全程，全自动的AI“会议助理”诞生

尽管AI纪要工具已经“出圈”，但用户还是要亲自参会、手动录音，我们解决的只是“写纪要”这个末端环节。而实现“全流程AI参会”，正是当年我们的“未尽事业”，我们一直装在心里。

这其中最难的环节，就是让机器人自动拨入并参与各类线上会议。无论是软件端还是电话端，每种会议都有专属的拨入方式和鉴权流程。我们不得不针对每一种类型，开发专用机器人。

软件端机器人的难点在于应对各种复杂的异常情况：不少会议要填密码、走报名流程，甚至有些特殊类型会议还会对参会环节设下专属限制。更常见的突发场景是：客户提前给了会议链接，可路演人迟到了，或是临时改了会议时间……我们早期尝试用视觉模型解决，但广告弹窗等干扰因素使其很不稳定，最终只能补充大量细分规则。

在电话会议端，最难的是搞定硬件系统的打通。我们早期的技术路径是一套虚拟电话呼叫系统的软件方案，但这套方案“重”到技术供应商一度以为我们是做微商的。后来因为技术与成本等原因放弃，重新研发了一套能真正模拟人类拨号行为的硬件方案。每当投资者或客户了解到我们这套硬件方案，都将其作为一个真切的实例感慨：垂直领域的Agent的价值是在最后一公里，通用大模型很难完全替代专业应用。

还有个应当感谢大模型的技术环节，就是客户“预约会议”消息的解析。有了多模态模型后，我们能轻松解析包含多场会议的文字通知，也能读懂复杂的图片版预约信息，而早在2020年我们得人工标注3000多份图片、文字版会议通知，才能勉强达到如今大模型80%的解析准确率。

到今天，AI会议助手累计覆盖了10多种主流会议平台，拆解出近50个细分参会工作流，每个场景都对应一套参会规则和用户的交互语言。

我们认为AI应用仅仅追求语感和氛围的“拟人”是远远不够的，要让用户真正建立信任感，终究得靠产品覆盖他的每一个细分需求。就像当用户看到机器人居然能自动识别出他之前预约的会议提前召开，并及时提醒，会后又按时推送纪要——这一刻就是用户的“wow时刻”，也是信任感大幅加分的瞬间。

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快跑的背后：信任是核心，“情绪价值”也加分

会议助手这个产品让用户上手并熟练用起来，并不容易。它的初始化动作需要多个步骤：添加微信助手、核实身份、绑定授权、发送预约等一系列操作，每一步都可能因为麻烦或疑虑而流失。所幸通过前几年的努力和铺垫，用户对我们已经很信任，从第一步到第四步，用户整体的留存率超过了60%。

有用户形象地比喻道，“用PaiPai听会，就是相当于我用了个更聪明的录音笔”。

用户同意我们帮其收听和整理会议，是赋予我们为他们服务的权利——这既包括了在用户授权下获取信息，也需要我们高效、准确地帮助他们处理信息。这份信任的基础，是一个清晰的价值共识：我们通过AI工具将投资者从信息过载中解放出来，让他们能专注于更高价值的思考与决策。

全方位提升投研信息获取效率，提升信息处理质量，是机构投资者长期以来的根本诉求。Alpha派提供的AI助手工具，适应了新时代的的行业生产力发展要求，解放了投资者的时间和产能，能够代表广大机构投资者的根本利益，从而通过不断地创新，不断摸索和引领了金融科技行业的前进方向——我想，这一层的价值共识和认同，是用户授予我们的权利基础。

我们很清楚，信任的另一面是责任。长久以来，我们对于用户个人信息安全、个人会议数据安全的重要性放在最高位置上，信息安全的研发投入甚至优先于AI创新的投入。所有用户个人委托我们处理的私域信息，均通过分布式加密存储，通过了国际标准的安全认证。在过去两年，Alpha派没有出过一起用户私域数据泄露的安全事件。

在规划产品时，我们把用户对产品建立信任感的时刻分成两类：一类是产品功能精准满足真实需求的“wow时刻”；另一类是产品通过精巧设计，触达特定人群情绪价值的“会心一笑时刻”。

比如，虽然用户知道PaiPai会议助手是机器人，但我们仍为其注入了“乙里乙气”的性格——回复时总带着温和的口吻与笑脸表情包。这个小细节常常让专业、严谨金融机构用户感到惊喜，还会友善地回复机器人“谢谢”“辛苦了”，这真切拉近了用户与AI的心里距离，也让我们作为开发者也感到温暖。

另一个例子是2025年新年的“彩蛋”。当时我们明显感受到2024年下半年市场迎来转机后，的用户对新一年市场、行业继续回升向好的期待，于是特意在PaiPai后台植入了一系列带A股特色的吉祥话，在用户预约会议成功后自动推送。比如：“新岁将至，春晖渐近，风正扬帆，2025年你的业绩，想必是极好的

”；“2024年就要过去了，黎明破晓，复苏可期，这些年的研究和跟踪，终究不会错付的！

”

PaiPai推送的这些新年祝福，让机构投资者在新年之际会心一笑的同时，能感受到机器人背后不是冰冷的程序，而是一群懂他们、深耕投研行业的团队，是一群真正的创新者。

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人工“笨方法”不丢人，产品没人用才丢人

PaiPai会议助手上线早期，不少用户会问我们“你们背后到底是机器人还是真人”，我们始终坦诚回应：必要时，真人确实会介入。

早期的机器人偶尔会出问题——比如预约失败、无法登录，或是报名卡住。为此，我们内部专门搭了个控制后台，能随时“接管”AI。如今，每天定时巡检、耐心回应用户，再手动解决每个人遇到的参会难题，早已成了公司内部的标准化流程。

我们总把后台的人工巡检系统和流程，比作Robotaxi萝卜快跑的“后台安全员”：他们不是真人代驾，而是为服务安全交付兜底的角色。有意思的是，每次客户了解到这个流程后，不仅没有笑话我们人工效率低，反而更加信任我们。

还有个事我们很坦诚：AI其实没那么强，尤其是用户和AI对话解决突发情况时——比如用户本来预约了AI参会，后来改主意想自己听。为搞定这些边角难题，我们写了不少“规则”，让程序通过规定的if-else逻辑来处理各种异常情况。这些规则虽然很不“AI”，甚至有时稍显刻板，却实实在在帮用户解决了很多具体需求。我们相信，随着AI能力不断提升，这些“写死的规则”终会被纯粹的AIAgent整合。

2025年AI应用，特别是Agent产品火了起来，不少产品“为了AI而AI”——界面花哨没重点，用户不知道用来做什么，我们把这叫“炫技型产品”。但讯兔不一样，我们从不是唯技术论的公司，始终信奉“人工+规则不丢人，你开发的产品没人用才丢人”。

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深耕投研行业，让“信息处理的效能平权”

会议助手上线后，在行业内快速渗透，我们也收到了不少“拓圈”建议，提到最多的就是向C端会议助手领域拓展。最典型的对标案例就是海外的Otter（AI代理参会软件）与Plaud（AI录音笔硬件），他们都是很优秀的AI产品。C端市场的巨大想象空间确实诱人，但我们仔细评估国内市场环境与自身能力边界后，明确决定不采取激进拓圈策略。

我们始终认为，通用会议场景抛开技术难题不谈，从产品生态来看，必然是互联网巨头的必争之地。而在我们深耕的投研行业，即便在线上会议相关场景里，仍有大量待解决的问题，我们还有很多价值可以在这个场景中延伸。比如近期，我们推出了两个会议助手的衍生新功能：

（1）导向投资决策的“边际变化”信息提取

这个功能核心解决公司管理层本次与上次交流的表述差异问题。2023年开发AI纪要时，用户便反馈单场纪要仅覆盖“信息截面”，而“边际变化”，才是更能导向投资决策的关键信息。开发这个工具并不容易：一是AI要能理解公司模糊的表述口径，二是依赖用户高频使用Alpha派积累历史上同一公司连续的会议交流数据。今年，算法成熟度与用户数据基础终于同时具备，用户会后除AI纪要外，还能同步获取产能、技术进展、公司治理等维度的经营变化分析，节省交叉验证时间，实现从“信息处理提效”到“赋能投资决策”的价值升级。

（2）“越用越强”的AI知识库

大家非常熟悉的PaiPai问答助手，核心是构建专业投研语料库，且具备机构投研思维、能快速检索语料。今年年中，用户可以将自己的知识纳入检索范围。这意味着，用户提问时，系统会自动检索其历史委托收听的会议内容，输出比公开资料库更专业及时的分析（仅自己可见）。那么，深度用户将形成“智能飞轮”：使用会议助手等工具越多，PaiPai掌握的信息越多、越专业，对该用户的适配性越强、越“聪明”。

大家常说“AI促进了信息平权”，但我们认为更准确的是：我们不解决“信息获取”的平权问题（毕竟信息有其各自的权属），我们解决的是“信息处理的效能平权”——用好Alpha派，5人的研究团队能快速达到传统10人研究部的行业覆盖能力；对新行业不熟悉的投资者，也能快速用专业研究工具入门新领域研究、实现个人能力拓圈。

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写在最后

真正的壁垒，是为用户完成1000件小事

回顾Alpha派PaiPai会议助手的成长史，它既没有高深的技术壁垒，也不是天才想法灵光一现，更像是AI时代里，无数产品从业者不断开拓、持续探索的一个缩影。过程中我们突破过不少难关，踩过不少坑，也拒绝了很多“诱惑”。但我常常思考，这几年AI应用层出不穷，我们能在行业里获得部分用户的认可与接纳，甚至让他们愿意向AI让渡自身权利，核心原因到底是什么？

金沙江创投管理合伙人朱啸虎曾说过，AI应用的最大壁垒，就是“完成用户的1000件小事”。对此我们深以为然。AI会议助手能走到今天，正是我们日复一日不懈拆解用户的每一个细分场景、反复尝试每一种技术方案、耐心回复每一个用户问题沉淀下来的成果。

讯兔科技团队本就脱胎于公募基金投研团队，出来创业后，又凭借前沿AI技术研发出服务投研行业的Alpha派产品——这正是真正的“从用户中来，到用户中去”。如今AI技术正在经历翻天覆地的变革，但AI应用领域里，永恒不变的依然是对用户价值的坚守与对用户信任的珍视。

再次感谢全体Alpha派用户对PaiPaiAI的信任和支持，PaiPai能力的成长，是用户与我们共同智慧的结晶。我们会始终永葆初心，认真倾听每一位用户的反馈与意见，用行业内最先进的AI生产力，持续响应投资者对优质信息的根本诉求。

崔予淳2025年10月15日