10月17日，就是讯兔科技Alpha派发布新版AI会议助手产品一周年的日子。若追溯至早期的AI纪要、会议机器人，这个功能已陪伴用户走过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AI Agent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迄今的研发迭代历程，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实践思考。
讯兔科技联合创始人、Alpha派产品负责人 崔予淳
1.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，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，大语言模型尚未问世，我们只能依赖RPA和基于BERT框架的传统AI模型，打造一个半自动化的系统。用户需手动录入参会信息，有时甚至需要人工辅助录制；AI也只能做语音转写，不仅谈不上纪要，内容也有不少错误。总之，用户体验亟待提升。
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。但是这个场景的痛点确实太强，成为一个未尽的心结，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底层逻辑。
2.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，能力远不及现在的模型，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（一场一小时的会议需要拆分成多段处理，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。
3.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，用户反馈接踵而至，聚焦语音识别、要点逻辑、幻觉率等优化方向。
回溯2023年，AI应用开发尚处于草莽阶段，不少同业公司都在对外宣传自主训练金融大模型、Fine-tune等，仿佛模型只要做了微调，档次就提升十倍。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。
4.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的末端环节。而实现全流程AI参会，是当年我们的未尽事业，我们一直放在心里。
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，最难的是解决硬件系统打通难题。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，但因为成本等原因放弃，团队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，都会感慨：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。
还有一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年我们就标注了大量图片、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。
AI应用不仅要有拟人化的语感，也要覆盖细分需求，才能让用户建立信任。当用户看到机器人能够识别会议提前召开并进行提醒，会后又按时发送纪要，这一刻就是用户的信任时刻，也是信任的显现。
5.快跑的背后：信任是核心，情绪价值也加分
会议助手上线初期，初始化需要多步操作，任何一步的复杂性都可能让用户流失。通过前几年的努力，用户对我们已经有了信任，从第一步到第四步，留存率超过60%。
有用户形象地形容：“用PaIPAI听会，就是使用一个更聪明的录音笔。”
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。信任的基础，是一个清晰的价值共识：通过 AI 工具帮助他们从信息过载中解放出来，让其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，适应了新时代的行业生产力发展要求，解放了投资者的时间和产能，代表广大机构投资者的根本利益，通过持续创新，引领金融科技行业的发展方向。这一层价值共识和认同，是用户对我们的权利基础。
信任的另一面是责任。长久以来，我们将用户个人信息安全、个人会议数据安全放在最高位置，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，并通过国际标准的安全认证。在过去两年，Alpha派没有发生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：一类是功能精准满足真实需求的“wow时刻”；另一类是通过精巧设计，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温和的性格——回复时总带着笑脸表情包。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”，这让用户与AI之间的距离更近，也让开发者感到温暖。
另一个例子是在2025年新年的彩蛋。我们在PaIPAI后台植入了一系列带有新年祝福的信息，让用户预约会议成功后自动推送。这样的祝福让机构投资者在新年之际会心一笑，同时感受到机器人背后是一群懂他们、深耕投研行业的团队，是一群真正的创新者。
6.人工“笨方法”不丢人，产品没人用才丢人
PaIPAI上线初期，不少用户会问我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，例如预约失败、无法登录，或是报名卡住。为此，我们内部专门搭了一个控制后台，能随时接管AI。如今，每天定时巡检、耐心回应用户，再手动解决参会难题，已成标准化流程。
我们把后台的人工巡检系统比作后台安全员：他们不是代驾，而是保障服务交付的角色。有意思的是，每次客户了解到这个流程后，不仅没有笑话我们效率低，反而更加信任我们。
还有一件事，我们也很坦诚：AI并非无所不能，尤其是在遇到突发情况时。为解决边角难题，我们写了不少规则，让程序通过if-else逻辑处理异常。这些规则虽然看起来有些刻板，却确实帮助用户解决了很多实际需求。随着AI能力提升，这些规则终会被更纯粹的AI Agent所取代。
2025年AI应用，尤其是Agent产品兴起，不少产品为AI而AI，界面花哨但用途不清晰。我们不同，始终相信人工与规则的结合才是正确方向，产品才会有稳定的用户基础。
7.深耕投研行业，让信息处理的效能平权
会议助手上线后快速在行业内渗透，我们也收到拓圈建议，向C端市场扩展。对海外的AI代理参会软件和AI录音笔等产品的关注，确实让人心动，但经过评估，我们选择不走激进的市场扩张路线。
我们始终认为，通用会议场景从技术角度并非难点，难点在于生态和应用场景的落地。在投研行业中，仍有大量待解决的问题，我们有很多价值可以在这个场景中延伸。例如，我们推出了两项衍生功能：
（1）导向投资决策的边际变化信息提取：解决公司管理层本次与上次交流的表述差异问题。开发这项工具需要AI理解公司模糊口径，并依赖历史数据的积累。如今算法成熟度与数据基础具备，能在会后输出经营变化分析，节省交叉验证时间。
（2）越用越强的AI知识库：PaIPAI问答助手构建专业投研语料库，能够快速检索语料。今年年中，用户可将自己的知识纳入检索范围。提问时系统会自动检索用户历史听会内容，输出比公开资料库更专业及时的分析（仅自己可见）。深度用户将形成智能飞轮：使用越多，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信息处理的效能平权：用好Alpha派，五人研究团队能达到传统十人研究部的覆盖能力；对新领域不熟悉的投资者，也能快速用专业工具进入新领域、实现个人能力扩圈。
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，也不是灵光一现的天才想法，而是AI时代里许多产品从业者不断开拓、持续探索的缩影。过程中我们克服过难关、踩过坑，也拒绝了许多诱惑。但AI应用层出不穷，我们能够获得部分用户的认可与接纳，核心原因在于什么？
金沙江创投管理合伙人朱啸虎曾说过，AI应用的最大壁垒，是完成用户的1000件小事。对此我们深以为然。AI会议助手走到今天，正是我们日复一日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所沉淀的成果。
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PaIPAI AI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。未来，讯兔科技将始终永葆初心，认真倾听每一位用户的反馈与意见，用前沿AI生产力，持续响应投资者对优质信息的核心诉求。
