传统研究是什么样的
传统研究是一个人工过程：从监管文件或数据终端拉取财务数据，阅读文档，在电子表格里建模型，手工与同业对比，再综合出一个观点。它很扎实，能让研究者对公司有深入的熟悉感，但它很慢，而且大部分时间花在收集和整理上，而不是思考。 它的入门门槛也很高。读懂监管文件、建模、准确解读数据，需要大多数个人投资者并不具备的训练。AI 辅助研究改变了什么
速度
最大的变化。收集数据、整理数据、产出一份结构化的初步解读，从几小时压缩到几分钟。你从一份已经整理好的分析开始，而不是一张空白的电子表格。广度
一个人一次只能深入研究少数几只标的。AI 系统可以筛选一个庞大的标的池，对比许多公司，快速综合大量来源，从而发现你手工无法触及的标的和视角。一致性
人类分析师的产出会随精力、时间和情绪波动。一个设计良好的 AI 工作流每次都应用相同的框架，这让不同标的之间的分析保持一致、可比较。在 Driven 里，这正是 Skill 所提供的。成本与可及性
专业研究工具的定价是面向机构的。AI 研究平台则以个人能负担的价格，把机构级的工作流带到个人投资者手中。传统研究仍然胜出的地方
AI 并没有让传统研究过时，假装如此是一个错误。- 深度的、独到的判断。 有些洞见来自对一家公司或一个行业长期、持续的沉浸，那是人需要多年才能建立的。AI 加速了收集，但最深层的定性判断仍然属于人。
- 原创的一手研究。 与客户交谈、亲自走访门店、读懂管理层语气背后的弦外之音，这些是人的工作。
- 知道该问什么。 AI 回答你提出的问题。知道哪些问题真正重要是一种判断，而这属于你。
- 责任。 模型不为你的决策负责，你才是。