在金融领域，尤其是对冲基金和家族办公室而言，大模型（LLM）和先进 AI 工具 的应用正深刻地改变着投资研究和投资组合管理的方式。然而，尽管这些工具拥有强大的能力和效率，但并非完美无缺。它们可能产生 “幻觉”（即捏造事实）、误解复杂的金融细微差别，或者生成听起来合理但实际上不正确的分析。这些错误如果未经检查，可能会导致严重的后果——监管、声誉和财务风险。因此，将 人机协作（Human-in-the-Loop, HITL）理念融入 AI 工作流，对于机构投资者而言至关重要。本文将深入探讨面向机构投资者的 AI 工作流，并重点介绍如何利用 Perplexity Finance 提供的 提示词（Prompt）设计，最大限度地发挥 AI 的优势，同时确保必要的 人工审核 和验证，最终提升投资效率和风险控制水平。
人机协作（HITL）：机构投资 AI 应用的基石
人机协作 是指在 AI 驱动的流程中，人为干预是不可或缺的一部分。在机构投资领域，完全依赖 AI 做出决策是不可取的，因为金融市场的复杂性和不确定性需要人类专家的判断。人机协作 的核心在于充分利用 AI 的速度、规模和广度优势，同时利用人类的专业知识、经验和批判性思维来验证、解释和采取行动。这意味着，AI 主要负责数据分析、模式识别和初步筛选，而人类专家则负责审核 AI 的输出、评估风险和做出最终的投资决策。这种模式承认了一个基本事实：在高风险领域，例如机构投资，最终的信任和责任必须始终掌握在人类专家手中。
例如，在进行深度公司分析时，AI 可以快速地从大量的财务报告、新闻文章和社交媒体数据中提取关键信息，但人类分析师需要审核这些信息，判断其真实性、相关性和可靠性。此外，人类分析师还需要结合自身的行业经验和对公司战略的理解，对 AI 的分析结果进行补充和修正，才能形成最终的投资建议。
Perplexity Finance：为机构投资者量身定制的 AI 工具
Perplexity Finance 是一个基于 大模型 的 AI 平台，专为金融专业人士设计。它提供了强大的自然语言处理能力和金融数据分析功能，可以帮助投资者快速地获取信息、分析数据和生成报告。Perplexity Finance 的一个重要特点是，它允许用户通过 提示词 来控制 AI 的行为。这意味着，投资者可以根据自身的需求，定制 AI 的分析流程和输出结果。
文章中提供的 提示词 示例涵盖了机构投资者日常工作的多个方面，例如：
- 深度公司分析： 分析公司的商业模式、竞争地位、财务状况和知识产权，并与同行进行比较。
- 投资组合策略验证： 回测投资组合的表现，评估风险敞口，并检查合规性。
- 实时事件监控与响应： 监控公司的 SEC 备案、期权链和短期利益变化，并在发生重大事件时发出警报。
- 新兴技术投资筛选： 筛选具有高专利数量、政府资助和学术突破的新兴技术公司。
- 同行组和相对估值分析： 将公司的估值倍数与其同行进行比较，并识别异常值。
- ESG 争议和风险监控： 识别公司在环境、社会和治理方面的争议和风险。
- 投资委员会准备： 汇总主要持仓的盈利预测、宏观主题和风险情景。
- 私募市场和 Pre-IPO 监控： 分析私人公司的估值、融资活动和管理层变动。
- 客户咨询与知识系统： 根据客户的提问，从大量的文档中检索相关信息，并生成清晰友好的回复。
- 个性化客户报告： 生成个性化的投资报告，包括投资组合表现、风险分析、税务筹划机会和合规性信息。
这些 提示词 都包含了明确的 人工审核 步骤，以确保 AI 的输出结果是准确、可靠和相关的。
提示词（Prompt）工程：优化 AI 工作流的关键
提示词 工程是指设计和优化 提示词 的过程，以便 AI 能够更好地理解用户的意图并生成期望的输出结果。在机构投资领域，有效的 提示词 工程至关重要，因为它可以显著提高 AI 工作流的效率和准确性。
以下是一些 提示词 工程的最佳实践：
- 明确目标： 在编写 提示词 之前，明确你希望 AI 实现的目标。例如，你希望 AI 分析公司的财务状况，还是识别潜在的投资机会？
- 提供上下文： 向 AI 提供足够的上下文信息，以便它能够更好地理解你的问题。例如，你可以提供公司的名称、股票代码、行业和竞争对手。
- 使用关键词： 在 提示词 中使用相关的关键词，以便 AI 能够更好地找到相关的信息。例如，你可以使用 “自由现金流”、”ROIC” 和 “EBITDA 利润率” 等关键词来分析公司的财务状况。
- 指定格式： 指定 AI 的输出格式，以便它能够生成易于阅读和理解的报告。例如，你可以要求 AI 以表格或列表的形式输出数据。
- 迭代优化： 不断测试和优化你的 提示词，以便 AI 能够生成更准确和更有用的结果。
例如，在进行 同行组和相对估值分析 时，一个有效的 提示词 应该包括以下信息：
Perform a peer group and relative valuation analysis for [COMPANY_NAME] ([TICKER]) as of June 2025:
- Select 5–10 peers by business model, GICS sub-industry, and R&D intensity, using 2025 peer lists.
- Calculate and compare EV/EBITDA, EV/R&D, and revenue per employee for 2023–2025.
- Highlight anomalies in margins, growth, or valuation multiples; flag any outliers for further review.
- Summarize consensus analyst price targets, rating changes, and recent estimate revisions.
- [HUMAN REVIEW: Double-check peer selection, outlier data, and analyst consensus for accuracy and recency.]
这个 提示词 明确了分析的目标（同行组和相对估值分析）、提供了上下文信息（公司名称、股票代码和日期）、使用了关键词（EV/EBITDA、EV/R&D 和收入/员工），并指定了输出格式（表格或列表）。此外，它还包含了明确的 人工审核 步骤，以确保同行选择、异常值数据和分析师共识的准确性和时效性。
机构投资 AI 应用的挑战与未来展望
尽管 AI 工具 在机构投资领域具有巨大的潜力，但也面临着一些挑战：
- 数据质量： AI 的输出结果取决于输入数据的质量。如果数据不准确、不完整或过时，AI 可能会生成错误的分析结果。
- 模型偏见： 大模型 可能会受到训练数据中的偏见影响，从而导致分析结果出现偏差。
- 可解释性： 大模型 的决策过程通常是难以解释的，这使得投资者难以理解 AI 的分析结果，也难以信任 AI 的决策。
- 监管合规： AI 在金融领域的应用面临着严格的监管要求，投资者需要确保其 AI 工作流 符合相关的法律法规。
为了克服这些挑战，机构投资者需要：
- 投资于数据质量管理： 建立完善的数据质量管理体系，确保数据的准确性、完整性和时效性。
- 实施模型风险管理： 定期评估 大模型 的性能，识别和缓解模型偏见。
- 提高模型的可解释性： 采用可解释性 AI 技术，例如 SHAP 和 LIME，来理解 大模型 的决策过程。
- 与监管机构合作： 与监管机构保持沟通，了解最新的监管要求，并确保其 AI 工作流 符合相关的法律法规。
展望未来，AI 工具 将在机构投资领域发挥越来越重要的作用。随着 大模型 技术的不断发展，AI 将能够更好地理解金融市场的复杂性和不确定性，并为投资者提供更准确、更可靠和更有价值的分析结果。同时，人机协作 的模式也将变得越来越普遍，人类专家和 AI 将共同合作，共同推动机构投资的发展。
结论：拥抱人机协作，提升机构投资竞争力
大模型 和先进 AI 工具 为机构投资者带来了前所未有的机遇，可以帮助他们提高投资效率、降低风险和提升业绩。然而，AI 工具 并非万能的，在机构投资领域，人机协作 是至关重要的。通过结合 AI 的速度、规模和广度优势，以及人类专家的专业知识、经验和批判性思维，机构投资者可以最大限度地发挥 AI 的潜力，同时确保必要的 人工审核 和验证，最终提升投资竞争力。文章中介绍的 Perplexity Finance 和相关的 提示词 示例，为机构投资者提供了一个可行的起点，帮助他们构建安全、高效和可靠的 AI 工作流，在激烈的市场竞争中脱颖而出。拥抱 人机协作，机构投资者才能真正实现 AI 赋能，并为客户创造更大的价值。