蓝鲸记者训练营复盘｜万得集团副总裁葛正琦：财经记者如何用好金融智能体？

蓝鲸新闻3月31日讯（编辑 李梦琪）OpenClaw 市场上掀起了一股“龙虾热”的同时，也让更多人愈发关注金融智能体在财经报道中的实际价值：它究竟具备哪些核心能力？又该如何借助金融智能体来提升报道的效率与深度？

蓝鲸记者训练营2026财经记者系列专场第1期，万得集团副总裁、首席战略官葛正琦分享Agent拥有的核心能力以及如何通过金融智能体提高报道效率。她以万得集团旗下的金融智能体Alice为核心案例，系统地演示了AI Agent如何覆盖选题生成、公司分析、财报挖掘、线索追踪、深度报道五大核心场景的过程，将原本耗时数小时的数据搜集与分析工作压缩至分钟级别。

在其看来，Agent时代真正被取代的是低效重复的信息搬运，而真正优秀的记者将因此获得更广的报道半径与更深的内容穿透力。

以下为内容整理自分享内容（部分）：

随着生成式AI技术不断发生发展，我们始终与创新技术应用紧密联系，在全球金融AI应用领域不断实践。经过无数版本迭代，我们打造的金融智能体Alice已经成为一个可以帮助用户完成日常工作任务、串联起工作流程甚至打造数字分身的AI金融工作系统。

Alice能够在选题、公司分析、财报挖掘、线索追踪、深度报道等五大场景赋能财经报道，相当于为记者打造了一支能够追市场、跑公司、盯财报、追热点、写深度稿的智能财经报道团队。

场景一：如何打造一个 7×24小时随时在线的选题中台

财经记者工作看似需要花费大量时间写稿，但真正消耗时间的往往是动笔前的数据分析工作，如浏览大量公告、电话会、财报、历史数据、各方机构观点等。

过去，财经报道需要紧盯信息流，AI Agent的出现宛如为记者提供了一支随时可调度的“智能团队”。我们打造的Alice就是一个7×24小时随时在线的选题中台。

以编辑部的临时紧急选题为例。记者进行市场热点的财经报道，困难点在于如何在很短的时间内迅速剖析复杂的市场变化，发现新闻事件报道的独家视角。以“市场风格从科技成长转向高息红利”的紧急选题任务为例，Alice能够从政策、流动性、业绩预期、风险偏好等多个维度拆解市场变化，给出趋势判断，梳理关键新闻事件，并生成对比图表。

更进一步，它还能基于分析生成五个可执行的选题方向，区分快评、趋势稿和公司切口，并提供标题、核心论点、需补充数据及理想采访对象等具体建议。

针对一个话题，Alice能够迅速讲清楚四件事情：一是把市场变化拆解成记者可以直接理解和转述的框架；二是给出一些判断，而不是只做信息的整理和堆砌；三是补充近期事件的相关资料和催化剂，让稿件能够更加有抓手；四是给出数据分析和可借鉴的图表。

场景二：如何拆解上市公司的核心逻辑、市场分歧点以及报道切入口

Alice还可以进一步拆解上市公司的核心逻辑、市场分歧点、报道切入口，它会变得越来越像一支基本面的研究团队，而不只是去解释市场，它能够穿透公司。

跑上市公司的财经记者经常会遇到一些任务，比如需要尽快写一篇上市公司深度稿件，记者通常需要全面了解这家公司的简介、主营收入、核心产品、业绩情况以及券商研报观点，最终判断这家公司是否值得写、有哪些亮点、风险与看点。然而海量琐碎的资料往往让人难以快速形成清晰的判断。

过去这些繁琐的工作现在都可以由Agent承接，我们的Alice可以为记者做初步的挖掘和判断工作，它如何从上市公司视角进行市场分析？

比如在系统内进行提问：请你用投资机构看公司的方式，快速地拆解宁德时代、比亚迪、寒武纪、中芯国际的核心产品结构、收入驱动、利润驱动、关键经营指标以及近两年市场最关心的核心分歧，并且站在财经记者的角度给出三个切入点。Alice就会快速从Wind底层数据库中收集各种各样的定量、定性信息，快速进行公司基本面分析和比较。

除了信息外，Alice还会给出信息怎么来、从哪来，保证相关数据可溯源，方便记者进行核查验证。真正的AI幻觉可以在过程中被管理，Alice的工作流程能够很好地帮助大家管理幻觉，因为每一步的数据都会给出方便验证的渠道，以便大家能够进一步查看与挖掘。

Alice生成的内容并不是完整的成熟稿件，核心是赋予记者三层能力：第一层能力是如何讲清楚一个公司的核心业务逻辑；第二层能力是怎么把市场真正关心的视角说明白；第三层能力是如何找出报道的切口和主题。这是一个从公司发布内容到市场观点的升级过程。

场景三：如何挖掘财报内容中的矛盾点

分析挖掘财报内容中的矛盾点是一件很困难的事情，海量资讯与上百页的财报内容、会议纪要等数据扑面而来。尤其对财经记者而言，高峰时期往往需要同时跟踪数十家公司的信息。如今的财报季，AI能够帮助记者进行总结，找到财报数据中的异常点。

AI 可以自动帮助记者提取一些关键财务数据指标变化，自动识别财报中的异常与矛盾问题，并按照新闻价值排序生成追问清单。

财报解读比拼的不是快，而是要有火眼金睛，迅速定位到问题和价值点。以锦龙股份为例，发布业绩公告后如何迅速判断这家公司的价值、风险点？可以通过Alice终端界面上的Alice risk进入风控界面，以对话方式要求Alice找到财报中的十个变化。Alice 不是帮助记者做财务摘要的笔记，也不是简单的业绩会纪要。它能够快速地把背后别人读不出来的内容分析出来。

场景四：如何进行金融线索追踪？

对追踪热点、公司公告的记者而言，最大的挑战在于难以同时追踪市场上大量的资产重组、股权变动、回购诉讼、研发进展、监管处罚等系列信息，零散的线索极易淹没在海量信息流中，让记者难以把握主线。

AI时代，记者的竞争力可能不在于更快地发布信息，而在于能够更早地把信息串联成主线。当企业发布公告时，所有媒体都在争发快讯，记者很难迅速发现第二落点，把事情由点及面地剖析清楚，将历史线索贯通起来。AI引入金融领域后，能够根据历史公告、同行案例以及资本市场关注点，提炼出一条公告背后真正意味着什么。

如果想要了解过去上市公司有哪些事件值得报道，可以直接向AI提问，过去一个月有哪些上市公司值得报道的重大事件，它会帮忙进行简单梳理，然后可以再根据重要性进行深度追踪挖掘。

针对复杂线索、数据指标进行的梳理工作是海量级，但Alice能够在一两分钟内就完成信息的收集，这是人力难以迅速完成的工作量。把握主线之后，还可以让AI基于主线分析应该采访谁、补充哪些数据、产生哪些影响。在我们看来，一个追热点的财经记者使用Alice，宛如拥有一支金融线索追踪团队，进行全维度分析跟踪。

场景五：如何进行深度报道？

深度稿件的难点在于横向对比、研究框架构建与可视化呈现。我们以"券商AI竞逐"为例进行演示：让Alice按营收前十券商整理其近一年AI布局，并按C端财富管理成熟度与机构投研成熟度两个维度进行评分，最终输出一张包含各家券商核心能力标注的气泡图。

这类资料收集工作过去需要两三天的体力投入，现在Alice帮你把它缩成了五分钟之内能出的骨架和框架，配上后续补访，大概也就一小时的工作量，这至少是上百倍的效率突破。

更重要的是，记者因此拥有了更多精力聚焦在那些原来来不及做的深度稿件。

除了上述五大场景，AI Agent更重要的一个变革是把自己最擅长的工作方法变成可复用的Skill。这意味着我们不仅可以借助AI迅速完成任务，还可以培养和拥有无数个越来越像自己的数字分身。

在Alice 的技能广场，提供上百种Wind官方技能去适配实际需求，提问越多它解锁的技能就越多。每个人做事情都会有自己的方法论，越是优秀的记者，越带有自己独特的研究视角或分析视角。通过点击创建技能，可以把自己的做事方式以自然语言告诉Alice，它就能够帮助记者刨根问底，调用上千万个智能体工具和MCP工具完成工作。完成技能创建后，Alice就可以将之变成稳定的、可反复调用的工作流。

Agent时代下，真正被取代的是那些反复低效的搬运整理工作。过去记者受制于时间来不及做深的选题，现在可以从机械的劳动中抽离，投入到判断采访、求证表达等方面，让真正优秀的记者能够拥有更大的报道半径、更深的穿透能力和更快的交付速度。

蓝鲸记者训练营-2026财经记者系列专场

蓝鲸记者训练营依托鲸平台智库资源打造，覆盖超过100个行业及细分领域，定期面向财经新闻从业者提供系统化、实战导向的系列活动，为全国记者提供职业成长机会。

目前训练营聚焦财经报道核心能力的提升，已经形成财经报道创作、产业链深度调研、走进上市公司、AI技能提升等系列活动。

长期邀请知名财经媒体人、资深证券分析师、上市公司高管、法律财务专家、热点产业专家等担任讲师，形成了兼顾理论深度与一线实操的课程体系。

免责声明：所有平台仅提供服务对接功能，资讯信息、数据资料来源于第三方，其中发布的文章、视频、数据仅代表内容发布者个人的观点，并不代表泡财经平台的观点，不构成任何投资建议，仅供参考，用户需独立做出投资决策，自行承担因信赖或使用第三方信息而导致的任何损失。投资有风险，入市需谨慎。