中金公司AI投研skill构建分享：以转债公告处理为例

一、核心要点

• 本次为中金公司闭门会议，内容仅供参，不构成投，会议内容未经许可不得对外传播。
• 构建转债公告处理的AI skill核心框架为“好”“难”二字：“好”明确目标（精简干货、无无关内容），“难”提示潜在风险（高token消耗、不稳定产出、内容冗余）。
• 具体实践环节分四步推进：读取、筛选、提纯、成文，每一步明确好的标准、难的难点及验收要求。

二、关键操作细节

• 计划模式构建：需用专业大模型完成计划，后续步骤用效率更高的模型以降低token消耗。
• 筛选环节：可通过人工构建关键词硬编码、AI初筛后人工修改、手工标注后AI学习等方式，实现60-70%无效公告硬排除，90%以上有效公告满意率。
• 提纯环节：利用上市公司公告的结构化特点，仅读取对应章节，控制单次读取长度不超1万字，适配大模型上下文容量。
• 成文环节：采用持久化存储公告内容（如json文件），避免大模型上下文拥挤导致的幻觉问题。

三、风险与关注

• 普通投研人员对自身专业领域的“好”“难”判断清晰，无需过度拆分细节给AI，类似家长过度辅导孩子会限制其自主思考。
• 构建skill时需重点规避高token消耗（如巨量公告、整页pdf读取）及AI不稳定产出问题。

四、后续提示

• 投研人员需结合自身专业知识判断“好”“难”，无需焦虑AI替代，稳定、低成本输出专业内容是核心价值。