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      80%行業(yè)滲透率!訊兔科技自述Alpha派「AI會議助手」的幕后故事

       2025-10-16 17:54  來源: 互聯(lián)網(wǎng)   我來投稿 撤稿糾錯

        阿里云優(yōu)惠券 先領(lǐng)券再下單

      10月17日,就是訊兔科技Alpha派發(fā)布新版AI會議助手產(chǎn)品一周年的日子。若追溯至早期的AI紀(jì)要、會議機器人,這個功能已陪伴用戶走過了一個完整的市場牛熊。根據(jù)后臺數(shù)據(jù),過去一年,Alpha派每天為全體用戶節(jié)省聽會時間超過5000小時。據(jù)不完全統(tǒng)計,在二級市場的各類電話會、線上會議中,超過80%都有我們的AI助理在場幫聽。

      這個產(chǎn)品也因此受到了除產(chǎn)品用戶外的很多AI應(yīng)用投資者、分析師的關(guān)注,被認(rèn)為是AI Agent技術(shù)在垂直行業(yè)(金融)內(nèi)的首個落地乃至盈利的應(yīng)用。作為Alpha派產(chǎn)品的研發(fā)者,我們很愿意和大家分享下這個產(chǎn)品既往研發(fā)迭代的心路歷程,談?wù)勎覀兊腁I產(chǎn)品價值觀,希望為整個AI應(yīng)用行業(yè)的研發(fā)貢獻(xiàn)一線實踐思考。

      訊兔科技聯(lián)合創(chuàng)始人、Alpha派產(chǎn)品負(fù)責(zé)人 崔予淳

      1.緣起:一個多年未盡的“心結(jié)”

      在兩年前開始研發(fā)會議機器人時,這個場景對訊兔科技團隊來說,就已不是一個新鮮的“需求”。

      早在2020年,訊兔創(chuàng)始團隊研發(fā)投研數(shù)字化系統(tǒng)時就發(fā)現(xiàn),疫情將大量線下路演轉(zhuǎn)為線上,讓基金經(jīng)理、研究員參會變得“更卷”。我清晰記得,到了2021年,許多基金經(jīng)理團隊都有專人助理,每天辛苦地錄制、整理會議紀(jì)要。一位基金經(jīng)理曾開玩笑說“跑步聽會、開車聽會、洗澡也要聽會”。后來我們創(chuàng)業(yè),和不同機構(gòu)的朋友聊起這段經(jīng)歷,發(fā)現(xiàn)大家彼此彼此,不禁會心一笑。

      2020年,大語言模型尚未問世,我們只能依賴RPA和基于BERT框架的傳統(tǒng)AI模型,打造一個“半自動化”的系統(tǒng)。用戶需手動錄入?yún)畔?,有時甚至需要人工輔助錄制;AI也只能做語音轉(zhuǎn)寫,不僅談不上“紀(jì)要”,內(nèi)容也有不少錯誤。總之,用戶體驗亟待提升。

      當(dāng)我們離開機構(gòu)創(chuàng)業(yè)時,這個產(chǎn)品從工作流、用戶體驗上看依然是個半成品。但這個場景的痛點確實太強,成為一個我們未盡的“心結(jié)”,時時盤旋在產(chǎn)品團隊腦子里,每次有新的AI技術(shù)突破就想到它,希望能夠徹底攻克——這大概也是我們能成為全市場第一個在GPT-3.5發(fā)布后,最快將AI應(yīng)用于會議紀(jì)要與會議全流程的底層邏輯。

      2.破局:在技術(shù)爆炸中,交出“AI紀(jì)要”的第一份及格答卷

      幸運的是,2022年底 AI 技術(shù)迎來爆發(fā)期,大語言模型應(yīng)運而生。我們敏銳察覺到,破解會議紀(jì)要難題的曙光終于出現(xiàn)。

      說實話,2023年初的GPT-3.5,能力遠(yuǎn)不及今天的模型,甚至有些“菜”。若只是粗暴地將生活中隨機的會議文本丟給它,根本無法生成合格的紀(jì)要。但我們研究發(fā)現(xiàn),投研領(lǐng)域的會議紀(jì)要范式相對統(tǒng)一,基本遵循“要點+QA”的框架。這意味著,只要給予模型清晰的指令和范例,讓它在框架內(nèi)輸出一份70分的紀(jì)要,是完全可行的。

      當(dāng)時模型的另一大局限是上下文長度太短(僅4k輸入token),一場1小時的會議需要拆分成6-8段分別處理,待模型處理完成后再將結(jié)果重新組裝。好在我們團隊在處理研報、長文本方面早有技術(shù)儲備,自研的金融領(lǐng)域語義切割模型正好派上用場,再疊加各類技術(shù)技巧與規(guī)則優(yōu)化,第一版AI紀(jì)要程序就這樣誕生了。

      當(dāng)時團隊里有研究背景的同事,在看到第一版AI會議紀(jì)要時當(dāng)即驚呼“牛X”——要知道,這可是行業(yè)超級痛點首次通過AI技術(shù)達(dá)到超過60分的解決水平。我們隨即連夜攻堅,最終趕在2023年4月下旬——也就是機構(gòu)投資者最繁忙的上市公司年報季,正式推出了AI紀(jì)要功能:用戶只需上傳會議錄音,幾分鐘后就能獲取AI整理完成的紀(jì)要文檔。

      功能上線即“出圈”,不僅獲得圈內(nèi)大佬與研究員們的熱情轉(zhuǎn)發(fā),小紅書上也涌現(xiàn)出大量自發(fā)推薦與測評筆記。平臺連續(xù)幾日涌入數(shù)千名新用戶,這在垂直的投研行業(yè)已是相當(dāng)可觀的規(guī)模。做投研產(chǎn)品這么多年,我們終于第一次真切體驗到了傳說中產(chǎn)品增長的“推背感”。

      3.迭代:AI內(nèi)卷中的克制——用好模型,而非“訓(xùn)”模型

      AI紀(jì)要“火”起來后,用戶反饋接踵而至,聚焦語音識別、要點邏輯、幻覺率等優(yōu)化方向。

      回溯2023年,AI應(yīng)用開發(fā)尚處于草莽階段,不少同業(yè)公司都在對外宣傳“自主訓(xùn)練金融大模型”“Fine-tune(模型微調(diào))”,仿佛模型只要做了 Fine-tune,檔次就瞬間提升了十倍。面對當(dāng)時待優(yōu)化的AI能力與層出不窮的新需求,我們始終保持克制與冷靜,明確決定不在模型訓(xùn)練和微調(diào)層面投入過多精力。支撐這個判斷的核心邏輯有兩點:其一,GPT-4發(fā)布后相比GPT-3.5實現(xiàn)了能力的巨大飛躍,我們預(yù)判,自主訓(xùn)練或微調(diào)模型的成果,很可能會被大模型自身的快速迭代輕易超越;其二,F(xiàn)ine-tune的成本極高,是普通模型API調(diào)用成本的50倍以上。

      基于這兩點,我們清醒地認(rèn)識到:把過多精力和資金砸在模型訓(xùn)練上,或許能讓對外宣傳更“體面”,但大概率是件性價比極低的事。我們更傾向于“與模型能力共同成長”,并達(dá)成了“挖掘場景、把模型用對”的共識。這個共識,在過去兩年多里幫我們避開了不少“坑”。

      在AI紀(jì)要發(fā)布后的一年間,我們陸續(xù)推出了不少“微創(chuàng)新”:如講話人身份識別、關(guān)鍵數(shù)據(jù)提取、外文會議翻譯、分段摘要等。其中最關(guān)鍵的,是我們自研的語音轉(zhuǎn)文字糾錯算法——它能大幅解決投研會議中專有名詞識別錯誤的問題,大幅解決了醫(yī)藥、科技等行業(yè)專有名詞識別錯誤的問題。

      這十幾次小版本升級,是用戶的使用反饋為我們指明了方向。我們就像搭積木一樣,把AI能力一點點拼裝整合,在解決用戶實際問題的同時,也讓大家切實感受到AI能力的持續(xù)進(jìn)化。

      4.躍遷:從單點到全程,全自動的AI“會議助理”誕生

      盡管AI紀(jì)要工具已經(jīng)“出圈”,但用戶還是要親自參會、手動錄音,我們解決的只是“寫紀(jì)要”這個末端環(huán)節(jié)。而實現(xiàn)“全流程AI參會”,正是當(dāng)年我們的“未盡事業(yè)”,我們一直裝在心里。

      這其中最難的環(huán)節(jié),就是讓機器人自動撥入并參與各類線上會議。無論是軟件端還是電話端,每種會議都有專屬的撥入方式和鑒權(quán)流程。我們不得不針對每一種類型,開發(fā)專用機器人。

      軟件端機器人的難點在于應(yīng)對各種復(fù)雜的異常情況:不少會議要填密碼、走報名流程,甚至有些特殊類型會議還會對參會環(huán)節(jié)設(shè)下專屬限制。更常見的突發(fā)場景是:客戶提前給了會議鏈接,可路演人遲到了,或是臨時改了會議時間……我們早期嘗試用視覺模型解決,但廣告彈窗等干擾因素使其很不穩(wěn)定,最終只能補充大量細(xì)分規(guī)則。

      在電話會議端,最難的是解決硬件系統(tǒng)打通難題。我們早期的技術(shù)路徑是一套虛擬電話呼叫系統(tǒng)的軟件方案,但這套方案“重”到技術(shù)供應(yīng)商一度以為我們是做微商的。后來因技術(shù)與成本等原因放棄,團隊重新研發(fā)了一套能真正模擬人類撥號行為的硬件方案。每當(dāng)投資者或客戶了解到我們這套硬件方案,都將其作為一個真切的實例感慨:垂直領(lǐng)域的Agent的價值是在“最后一公里”,通用大模型很難完全替代專業(yè)應(yīng)用。

      還有個應(yīng)當(dāng)感謝大模型的技術(shù)環(huán)節(jié),就是客戶“預(yù)約會議”消息的解析。有了多模態(tài)模型后,我們能輕松解析包含多場會議的文字通知,也能讀懂復(fù)雜的圖片版預(yù)約信息,而早在2020年我們得人工標(biāo)注3000多份圖片、文字版會議通知,才能勉強達(dá)到如今大模型80%的解析準(zhǔn)確率。

      到今天,AI會議助手累計覆蓋了10多種主流會議平臺,拆解出近50個細(xì)分參會工作流,每個場景都對應(yīng)一套參會規(guī)則和用戶的交互語言。

      AI應(yīng)用僅僅追求語感和氛圍的“擬人”是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,要讓用戶真正建立信任感,終究得靠產(chǎn)品覆蓋其每一個細(xì)分需求。當(dāng)用戶看到機器人能夠識別會議提前召開并進(jìn)行提醒,會后又按時發(fā)送紀(jì)要——這一刻就是用戶的 “wow 時刻”,也是信任感大幅加分的瞬間。

      5.快跑的背后:信任是核心,“情緒價值”也加分

      會議助手這個產(chǎn)品讓用戶上手并熟練用起來,并不容易。它的初始化動作需要多個步驟:添加微信助手、核實身份、綁定授權(quán)、發(fā)送預(yù)約等一系列操作,每一步都可能因為麻煩或疑慮而流失。所幸通過前幾年的努力和鋪墊,用戶對我們已經(jīng)很信任,從第一步到第四步,用戶整體的留存率超過了60%。

      有用戶形象地比喻道:“用PaiPai聽會,就是相當(dāng)于我用了個更聰明的錄音筆”。

      用戶同意我們幫其收聽和整理會議,是賦予我們?yōu)樗麄兎?wù)的權(quán)利——這既包括了在用戶授權(quán)下獲取信息,也需要我們高效、準(zhǔn)確地幫助他們處理信息。這份信任的基礎(chǔ),是一個清晰的價值共識:我們通過AI工具將投資者從信息過載中解放出來,讓其專注于更高價值的思考與決策。

      全方位提升投研信息獲取效率,提升信息處理質(zhì)量,是機構(gòu)投資者長期以來的根本訴求。Alpha派提供的AI助手工具,適應(yīng)了新時代的行業(yè)生產(chǎn)力發(fā)展要求,解放了投資者的時間和產(chǎn)能,能夠代表廣大機構(gòu)投資者的根本利益,從而通過不斷地創(chuàng)新,不斷摸索和引領(lǐng)了金融科技行業(yè)的前進(jìn)方向——這一層的價值共識和認(rèn)同,是用戶授予我們的權(quán)利基礎(chǔ)。

      信任的另一面是責(zé)任。長久以來,我們將用戶個人信息安全、個人會議數(shù)據(jù)安全的重要性放在最高位置,信息安全的研發(fā)投入甚至優(yōu)先于AI創(chuàng)新的投入。所有用戶個人委托我們處理的私域信息,均通過分布式加密存儲,通過了國際標(biāo)準(zhǔn)的安全認(rèn)證。在過去兩年,Alpha派沒有出過一起用戶私域數(shù)據(jù)泄露的安全事件。

      在規(guī)劃產(chǎn)品時,我們把用戶對產(chǎn)品建立信任感的時刻分成兩類:一類是產(chǎn)品功能精準(zhǔn)滿足真實需求的 “wow時刻”;另一類是產(chǎn)品通過精巧設(shè)計,觸達(dá)特定人群情緒價值的“會心一笑時刻”。

      比如,雖然用戶知道PaiPai會議助手是機器人,但我們?nèi)詾槠渥⑷肓?ldquo;乙里乙氣”的性格——回復(fù)時總帶著溫和的口吻與笑臉表情包。這個小細(xì)節(jié)常常讓專業(yè)、嚴(yán)謹(jǐn)金融機構(gòu)用戶感到驚喜,還會友善地回復(fù)機器人“謝謝”“辛苦了”,這真切拉近了用戶與AI的心理距離,也讓我們作為開發(fā)者也感到溫暖。

      另一個例子是2025年新年的“彩蛋”。當(dāng)時我們明顯感受到2024年下半年市場迎來轉(zhuǎn)機后,用戶對新一年市場、行業(yè)繼續(xù)回升向好的期待,于是特意在 PaiPai 后臺植入了一系列帶A股特色的吉祥話,讓用戶預(yù)約會議成功后自動推送。比如:“新歲將至,春暉漸近,風(fēng)正揚帆,2025年你的業(yè)績,想必是極好的”;“2024年就要過去了,黎明破曉,復(fù)蘇可期,這些年的研究和跟蹤,終究不會錯付的!”

      PaiPai推送的這些新年祝福,讓機構(gòu)投資者在新年之際會心一笑的同時,能感受到機器人背后不是冰冷的程序,而是一群懂他們、深耕投研行業(yè)的團隊,是一群真正的創(chuàng)新者。

      6.人工“笨方法”不丟人,產(chǎn)品沒人用才丟人

      PaiPai會議助手上線早期,不少用戶會問我們 “你們背后到底是機器人還是真人”,我們始終坦誠回應(yīng):必要時,真人確實會介入。

      早期的機器人偶爾會出問題——比如預(yù)約失敗、無法登錄,或是報名卡住。為此,我們內(nèi)部專門搭了個控制后臺,能隨時“接管”AI。如今,每天定時巡檢、耐心回應(yīng)用戶,再手動解決每個人遇到的參會難題,早已成了公司內(nèi)部的標(biāo)準(zhǔn)化流程。

      我們總把后臺的人工巡檢系統(tǒng)和流程,比作Robotaxi蘿卜快跑的“后臺安全員”:他們不是真人代駕,而是為服務(wù)安全交付兜底的角色。有意思的是,每次客戶了解到這個流程后,不僅沒有笑話我們?nèi)斯ば实停炊有湃挝覀儭?/p>

      還有個事我們很坦誠:AI其實沒那么強,尤其是用戶和 AI 對話解決突發(fā)情況時——比如用戶本來預(yù)約了AI參會,后來改主意想自己聽。為搞定這些邊角難題,我們寫了不少“規(guī)則”,讓程序通過規(guī)定的if-else邏輯來處理各種異常情況。這些規(guī)則雖然很不“AI”,甚至有時稍顯刻板,卻實實在在幫用戶解決了很多具體需求。我們相信,隨著AI能力不斷提升,這些“寫死的規(guī)則”終會被純粹的AI Agent整合。

      2025年AI應(yīng)用,特別是Agent產(chǎn)品火了起來,不少產(chǎn)品“為了AI而AI”——界面花哨沒重點,用戶不知道用來做什么,我們把這叫“炫技型產(chǎn)品”。但訊兔不一樣,我們從不是唯技術(shù)論的公司,始終信奉“人工+規(guī)則不丟人,你開發(fā)的產(chǎn)品沒人用才丟人”。

      7.深耕投研行業(yè),讓“信息處理的效能平權(quán)”

      會議助手上線后,在行業(yè)內(nèi)快速滲透,我們也收到了不少“拓圈”建議,提到最多的就是向C端會議助手領(lǐng)域拓展。最典型的對標(biāo)案例就是海外的Otter(AI代理參會軟件)與Plaud(AI錄音筆硬件),他們都是很優(yōu)秀的AI產(chǎn)品。C端市場的巨大想象空間確實誘人,但我們仔細(xì)評估國內(nèi)市場環(huán)境與自身能力邊界后,明確決定不采取激進(jìn)拓圈策略。

      我們始終認(rèn)為,通用會議場景拋開技術(shù)難題不談,從產(chǎn)品生態(tài)來看,必然是互聯(lián)網(wǎng)巨頭的必爭之地。而在我們深耕的投研行業(yè),即便在線上會議相關(guān)場景里,仍有大量待解決的問題,我們還有很多價值可以在這個場景中延伸。比如近期,我們推出了兩個會議助手的衍生新功能:

      (1)導(dǎo)向投資決策的“邊際變化”信息提取

      這個功能核心解決公司管理層本次與上次交流的表述差異問題。2023年開發(fā)AI紀(jì)要時,用戶便反饋單場紀(jì)要僅覆蓋“信息截面”,而“邊際變化”,才是更能導(dǎo)向投資決策的關(guān)鍵信息。開發(fā)這個工具并不容易:一是AI要理解公司模糊的表述口徑,二是依賴用戶高頻使用Alpha派,積累歷史上同一公司連續(xù)的會議交流數(shù)據(jù)。今年,算法成熟度與用戶數(shù)據(jù)基礎(chǔ)終于同時具備,用戶會后除AI紀(jì)要外,還能同步獲取產(chǎn)能、技術(shù)進(jìn)展、公司治理等維度的經(jīng)營變化分析,節(jié)省交叉驗證時間,實現(xiàn)從“信息處理提效”到“賦能投資決策”的價值升級。

      (2)“越用越強”的AI知識庫

      大家非常熟悉的PaiPai 問答助手,核心是構(gòu)建專業(yè)投研語料庫,且具備機構(gòu)投研思維、能快速檢索語料。今年年中,用戶可將自己的知識納入檢索范圍。這意味著,用戶提問時,系統(tǒng)會自動檢索其歷史委托收聽的會議內(nèi)容,輸出比公開資料庫更專業(yè)及時的分析(僅自己可見)。那么,深度用戶將形成“智能飛輪”:使用會議助手等工具越多,PaiPai掌握的信息越多、越專業(yè),對該用戶的適配性越強、越“聰明”。

      大家常說 “AI促進(jìn)了信息平權(quán)”,但我們認(rèn)為更準(zhǔn)確的是:我們不解決“信息獲取”的平權(quán)問題(畢竟信息有其各自的權(quán)屬),我們解決的是 “信息處理的效能平權(quán)”——用好Alpha派,5人的研究團隊能快速達(dá)到傳統(tǒng)10人研究部的行業(yè)覆蓋能力;對新行業(yè)不熟悉的投資者,也能快速用專業(yè)研究工具入門新領(lǐng)域研究、實現(xiàn)個人能力拓圈。

      寫在最后:真正的壁壘,是為用戶完成1000件小事

      回顧Alpha派PaiPai會議助手的成長史,它既沒有高深的技術(shù)壁壘,也不是天才想法靈光一現(xiàn),更像是AI時代里,無數(shù)產(chǎn)品從業(yè)者不斷開拓、持續(xù)探索的一個縮影。過程中我們突破過不少難關(guān),踩過不少坑,也拒絕了很多“誘惑”。但我常常思考,這幾年AI應(yīng)用層出不窮,我們能在行業(yè)里獲得部分用戶的認(rèn)可與接納,甚至讓他們愿意向AI讓渡自身權(quán)利,核心原因到底是什么?

      金沙江創(chuàng)投管理合伙人朱嘯虎曾說過,AI應(yīng)用的最大壁壘,就是“完成用戶的1000 件小事”。對此我們深以為然。AI會議助手能走到今天,正是我們?nèi)諒?fù)一日不懈拆解用戶的每一個細(xì)分場景、反復(fù)嘗試每一種技術(shù)方案、耐心回復(fù)每一個用戶問題沉淀下來的成果。

      訊兔科技團隊本就脫胎于公募基金投研團隊,出來創(chuàng)業(yè)后,又憑借前沿AI技術(shù)研發(fā)出服務(wù)投研行業(yè)的Alpha派產(chǎn)品——這正是真正的“從用戶中來,到用戶中去”。如今AI技術(shù)正在經(jīng)歷翻天覆地的變革,但AI應(yīng)用領(lǐng)域里,永恒不變的依然是對用戶價值的堅守與對用戶信任的珍視。

      再次感謝全體Alpha派用戶對PaiPai AI的信任和支持,PaiPai能力的成長,是用戶與我們共同智慧的結(jié)晶。未來,訊兔科技將始終永葆初心,認(rèn)真傾聽每一位用戶的反饋與意見,用前沿AI生產(chǎn)力,持續(xù)響應(yīng)投資者對優(yōu)質(zhì)信息的核心訴求。

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