金融行业研究（兼职合作）

优缺点分析

角色解读

• 可向 AI 产品专家 / 投研产品顾问方向发展，成为金融 AI 领域稀缺的“懂业务又懂产品”的复合型人才
• 持续参与可积累 AI 在投研场景落地的实践经验，形成个人在智能投研方向的方法论与行业影响力
• 若合作顺利，有机会从任务制合作转为更长期的产品顾问或研究负责人角色
• 把一线投研工作的真实流程拆解成可定义的任务：明确输入、输出与质量标准，为 AI 插件提供专业基准
• 试用并评测 AI 生成的研报、财务模型与盈利预测，指出专业性问题、给出改进方向
• 参与插件需求定义与产品形态打磨，帮助技术与产品团队理解投研业务的真实痛点与合规边界
• 扎实的行业/公司研究功底，完整经历过多个财报季，能独立完成财报点评、深度报告与估值建模
• 熟悉会计调整、口径变化与财务报表勾稽关系，能识别盈利预测与市场预期差中的不合理之处
• 具备合规意识，理解信息留痕、假设披露与内幕信息边界
• 能把隐性的专业判断显性化、结构化地写成文字并与非投研背景的同事沟通

申请策略

• 在申请材料中直接体现“愿意把判断标准写成文字”这一核心差异点，可附一段对 AI 生成研报的简短点评样例
• 面试前了解智谱的产品线（如 GLM 系列模型与行业解决方案），思考投研插件可能的形态与落地场景
• 突出你独立覆盖的行业或公司范围、覆盖年限与完整经历的财报季数量，用具体标的说明覆盖面
• 列举你常态化产出的成果类型：财报点评、深度报告、盈利预测、估值模型，最好附上可公开引用的样例
• 展示你对会计口径调整、经常性损益识别、勾稽关系核查的具体处理习惯，这是 JD 反复强调的点
• 若有 AI 研究工具（如 ChatGPT、Copilot、各类智能投研平台）的实际使用经验与使用心得，务必单独列出
• 提前梳理并写下自己的一套“研究报告质量检查清单”，明确合格稿件必须包含什么、绝不能出现什么
• 整理一份脱敏的完整分析案例，能复盘从原始披露到观点输出的全流程

面试指南

• 回答流程类问题时，用“时间轴 + 关键决策点”的结构，先讲信息来源与验证顺序，再讲模型如何迭代、观点如何收敛
• 回答质量判断类问题时，先给出可检验的标准清单（如数据来源可溯、假设显式披露、逻辑链完整），再举一个你实际否掉某篇稿件的反例
• 回答 AI 评测类问题时，采用“先复现问题—再归因（数据/口径/逻辑/幻觉）—后给可执行改进建议”的三段式表达
• 请完整复盘一次你从原始披露、调研验证到模型更新、观点输出的分析流程
• 在你看来，一篇合格的研究报告“必须包含什么、绝不能出现什么”？
• 你在盈利预测中如何处理会计口径变化、经常性损益识别与预期差判断？举一个具体例子
• 如果 AI 生成的研报在逻辑或数据上出现专业性问题，你会如何定位问题并向产品团队反馈？
• 你如何理解投研场景中的合规边界，尤其是内幕信息与假设披露？