导读：2023年ChatGPT出现之后，AI人工智能已经成为了移动互联网之后最大的产业趋势。世界进入AI时代后，最明显的变化之一是生产效率提升。前两天看到英伟达创始人黄仁勋来中国开年会，提到英伟达作为全球市值最大的公司，员工数量是微软的八分之一。越来越多的人通过AI的工具，已经能够驾驭越来越多的信息和产出。

每一个行业受AI的影响可大可小，但是在金融领域，AI的改变肉眼可见。无论是开会纪要的AI整理，知识获取的AI回答，还是通过AI过滤出有效信息。可以说，AI已经成为了金融领域的重要部分。

作为一家AI原生的金融科技公司，进门是资管行业的智能投研工作台，帮助用户在整个投研工作流中提效、挖掘信号。

从上海的陆家嘴、到北京的金融街、再到深圳的福田区，进门（包含App、PC端）是许多专业投研人士每天必用的工具。创立12年以来，进门也从1.0时代的卖方路演平台，迭代到了2.0时代的AI投研工作台，不变的是对投研效率提升的初心。当然，所有效率提升的前提是安全，进门自创业之初，就一直把安全合规作为公司发展的生命线。

当AI的时代到来后，进门也迎来了最好的时代。

从沟通场景的“富矿”出发

2013年，在万众创新的热潮下，程建辉创立了进门。在创业之初，程建辉希望打造一个提升二级市场投研效率的平台。但是，从哪里作为切入点，程建辉和初创团队做了很长时间的思考。在当时，和投研相关的切入点多种多样，从股票论坛、到行情软件，再到投研报告和模拟组合等等。

方向决定了一个企业的长期价值。在对资本市场做了深度研究后，程建辉决定以分析师路演平台为切入口，打造出一个汇集买方机构、卖方分析师、上市公司沟通场景的平台。

在程建辉看来，沟通场景是一个天然的“富矿”，具有最高的信息价值和时效性。创业初期，进门先从高频刚需的卖方投研沟通为切入点，逐渐成为了卖方研究所使用最多的路演平台。卖方高频的使用，带来了更多的买方投资者。在这个过程中，进门的产品形态、功能的便捷性、白名单的合规管控等功能，得到了大量专业投资者的认可。

在这之后，进门把沟通场景变得更加丰富，不再局限于早期的卖方研究员线上路演模式，而是形成了一对多、小范围会议、公开路演、策略会、晨会、闭门路演等多样化的沟通场景。2023年，随着腾讯战略投资进门，进门成为了腾讯生态链的一部分，实现了会议底层和腾讯会议的打通。至此，进门打造了一个独特的二级市场生态链：

对于卖方分析师来说，进门是他们与机构投资者沟通的高效工具。他们是进门线上平台的主要内容提供者。每天，进门都会上线数百场到上千场的分析师路演，种类丰富。

对于上市公司来说，进门是他们进行投资者关系管理的一站式系统。进门依托平台庞大的分析师、专业投资者流量资源，为上市公司提供投资者关系管理服务。工商银行、中际旭创、泡泡玛特、老铺黄金等诸多全市场关注度最高、最头部的上市公司，都在用进门平台召开业绩发布会。

对于买方机构投资者来说，进门是他们一站式获取资本市场投研信息的平台。

在这个过程中，进门也实现了提升投研效率的第一步，并且彻底改变了早年“电话会议”的沟通形态。卖方研究所越来越多用进门取代传统的电话会议，上市公司的earning call也在进门开展。买方投资者每天都会用进门APP查阅大量的投研信息。甚至有人开玩笑说，进门的出现增加了大家的工作强度，进门平台的电话会议从早上6点开始，一直能持续到晚上12点。

除信息获取外，进门还通过云文档能力，帮助用户沉淀投研信息与心得。进门云文档是平台投研信息管理与协作的核心枢纽，它融合了石墨文档的专业编辑能力，统一归集 AI 参会、AI 会议托管、转写、翻译及用户上传的各类文档，形成完整的私域投研信息库。依托这一共享知识库，团队可高效实现知识流转与复用；用户还能将其作为数据库，进行问答与调用。

颠覆了投研沟通模式的进门，坐拥了一个具有高质量投研信息和数据的“富矿”。在有了这个“富矿”之后，接下来就是第二步，用AI工具对投研信息“炼丹”。

AI进宝，对高质量投研信息“炼丹”

一个公司要持续创造价值，必然需要时代背景的赋能。当进门踏入增长的第二阶段时，投研的智能化时代也已经到来。信息已经不再成为阿尔法的来源，对信息的提取和认知变得愈加重要。2025年，进门上线其超级投研智能体“AI进宝”，从几个方面解决投资者的痛点：

第一个层次，通过AI Agent，快速完成用户的特定任务，显著提升工作效率。无论是要快速了解一家上市公司，还是对一场路演会议进行纪要转写，进门都能帮助投研人员快速提高工作效率。

第二个层次，让AI处理非特定场景的问题，使其具备更智能化的分析师思考能力。进门最新上线的“投研大脑”能力，引入了深层次的专家分析框架，将专家经验封装为标准化的认知技能（Cognitive skills），同时支持用户自定义思维链，将个人方法论沉淀为可复用的资产。利用LLM大模型的工具能力，将自然语言指令精准映射为结构化的函数调用参数。在这个过程中，进门整合了优秀研究员的方法论，形成了针对不同行业个性化的研究引擎，提升问题处理能力。在非特定场景下，模型能准确处理事实与数据，而在观点层面则体现为千人千面。

进门的海量数据，是模型的底层基座，而MCP Server则成为了模型搭建的“脚手架”。通过MCP Server，引入了更多投研相关的数据，包括财务数据、EBD指标数据、景气数据、行业数据、产业图谱、量化因子数据等。

第三个层次，也是进门的最终目标：表达具体的投资信号。这就像无人驾驶的发展阶段一样，从L0的应急辅助到L5的完全自动驾驶，从早年的数据积累到之后训练模型出自动化的模型。人工智能的进化速度，远超我们的想象。

在AI时代，数据成为了一种全新的“石油”。要把一个模型训练好，必须有高质量+高频率的数据做支撑。进门基于独特的高频次沟通场景，为进宝AI模型提供了独特的“养分”。截至2025年底，进门已经和74家券商合作，平均每年的公开路演数量超过数十万场。进门的会议系统，服务了超过3100家上市公司，其中有1000多家上市公司采购了进门的系统。

十年专注才能形成专业

2015年创立至今，进门放弃了很多看似“诱人”的机会。程建辉始终认为，长期聚焦才能打造出可积累的竞争力。进门打造的这套系统，从投资的本质出发，解决投研工作中的四大痛点。

1）投研信息获取效率。通过丰富的AI工具，解决投研信息的获取效率。比如说，进门很早就研发了会议机器人的功能，能够帮助投资者托管他们感兴趣，但又没时间参与的会议。再比如说，进门研发了微信机器人，能够在海量的微信群中帮助投资者快速阅读和过滤信息。此外，进门自研的金融ASR调优模型，基于76万中英文专业词库和数十万纠错词库（这两者都在随着时间不断累积增加），能够大幅提高金融相关的会议转写准确度。

2）投研信息获取密度。基于市场最具差异化和独特性的会议信息资源，进门引入内资研报、外资研报、财务数据、EDB数据、优质第三方研究机构的研究内容。

3）数据治理与分层。前面提到，数据不再稀缺。进门对海量数据进行深度挖掘，不断进行模型训练与优化。并且对数据进行分层分级管理，保证数据的安全精密。

4）智能分析与投资信号。进门的业务场景Agent，能够处理特定场景的特定任务。AI进宝智能问答，能够洞悉搜索意图进行信息智能分析，解决非特定场景的非特定任务，最终能实现投资信号的涌现。

从创业至今，程建辉始终把数据安全和合规放在了第一位。金融是“国之重器”，信息的安全和合规是金融服务业的生命线。正是在确保了安全性的背景下，越来越多机构投资者选择和上市公司都选择通过进门获取投研信息。

帮基金经理打造AI研究员

过去一年，资本市场开始进入高质量发展的新时代，基金经理告别了单打独斗的模式，开始进入平台化和团队化的新范式。如果我们看海外的资产管理行业，多基金经理模式是普遍的常态，绝大多数投资者记住的是产品和公司品牌，很少有人知道具体管理的基金经理是谁。

而今天，中国资本市场也开始向海外模式看齐。越来越多基金公司，开始思考如何构建基于投研平台的护城河。投资的能力要能够沉淀，不被个人的流动所影响。其中一个最重要的方向，就是打造高效的投研系统。基于平台的认知是能真正留存下来，并且赋能每一位投研人员。

另一个时代的背景是，上市公司的数量越来越多。早期靠个人“翻石头”的模式，也开始变得越来越难。假设基金经理用一周时间看懂一家公司，一年下来也大概只能看懂50家公司。即便基金经理能用一天迅速了解公司，一年下来也只能了解大约300多家公司。买方投研的AI化，已经成为了一个必然的趋势。甚至越来越多的资产管理公司，把AI工具嵌入到他们的投资流程中。

为了今天的这个时代，程建辉准备了十年。一棵树要长得足够高，必须有足够深的根基。在完成了向下扎根后，进门开始向上生长，成为投资者最好的AI助理，帮助基金经理打造数字研究员。为了这个目标，他们每天都在奔跑。

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