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同级:: 2025-10-29_星期三
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分享人：肖璟
出版书籍《如何快速了解一个行业》，简七老公，公众号「很帅的投资客」「1日闻」主理人。
标签：做过咨询&金融&互联网/略懂设计和代码/写书的、奶爸。
生成式AI在研究中的应用
一个典型的研究流程是怎样的？
研究就像做饭，备菜>烹饪>摆盘，类比下来就是：咨询输入>咨询处理>咨询输出
一、咨询输入
类比，知识管理和Input环节。
咨询输入阶段，有两个难点：
难点一：数量上信息过载；
难点二：质量上观点极化；
1.1 难点1：数量上信息过载
有的放矢才能事半功倍
流程：做出假设——>拆解假设——>筛选子假设——>验证子假设
1.1.1 Step 1 作出假设
举个例子：要研究「消费降级」是否持续，该怎么办？
「消费降级」的原因是什么？
有很多方法可以去研究，问卷调查、焦点访谈、观察…（这些都能帮助找到消费降级的原因，只不过非常费时间，很可能研究还没做完，消费降级现象就已经过去了）
我们先做个假设：消费降级是因为钱不够花了。
1.1.2 Step2 拆解假设
我们一般会用议题树（这个应该是逻辑树）来拆解假设。
拆解的时候需要符合MECE原则：
议题树的好处：
- 便于分工，保持问题整体性；
- 化难为简；
- 借鉴模型，达成共识；
- 拆解利润时你会运用到最基本的财务公式（利润 = 收入 - 支出）
- 做行业分析时你可以用 「波特五力模型」（综合分析竞争者、潜在进入者、替代品、业务上游、业务下游）；
- 考虑现金流时，可以分为：营业现金流、投资现金流、融资现金流；
- 做年龄分层时，参考统计局等数据源的分层……
具体案例的拆解：
1.1.3 筛选子假设
80/20法则
80%的利益是通过最初的20%的时间和支出获得的。
决策矩阵
其实就是决策树（用于复杂决策）
举例：偶像剧里，女主该选男A还是男B？
步骤一：列维度
步骤二：分权重
步骤三：给评分
步骤四：算分数
为什么做完决策会后悔？
世界是动态变化的，
1、权重会变：价值观会变，要避免损失厌恶谬误；
2、选项分数会变
——>再评估的必要性
简单的决策矩阵：
简易版决策矩阵的使用条件：
1、决策维度只有两个；
2、两个维度的权重是一样的。
对于简单的问题，筛选议题可以很简单：
1.1.4 验证子假设
针对剩下的四个子假设，我们有相应的指标可以验证。
生成式AI在上述四个步骤中的作用：第1~2步
提示词：
我想了解中国出现“消费降级”现象的原因是什么， 请帮我做出初始假设，并把该假设拆解成议题树。 要求1:请一步步思考，答案需符合MECE 原则。 要求2:所拆解的假设层级请达到可以被搜索到的数据 或相关新闻验证的程度
生成式AI在上述四个步骤中的作用：第3步
提示词：
需要分析的子假设过多，请帮我使用决策矩阵工具， 筛选子假设以减少工作量
生成式AI在上述四个步骤中的作用：第4步
提示词：
我想验证“中国居民可支配收入增速放缓”这个假设，请帮我找到对应有哪些数据/指标，并标注好具体的信息来源。
1.2 难点2：质量上观点极化
改善方法：Step 1 拓宽输入渠道 ——> Step 2 做好咨询筛选 ——> Step 3 理性赋权资讯
事实判断与价值判断
生成式AI在上述三个步骤中的作用——
Step1 拓宽输入渠道
做好资讯筛选
推荐大模型，学术——>Consensus
总结
二、资讯处理
金字塔原理
一个典型的金字塔
构建金字塔的”四步法“
用结构化的方式对双方都有利：
对于受众：
- 更快get到你的信息；
- 更容易记住和提取；
对于表达者：
- 强迫自己先把东西理顺；
- 去掉多余的、不想关的材料；
- 懂得与用户「换位思考」。
掌握金字塔原理的三大法则
总结与提炼的对比：差别是什么？
通过两种推理方式提炼出核心观点：归纳和演绎
几种可以参考的演绎逻辑
三、资讯输出
不是每个人都有听你说完所有话的耐心。
讲个故事：厨师与顾客
比较典型的故事线：SCQR
故事线的关键要素：空-雨-［湿-］伞
英雄之路的基本模式
根据用户的兴趣和程度进行调整
