展示AI在投资备忘录提取和辩论工具中的应用，大幅降本增效
我们现在在AltimeterCap内部使用AI的一些例子...
1/ 投资备忘录提取工具
这一直是分析师时间的一大痛点。每次更新需要20分钟——假设每周40小时x52周=每年2080小时。假设人力分析师年薪20万包括福利。每次更新成本为32美元。数量是80家投资组合公司x每年4次更新x2（期中不定期更新）
相比之下，每个任务的LLM成本只需1美分的token费用。总共大约30美元的token成本和2天的开发时间就能搞定。
每年节省2万美元，可变执行成本降低99.97%，并且拥有一个可调用和交互的实时投资组合数据库，可通过聊天机器人或可视化界面操作。
无需数据可视化工具，减少人力。只是释放分析师时间去做更多研究，而不是填写数据...
2/ Axiom Council Tool——我们版本的Perplexity刚推出的功能
一个由多个LLM组成的委员会，能够访问网络搜索并对话题进行严格辩论。结果反馈给一个“主席”模型，然后由它总结各方观点。
我们用Replit Agent 3花了大约45美元构建了这个工具……而且我们今天早上才开始构建。@amasad
我本来已经在研究过程中手动操作——将内容分别粘贴到不同的聊天应用中，但现在我们开发了一个自定义工作流，可以分享给整个组织。
这就是“低代码”愿景变成了现实...
感谢emilio和@altcap
1/ 投资备忘录提取工具
这一直是分析师时间的一大痛点。每次更新需要20分钟——假设每周40小时x52周=每年2080小时。假设人力分析师年薪20万包括福利。每次更新成本为32美元。数量是80家投资组合公司x每年4次更新x2（期中不定期更新）
相比之下，每个任务的LLM成本只需1美分的token费用。总共大约30美元的token成本和2天的开发时间就能搞定。
每年节省2万美元，可变执行成本降低99.97%，并且拥有一个可调用和交互的实时投资组合数据库，可通过聊天机器人或可视化界面操作。
无需数据可视化工具，减少人力。只是释放分析师时间去做更多研究，而不是填写数据...
2/ Axiom Council Tool——我们版本的Perplexity刚推出的功能
一个由多个LLM组成的委员会，能够访问网络搜索并对话题进行严格辩论。结果反馈给一个“主席”模型，然后由它总结各方观点。
我们用Replit Agent 3花了大约45美元构建了这个工具……而且我们今天早上才开始构建。@amasad
我本来已经在研究过程中手动操作——将内容分别粘贴到不同的聊天应用中，但现在我们开发了一个自定义工作流，可以分享给整个组织。
这就是“低代码”愿景变成了现实...
感谢emilio和@altcap