在「垂直行业」类工具里，AlphaSense 的定位是：面向投研与企业情报的市场信息搜索平台。

下面用几组示意对比，说明同一任务里提示写法和流程不同会带来什么差别。

对比一：模糊指令 vs 明确指令

改之前：直接说「帮我合规清单」。结果往往泛泛而谈、格式随意。

改之后：写清材料、格式和验收标准：

针对这项流程列出需要关注的合规检查点，每项注明依据类型（法规 / 行业标准 / 内部制度）以及需要向谁确认。

变化（示意）：输出结构稳定，可以直接按「注明了确认对象」检查。

对比二：一次做完 vs 分步完成

改之前：把「批量文档审阅」的全部要求一次塞进去。改之后：先让它给出计划或大纲，确认后再逐步完成。变化（示意）：中途发现偏差可以及时纠正，返工更少。

审阅这批文档，标出缺少关键条款、金额不一致或日期异常的文件，输出问题清单，不做最终判断。

对比三：不检查 vs 带检查点

改之前：拿到结果直接用。改之后：每次都对照「待确认处被明确标出」检查，并让工具列出它不确定的地方。变化（示意）：问题在交付前被发现。

以上对比均为示意，用来说明方法差异，不代表具体的效率数字。

延伸练习

资料检索与摘要

适用情况：手头有一个专业问题时。

检索与这个问题相关的权威资料，给出摘要并附出处，明确区分「资料原文结论」与「推论」。

验收标准：区分原文与推论。

客户沟通稿

准备材料：一个需要向客户解释的专业问题。

用非专业人士能理解的语言解释这个问题，避免给出绝对化承诺，并提醒客户需要专业人士最终确认的部分。

检查点：没有绝对化承诺。

常见问题：从业者担心责任问题

明确 AI 只做草稿与检索，签字与判断由专业人员负责。

常见问题：识别模型在新场景失效

补充新场景的标注数据重新评估。

常见问题：输出引用了不存在的条款或文献

只接受能追溯到原文的引用，逐条核对。

概念补充：审计日志

记录谁在何时用 AI 处理了什么数据。

概念补充：免责声明

说明 AI 输出仅供参考、不构成专业意见的提示。

适合人群：法务与律师助理

法务与律师助理可以用 AlphaSense 处理合同初审、法规检索等工作。需要注意：AI 输出不构成法律意见，条款和法规必须由执业人员核实。

适合人群：数据分析师

数据分析师可以用 AlphaSense 处理取数与 SQL、清洗与可视化等工作。需要注意：确认指标口径，敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。

适合人群：财务人员

财务人员可以用 AlphaSense 处理单据识别录入、报表说明与分析等工作。需要注意：财务数据属于敏感信息，优先使用企业版或本地方案，结果需复核。

使用提醒

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 AlphaSense 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

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