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。

用 AI 最容易犯的错是「看着不错就用了」，这篇给出一张可复用的打分表。

评分表（每项 1 到 5 分）

维度看什么1 分5 分
专业准确是否符合行业规范和事实明显不合格无需修改即可使用
可追溯结论能否回到原始资料明显不合格无需修改即可使用
合规是否满足行业监管与隐私要求明显不合格无需修改即可使用
责任清晰是否保留专业人员的最终判断明显不合格无需修改即可使用
效率是否切实减少重复性工作明显不合格无需修改即可使用

建议：任一维度低于 3 分就不要直接使用；总分用于比较不同提示词或不同工具的效果。

用一个任务试打分

批量文档审阅

输入：一批合同、报告或单据。

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。

验收标准：只标问题不下结论。

怎么让评分更可靠

  • 同一批材料至少测 5 次，不只看最好的一次。
  • 两人分别打分，分歧大的维度再讨论标准。
  • 把 AlphaSense 的结果与人工完成或 Hebbia 的结果放在一起盲评。
  • 每次改提示词后用同一批材料复测。

更多可以试的用法

资料检索与摘要

输入：一个专业问题。

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。

合规清单

适用情况：手头有一项业务流程时。

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。

验收标准：注明了确认对象。

常见问题：客户误以为是专业意见

在输出中加入明确提示，并由专业人员审核后再发出。

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。

常见问题：数据合规审批卡住

提前准备数据流向说明、供应商资质和合同条款。

概念补充：环境感知文书

在征得同意后记录对话并自动生成专业记录。

概念补充：审计日志

记录谁在何时用 AI 处理了什么数据。

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。

适合人群：科研人员

科研人员可以用 AlphaSense 处理文献检索与阅读、实验记录与数据整理等工作。需要注意：遵守期刊和机构关于 AI 使用的披露要求，引用逐条核对。

适合人群：研究生

研究生可以用 AlphaSense 处理文献阅读、开题与论文写作等工作。需要注意：遵守学校学术诚信规定，AI 只用于辅助理解和润色。

注意事项

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。

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 AlphaSense 的数据处理条款，再决定能否使用。

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