Hebbia 是一款在线服务：面向金融与咨询的大批量文档分析平台。

下面列出 10 个具体场景，每个都注明适合与不适合的情况。

10 个场景

  1. 专业文档初稿：需要人工复核。
  2. 资料检索与摘要：适合每周重复执行。
  3. 合规清单：效果依赖输入材料质量。
  4. 批量文档审阅：适合先小范围试用。
  5. 客户沟通稿：适合先小范围试用。
  6. 财务人员：单据识别录入：需要人工复核。
  7. 数据分析师：取数与 SQL：效果依赖输入材料质量。
  8. 咨询顾问：行业研究：可以做成固定模板。
  9. 科研人员：文献检索与阅读：适合先小范围试用。
  10. 销售：客户背景调研：适合先小范围试用。

挑两个场景细看

批量文档审阅

适用情况：手头有一批合同、报告或单据时。

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。

检查点：只标问题不下结论。

合规清单

准备材料：一项业务流程。

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。

检查点：注明了确认对象。

不适合的场景

  • 需要专业资质最终签字的判断。
  • 无法核实来源却要公开发布的内容。
  • 涉及他人隐私且未获授权的材料。

更多可以试的用法

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」。

交付前确认：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：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。

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：识别模型在新场景失效

补充新场景的标注数据重新评估。

概念补充：人在回路

关键判断必须由有资质的人员确认。

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：咨询顾问

咨询顾问可以用 Hebbia 处理行业研究、访谈整理等工作。需要注意：客户机密遵守保密协议，研究结论注明来源。

适合人群：科研人员

科研人员可以用 Hebbia 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：财务人员

财务人员可以用 Hebbia 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。

写在最后

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。

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

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