地产+AI工具系列报告之八：AI投研如何降本提效——Token、耗时与Skill优化实践

分类：金融科技

标签：AI投研、QATC、Skill工程、智能体、降本提效

摘要：东吴证券研究所发布的房地产行业深度报告《地产+AI工具系列报告之八：AI投研如何降本提效——Token、耗时与Skill优化实践》，是“地产+AI工具”系列的第八篇，也是继AlphaChain平台化之后，对AI进入投研日常生产后更基础问题的系统回答：一项AI研究任务究竟消耗多少资源、效率改善发生在哪里、质量是否同步保持，以及有效路径能否沉淀为团队可复用的Skill资产。报告给予房地产行业“增持（维持）”评级，核心主张是AI投研降本提效的关键不在于追求更少的模型调用，而在于减少“没有新证据、没有状态变化、没有质量贡献”的重复工作。 在度量框架上，报告提出三项递进层次。第一，以“通过质量门槛的完整研究任务”为效率单位，用质量调整后任务成本（QATC，即全部任务成本之和除以通过验收的交付件数量）综合衡量模型、工具、人工、等待、返工及失败等投入；若一组任务最终无任何交付通过，QATC应记为不可定义并直接披露零通过，而非呈现低成本。第二，将效率拆为Token、耗时、质量“三本账”同步计量，三者必须来自同一轮独立运行，且需区分平台原生Token、分词器估计与字符代理等不同口径，避免将字符数静默换

来源：zuudee | 日期：2026-08-17 | 格式：PDF | 页数：32