作为一名基金法务,我的AI工具使用记录(轻度版)

作为一名股权投资基金的法务人员，日常涉及到大量文本处理的工作，这无疑是AI的“舒适区”，熟练使用AI可以大幅提高我的工作效率。坦率而言，在目前阶段，我并不是一个AI深度用户，但显然AI已是大势所趋，成为重要的生产力工具，我也在逐步学习如何更好使用AI。

以下是一些我常用的AI工具，以及我是如何使用的，简单分享。

一、整体而言，AI工具大致使用场景如下：

1. 知识库：腾讯ima，主要用来整理、保存一些常用文档，暂存一些好的学习内容（多为公众号推文）；
2. 信息检索、问答：腾讯元宝、豆包、deepseek、秘塔，多个工具各有优劣；
3. 长文档归纳、合同起草/比对/校对：腾讯元宝、deepseek；
4. 尽调报告整理、起草：kimi、腾讯元宝。

1、知识库：早年间对于重要的法规、合同模板、案例等文本资料，我基本都是采取本地存储的形式，重要资料用硬盘备份，形式往往是各类法律汇编、案例汇编等。对于碎片时间接收的各类知识，通常使用印象笔记保存，但本地存储与云端信息始终无法统一，费时费力，且随着信息数量的增加，短时间内精准找到信息难度愈发增加。

AI知识库则可以很好地解决我的问题，市面上有多个不错的知识库产品，综合比对下我选择了腾讯ima，核心原因是其作为腾讯（大厂）的产品，短时间内出现产品被关停、数据泄露的风险更低，当然从功能完备性上可能并不是最优的。

日常我主要使用ima做以下工作：

（1）做常用法律法规、合同模板的汇编，并用问答功能快速定位关键信息：例如我会把不同版本的基金合伙协议都放入ima，制作为基金合同库，并在库中输入相应问题，ima会自动采集协议的相应条款并归纳成表格：

再者，可以把常用的法律法规进行汇编，尤其是关于私募基金的各类法律、法规及自律性规定、问答等，数量繁多且更新频繁，需要保持持续的更新和梳理。通过知识库问答不仅可以回答问题，还能够快速定位到原始条文，这样有助于保障回答的质量，省去再行复核原始法条的工夫。例如，向法规库提问关于“单一标的基金”的问题，可以根据法律法规得出最原始的答案。毕竟在法律知识领域，有时候不需要AI过多的发散和创造性，切实有据往往更为重要。

（2）收集自己写的公众号文章，形成自己知识体系的知识库：日常我在自己公众号写的系列文章，都可以直接通过网页链接的形式纳入知识库，并一键整理为思维导图，能够高效地复盘：

（3）收集日常浏览时学习的各类碎片信息：在刷手机或网页时，看到好的文章、文档，都可以随时放进知识库，待后续再行学习。功能上，凡是采集来的信息都可以直接作为知识库的学习资料，但我目前的个人习惯是先学习消化，再决定是否入库，尤其是在面对海量信息时，保持知识的精简、准确可能比单纯搜集大量信息更为重要。

2、信息检索、问答：信息检索和问答这块，我通常是多个工具联合使用，总结来说，各个工具各有优劣：

腾讯元宝可以独家引用微信公众号的内容，在中文互联网，尤其是法律服务领域，有诸多高质量的实务文章都刊登在公众号，元宝可以通过总结归纳让我迅速了解核心信息，如果需要进一步深入了解，也可以通过索引快速定位到原文，这是元宝独特的优势，也是我日常主要使用的搜索工具；

秘塔则可以广泛搜集学术论文、文库的内容，包括很多外文文献，在检索内容上可以很好的查漏补缺，同时页面设计精美，且可以直接生成PPT，是一款优秀的产品。不过美中不足的是知名度相对不那么高，担心有一天会被冷落。例如，我在使用秘塔提问时候，可以引用到文库、新闻网页、法院案例库、抖音视频、甚至专业文献的内容：

豆包在一些客观事实、常识内容层面相对更为准确，通常我在学习特定行业领域、背景知识的时候使用较多。

当然，仅就法律领域而言，现阶段的AI答复很多时候并不直接可用，这可能与AI幻觉、资料时效、以及不同专家解读导致多重信息来源不一致等原因导致。但是，AI作为搜索引擎，在搜集、归纳特定主题的资料依然具备强大的能力。

3、长文档归纳、合同起草/比对/校对：

（1）长文档归纳：日常我在撰写公众号文章时，会大量阅读上市招股书、问询及回复文件，动辄几百页，这时我会使用deepseek、腾讯元宝对文档进行初步的归纳整理，例如我曾要求deepseek根据某项目的招股书，按照我喂给它的文章风格仿写文章，虽然文章内容并不完全贴合实务，但已经可以按照我日常的行文框架和格式，迅速提炼出一些大概率我会关注到的要点：

（2）合同起草/比对/校对：

这部分内容比较常规，鉴于日常投资协议需要经过多家机构、多轮反馈，以前我通常使用word文档的比较功能进行比对，现在直接将文档丢给AI并输入比对指令，便可以得到完整的修改内容对比：

同时，一些合同文本的起草，我可以将想要表达的内容，直接按照口语化的表述输入给AI，要求其按照合同语言进行润色，便能够得到更精准化的表述。

对于起草完成的合同文本等，可以交由AI进一步检查，有无笔误、语误、前后文表述不一致、索引错误等细节问题。

4、报告整理、起草：鉴于我没有本地化部署AI工具，在撰写报告过程中，一些敏感资料和信息我依然选择原始手段进行整理。但对于一些常规事项，AI已经可以在不联网搜索的状态下很好地完成，不过最近kimi过于火爆，使用体验已经大打折扣了。

例如喂给元宝本地文档，指令它梳理公司的历史沿革：

又例如，指定目标公司，用元宝梳理公司的公开信息：

总体而言，目前高频使用的场景就是以上，后期可能考虑部署“龙虾”进一步完善AI工作流。现在已经逐步养成习惯，凡是文本工作，首先交给AI试试，一方面可能会有省时省力的惊喜，另一方面万一哪天要被AI代替，也可以提前适应（：笑。当然，如何给AI下一个“准确”的指令也是一门技术活，可以参考与人沟通，只有把活说明白，才能把活干明白。

本文更新于2026年3月底，AI发展日新月异，再过半年甚至几个月，可能都会有巨大变化，到时候回看也许会很有趣。

注：封面图由豆包制作而成，指令为“生成一张卡通图片，横版，具体内容为：一个法律人正在学习使用AI，神情焦虑，满头大汗，旁边小朋友看了直叹气。”