RFS今年第1期刊发了Kai Li（University of British Columbia ）的文章：Dissecting Corporate Culture Using Generative AI。文章主要工作是，使用AI工具提取年报和分析师报告中的企业文化，在此基础上展开了一系列研究。以下几个点，印象深刻：
一是对提示词的运用富有启发。我最近也用豆包api对上市公司年报进行分析，但提示词也就用了一句话。这篇的提示词长达两页纸，不可思议！！提示词中要求AI识别企业文化、判断驱动因素、后果等。第一次见到这么复杂的提示词。
二是多素材分析并判断偏离度。作者还基于分析师报告、员工评价等，提取了分析师和员工反映的企业文化，计算不同主体的偏离度，研究企业、分析师特征对偏离的影响，视角新颖。
去年经济研究有两篇文章，AI+年报识别数字风险暴露、人工智能应用，采用的是bert模型等常规方法。RFS这篇文章完全是基于gpt-4o做的，给出了非常详尽的提示词和实现路径，值得认真学习借鉴。
