我本來就喜歡看各家公司的財報。教孩子用財報學投資的時候要看，做設計顧問案時透過年報掌握企業經營方向也要看。財報對我來說，不是投資工具，比較像是理解一家公司「到底在忙些什麼」的窗口。
但是我長期付費訂閱的幾個財報分析電子報，一半以上的篇幅都在講數字。像是營收成長多少、EPS 打敗預期多少、管理層給了什麼 guidance。看完常常一頭霧水，得自己再花好多時間補脈絡，才搞得懂那些數字背後到底在說什麼事。
既然每次都要自己做功課，那不如自己來。用 AI 做多輪深度研究，問自己真正感興趣的問題。寫一篇自己看得懂、讀了能夠有啟發的文章。
這就是「財報裡的故事」這個系列的起點。接下來聊聊，連續寫 150 篇之後，我體會到了什麼，又學到了什麼。
不給自己退路，才能真的測出 AI 輔助寫作的上限
開始決定要做的時候，我問自己的不是「能不能寫一篇好的財報分析」，而是一連串設計辯證的問題。
寫一篇可以，那連續寫個 150 篇呢？寫自己熟悉的科技公司可以，那每次都寫不同產業、不熟的領域呢？寫一輪可以，那同一家公司寫第二輪，還能寫出有趣、有深度的洞見嗎？
說實在的，我也不知道答案。所以得親手試看看。
既然要做，那就做過癮一點。我對自己的要求不是週更，而是日更。即使是農曆年假、清明掃墓，也都每天定時發稿。不給自己退路，也不給自己挑軟柿子的空間，這樣才真的可以測試出，AI 協助研究寫作的極限在哪裡。
一開始比想像中輕鬆，真正的挑戰從後面才開始
前面 30 篇，我幾乎覺得這件事比我預期的還更輕鬆有餘裕。
使用 AI 做深度研究的能力極好，尤其是跨領域的題目，效果尤其顯著。像是寫 Vivino 的時候，一個紅酒評分 App，它能幫我把七千萬用戶的群眾評分機制、葡萄酒產業的專家壟斷結構、再到平台經濟從「評分」跨到「電商」的商業模式轉型，全部交叉比對在一起。
寫 Coupang 酷澎的時候，從韓國電商的火箭配送邏輯、到它怎麼用虧損換規模再反轉獲利，一路串到社會現象觀察，台灣消費者為什麼開始在上面下單等。那種跨領域串連比較，所帶來的驚喜感，是以前純靠自己手搓做研究很難達到的。
但寫超過 30 篇，挑戰才真正開始。
閱讀全文 為什麼我要連續寫 150 篇「財報裡的故事」？
