2026-09-29 · Bernstein · 股票策略

伯恩斯坦亚洲量化策略：资产管理中的生成式人工智能，与Writer联合创始人兼CEO对话——核心纪要与回放

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摘要

本篇是伯恩斯坦亚洲量化团队“资产管理中的生成式AI”创新者系列第二季第三场纪要，嘉宾为企业级AI平台Writer联合创始人兼CEO May Habib。 Writer定位为面向agentic工作的端到端企业AI平台，服务全球顶尖2000家公司中的三分之一，客户包括JPMorgan Chase、Goldman Sachs、Vanguard、Franklin Templeton等，财富与资管及CPG是其增长最快的垂直领域。管理层核心论点是企业AI瓶颈正从原始模型智能转向可规模化执行，差异化来自Palmyra模型、专用agent harness、Enterprise Brain、可复用Playbooks、企业连接器与内嵌治理的组合。旗舰模型Palmyra X6在全部九项任务上优于Opus级模型，平均每项完成任务成本$0.12，较上一代模型低52%，可无人值守围绕单一目标不间断工作8小时；按典型3:1输入输出配比，每百万tokens混合成本$3.5，较Claude Opus 4.8便宜9.4倍。定价采用平台接入+按token计费，约150–200名用户的部署投入约为US$500K–US$1 million。资管领域高ROI用例包括市场情报、组合工作流、RFP生成、组合评论与客户分销，BNY Mellon与Franklin Templeton被引为公开案例。下一步产品演进是“会构建agent的agent”与信号驱动的主动式自动化，May表示可能在大约下一个季度推出。

主要观点

Writer是企业级agentic AI平台，已服务全球顶尖2000家公司中的三分之一，客户包括JPMorgan Chase、Goldman Sachs、Vanguard、Franklin Templeton等，财富与资管及CPG是增长最快的垂直领域。

本场讨论的核心论点：企业AI瓶颈正从原始模型智能转向可规模化执行，Writer的差异化不在单一最强基础模型，而在模型、harness、Enterprise Brain、Playbooks、连接器与治理的组合。

Playbooks是标准化、可规模复用的企业agent工作流，可由事件或日程自动触发并只在必要时引入人工审核，将AI从员工生产力工具推进为企业工作流执行层。

Enterprise Brain是企业知识与上下文层，自动向agent提供组织政策、合规要求等信息，减少人工附加指令和单独合规流程，并通过显性知识、持续学习的隐性知识与人工治理保持动态更新。

专用Agent Harness内嵌工具选择、工作流排序等领域知识；据Writer在会上引用的自有研究，可比低专业化方案便宜40%、快50%、准确度高20%。

旗舰模型Palmyra X6在全部九项任务上优于Opus级模型，平均每项完成任务成本$0.12，较上一代模型低52%，并能无人值守围绕单一目标不间断工作8小时；企业用户也可经Writer选用其他前沿模型。

Token经济与可观测性是成本优势来源：按典型3:1输入输出配比，每百万tokens混合成本$3.5，较Claude Opus 4.8便宜9.4倍，用户可按Playbook追踪token用量并删除冗余使用。

定价为平台接入+基于token的计费，个别agent或Playbook层面的用量与成本透明可见；约150–200名用户的部署，Writer投入约为US$500K–US$1 million，取决于用例与agent自主程度。

企业AI从试点到生产的周期已缩短，试点门槛显著提高，成功用例需在数周内或试点期间展现有形业务影响，只有ROI可见的试点才更易被规模化。

资管领域高ROI用例为市场情报、组合工作流、RFP生成、组合评论与客户分销；现场演示了覆盖会前准备、会议纪要、更新投资论点、组合评论、RFP、备忘录与后续沟通的端到端顾问/分销工作流，RFP案例引用BNY Mellon，组合评论案例引用Franklin Templeton。

战略愿景上，Writer把“agentic client journey”视为新兴企业AI品类，预期AI agent将连接传统上分散在销售、营销与服务的职能，长期机会是编排完整客户旅程；公司2020年创立，起家于机器翻译与自然语言处理。

治理与合规内嵌于工作流，FINRA/SEC相关要求可成为输出生成流程的一部分，人工审批可在特定节点插入；语音能力可学习企业、团队与个人沟通风格，使AI内容更接近个人与组织语气。

论述逻辑

本篇为炉边聊天纪要：嘉宾先给出行业判断（企业AI瓶颈从模型智能转向可规模化执行）→ 由此推出Writer的平台定位与七大差异化组件（Playbooks、Enterprise Brain、专用Agent Harness、内嵌治理与合规、Palmyra X6、token经济与可观测性、个性化语音）→ 用量化证据支撑差异化（九项任务全面优于Opus级模型、平均$0.12每项完成任务、较上代低52%、9.4x便宜于Claude Opus 4.8、$3.5每百万tokens、harness便宜40%/快50%/准20%）→ 再落到金融服务业的落地证据：资管高ROI用例清单与公开客户案例（BNY Mellon的RFP应用、Franklin Templeton的组合评论）及端到端顾问/分销工作流演示 → 补充商业模型信息（平台接入+token计费、150–200名用户约US$500K–US$1 million）与治理机制（人工在环、企业知识动态更新）→ 最后以路线图收束：向“会构建agent的agent”与信号驱动自动化演进，可能约在下个季度推出。