新书推荐丨AI读心术：大语言模型在商业分析与经管研究中的实战应用|ai读心术|商业分析|大语言模型|读者

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《AI读心术：大语言模型在商业分析与经管研究中的实战应用》

宋丽娜著

《AI读心术》：当大语言模型读懂企业心声，经管研究迎来智能革命

你是否曾为分析上千页年报而彻夜难眠？

是否在访谈文本的海洋中迷失方向？

是否觉得定性编码与定量验证之间，隔着一道难以跨越的“人力鸿沟”？

如果你也在经历这样的研究之痛，那么这本书，或许正是你一直在等的“第二大脑”。

这是一本什么样的书？

《AI读心术：大语言模型与经管研究实战》不是一本艰深的技术手册，也不是空谈AI趋势的未来学著作。它是一位扎根科研一线的学者，用真实案例、可复现的方法和接地气的语言，写给每一位经管研究者、企业管理者与高校学生的AI实战指南。

作者亲历了从“手工作业”到“智能分析”的转变，深知传统研究方法的局限与疲惫。于是，他写下这本书，只为回答一个问题：

如何让AI真正为你所用，读懂文本背后的“人心”与“商机”？

三大模块，系统构建你的“AI研究力”

第一部分：认识AI · 从原理到实践

抛开晦涩术语，用易懂的语言讲清Transformer、GPT与BERT的本质区别，帮你建立扎实的AI认知基础。零样本、少样本、微调——不再是黑话，而是你可选择的工具。

第二部分：AI实战应用 · 五大场景深度解析

•财务文本分析：从年报中识别管理层的话术与风险

•ESG披露分析：识破“漂绿”，看清企业的真实责任

•市场舆情解码：从社交媒体预判市场情绪与走向

•人力资源诊断：从招聘广告解读组织文化密码

•电话会议解读：听出高管的“弦外之音”，预警业绩风险

每一章都配有真实案例和本章小结，即学即用。

第三部分：负责任地使用AI · 伦理与未来

AI不是“魔法”，它有偏见、会幻觉、也存在安全风险。本书不回避问题，系统讲解如何负责任地使用AI，并在学术规范、期刊政策与教学改革中，为你提供全方位的伦理与实践指南。

为什么你需要这本书？

•如果你是研究者：它将帮你从“人工编码”中解放出来，让AI成为你的研究加速器。

•如果你是管理者：它将助你从海量文本中提取决策洞见，看懂报表之外的真实信号。

•如果你是学生：它将为你打开一扇门，让你在AI时代具备不可替代的文本分析能力。

书中方法基于GPT系列，但同样适用于Claude、DeepSeek等主流大模型。作者授人以“渔”，而非“鱼”，帮你建立可持续的AI学习与应用能力。

我们正站在一场研究范式的革命前夜

工业革命改变了物质生产，AI革命正在重塑知识生产。这场变革中，有人焦虑，有人观望，但也有人早已拿起工具，悄然走在前列。

《AI读心术》愿意成为你的第一位AI伙伴，陪你一起：

读懂数据，读懂人心，读懂未来。

以上内容由AI生成

前言

在科研一线的这些年，我反复经历同一种疲惫：无论是定性研究还是定量分析，原始材料都要耗费大量时间与精力。做定性研究时，我常常面对上千页访谈与文本资料，逐句阅读、归纳、编码。一次系统的定性编码往往需要数周甚至数月才能完成，仅一次变量口径的重新梳理，就可能耗去整整一个学期。随后，在定量环节，我又要将这些概念化的结果一条条标注、整理，再用小样本回归谨慎试探。这样的过程耗费巨大心力，却因为人力极限与口径差异，难以规模化，也难以完全复现。而如今，这些传统做法正被自动化文本挖掘所接管，算法可以在几分钟内完成过去需要数周的人工作业。多模态数据融合让文本、语音、图像与结构化指标能够在同一个模型中对话，让研究者看到更立体的事实。实时分析也让事后验证变成了当下判断。人工智能不再只是技术领域的选修课，而逐渐成为研究者、管理者乃至学生的第二认知引擎。当生成式AI从实验室走向大众，当大语言模型从“能对话”成长为“会思考、懂业务、敢落地”的智能伙伴，经管与商科研究的底层方法正在被悄然改写。

本书的初心很简单：把大语言模型工具带进有用的经管问题里。无论是企业风险披露、公司治理与高管沟通、投资者情绪与市场微结构，还是组织文化、人力资源与战略执行，语言数据正在成为新的生产要素，AI则提供了一条从原始文本到决策洞见的高效路径。我希望以清晰的框架、可复现的步骤和可落地的案例，帮助读者尽快学会用AI解决问题。

全书共有九章，可分为三部分：

第一部分：认识AI（第1—2章）。

我们从AI的三次进化历程讲起，帮助读者理解大语言模型的本质。什么是Transformer？GPT和BERT有什么区别？零样本、少样本、微调各有什么用？AI的幻觉问题如何应对？这些基础知识将为后续应用打下坚实基础。

第二部分：AI实战应用（第3—7章）。

这是全书的核心部分，系统展示AI在经管研究五大领域的应用：

①财务文本分析：如何从年报、审计报告中提取关键信息，识别管理层的话术和潜在风险；

②ESG披露分析：如何识破企业的漂绿行为，评估社会责任的真实性；

③市场舆情解码：如何从海量社交媒体数据中捕捉投资者情绪，预判市场走向；

④人力资源与组织行为：如何解读招聘广告背后的文化密码，诊断组织健康状况；

⑤财报电话会议分析：如何识别高管的绕圈子行为，从话里有话中读出业绩预警。

每一章都包含丰富的案例分析、详细的提示词设计和实用的避坑指南。

第三部分：负责任地使用AI（第8—9章）。

技术再强大，如果不能负责任地使用，就可能带来灾难性后果。第8章深入剖析AI的阿喀琉斯之踵：偏见、幻觉、不稳定性、数据安全和成本控制问题，并提供系统的应对策略。第9章则专门讨论AI时代的学术新规则，从研究范式的变革到伦理底线的坚守，从期刊政策到教学改革，为读者提供全方位的指导。

这本书可以从头到尾系统阅读，也可以根据需求选择相关章节深入学习：如果你是AI新手，建议从第1—2章开始，建立扎实的基础认知；如果你已经熟悉AI基础，可以直接跳到第3—7章的应用篇，选择与你工作最相关的领域深入学习；如果你关注学术规范和伦理问题，第8—9章提供了系统的指导。

书中的案例和数据有些来自公开发表的研究，有些基于作者的实践项目。为保护商业机密和个人隐私，部分案例进行了必要的改编和脱敏处理。书中刻意选取兼具国际可比性与本土可落地性的样本与场景，并把抽象的方法论落实到可操作的细节层面：既阐释全球视野下的通用方法与评估标准，也系统讨论在本土实践中常见的限制与解法。

书中主要以GPT系列模型为例，但方法同样适用于Claude、DeepSeek等其他大语言模型。读者可以根据实际需求和资源条件，选择最合适的工具。本书提供的是“渔”而非“鱼”，授人以渔的方法论比具体的技巧更重要。建议读者建立持续学习的习惯，关注AI技术的最新进展和最佳实践。

这本书的完成离不开众多人的支持和贡献。感谢研究团队成员，他们在项目探索和案例研究中付出了大量心血；感谢众多学术同行和企业实践者，他们慷慨分享了宝贵的经验和见解；感谢出版社编辑团队的专业建议和耐心等待。

AI技术发展日新月异，书中提到的具体模型和工具会更新迭代。AI在经管研究中的应用还处于早期阶段，这本书难免存在不足和疏漏。真诚地欢迎读者的批评指正和建议，让我们共同推动这个领域的发展。

我们正经历着一场堪比工业革命的知识生产方式变革。这场变革带来了机遇，也伴随着挑战；激发了希望，也引发了焦虑。但我们坚信，只要我们以开放的心态拥抱变化，以批判的眼光审视技术，以负责任的态度使用工具，AI一定能够成为推动商业智慧和学术进步的强大力量。让我们一起踏上这段激动人心的AI旅程。无论你是研究者、从业者还是学习者，都希望这本书能成为你的可靠伙伴，帮助你在AI时代找到属于自己的位置，创造属于这个时代的价值。

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