The Hudson Labs Co-Analyst
Hudson Labs · 程式設計 · 商業
The Hudson Labs Co-Analyst 是給機構投資人用的金融分析 AI 平台。它能從 SEC 申報文件、財報電話會議與法說簡報中找出答案，並標明每一項來源。
關於 The Hudson Labs Co-Analyst
About
什麼是 The Hudson Labs Co-Analyst
The Hudson Labs Co-Analyst 是一套投資研究 AI 平台，對象是整天泡在財務文件裡的機構投資人與分析師。你用日常語言問一個問題，它就把原始文件裡的數字抓出來，每個數字都連回它所屬的申報文件或逐字稿。它的主張很簡單：搜尋，不要猜。每個數字都帶著出處，你可以在它進到報告之前先核對算法。
它要解決的是閱讀量。一份 10-K 動輒數百頁，一個追蹤 40 家公司的分析師，一季就得面對數千頁。傳統篩選工具涵蓋結構化數字，卻漏掉藏在文字裡的東西。Co-Analyst 兩種都讀，再拼在一起，所以一題關於毛利率預測的問題，可以同時翻出財務長的原話，以及支撐那句話的分部表。
有幾項限制最好先知道。Hudson Labs 說它涵蓋所有美國上市公司與 ADR，因此非美國掛牌與未上市公司就落在射程之外。平台在共識數據上依賴 S&P Market Intelligence，也可能承接那家供應商的缺口。而 Core 方案從每月 99 美元起跳，這個價位把隨手看看的散戶擋在門外。
開始使用
- 在 Hudson Labs 平台註冊 14 天免費試用，並挑一個方案。
- 用日常語言問一個研究問題，例如某家零售商過去四季的續約率怎麼變化。
- 打開答案，順著每一條內文引用回到原始申報文件或逐字稿，核對那個數字。
- 把結果存進 Research Library，跑一組篩選查詢，或連接 Google Drive 與 OneDrive，把自己的文件一起納入。
- 設定一個自訂 agent，讓同一套流程照你要的時間重跑。
產品資訊
快速了解 The Hudson Labs Co-Analyst 的定價、支援平台與效能。
適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 研究美國股票的買方分析師：平台把讀申報文件的時間從幾天縮到幾小時。試用期過後要保住存取權，得用每月 99 美元的 Core 方案或更高階的方案。
- 找尋警訊的法務會計與做空者：自家的法務風險評分會排出詐欺機率，Institutional 方案會連同團隊匯出功能一起解鎖。
- 大型企業的策略與投資人關係團隊：Hudson Labs 說財星百大團隊用它追蹤同業的財測，而財測模型會留住逐字稿裡的每一處語氣轉折。
任務
- 從申報文件抓跨期指標：你可以問一項指標跨好幾季的變化，拿到一張有來源的表格，而不是一份份文件點開來找。
- 順著管理層的原話追蹤財測：財測模型會抓住每一次修正，所以你會發現那種被標題數字蓋住的轉弱訊號。
- 對一整個公司池跑主題式篩選：AI 搜尋把自然語言查詢跟基本面指標結合，撈出固定條件會漏掉的名字。
情境
- 財報旺季裡，你得在一個週末比完 30 檔持股的財測：平台先把比較做好，還標明每一項來源。
- 第一次掃描一家遭 SEC 調查的公司：法務風險評分與關係人拆解會在你決定深入前先標出曝險。
- 一份每項數字都要能追溯的投資委員會備忘錄：引用讓審閱者不必重跑研究，就能核對底層的申報文件。
主要功能
高精確度、附來源的答案
Co-Analyst 用原始文件裡的結果回答問題，並在每一項掛上引用。跨期、跨文件的查詢會回傳一張可以逐行核對的表格。公司說，這正是它跟一般聊天機器人的關鍵差別：後者只會摘要，不告訴你數字從哪來。
財測模型
在財務預測裡，措辭跟數字一樣重要。財測模型會完整抓下前瞻性陳述，包括財務長不經意帶進去的保留與條件，所以被砍過的展望不會從你眼前溜過。它也會追蹤管理層如何隨時間調整自家預測。
法務風險評分
Hudson Labs 打造了一套自家的法務風險評分，用非結構化訊號評估詐欺機率，例如關係人交易、會計警訊與表外曝險。公司說高風險企業吃上詐欺官司的機率是別人的三倍。評分拆成盈餘品質、內部控制、公司治理等類別，並且放在 Institutional 方案裡。
AI 驅動的篩選與發掘
搜尋層把自然語言查詢跟基本面指標綁在一起，你不必從零組一套篩選條件。它支援同業比較、產業導讀與主題式深入分析，涵蓋超過 10,000 家上市公司。你也可以用法務風險來篩，把可疑名單大規模標出來。
自訂 agent 與自動化
你可以打造自己的 agent，把財報審閱、研究抓取與投組監控自動化。agent 照你的時程跑，再把結果送到你手上，這對每週固定吃掉分析師時間的例行工作是解套。Institutional 方案會解除 agent 自動化的上限。
Research Library 與連接器
平台內建一批現成研究報告，把申報文件、逐字稿、新聞稿與網路資料整合起來，當中最頂尖的報告會動用 500 個以上的來源。這些報告事先跑好，所以不必等，也不花 token。你可以連接 Google Drive 與 OneDrive，把內部文件帶進同一個工作區，還可透過 MCP 連線，把附來源的涵蓋範圍送進 Claude。
優缺點
優點
- 每個答案都帶著回指原始申報文件的引用，讓你在數字離開桌面之前就能核對
- 涵蓋所有美國上市公司與 ADR，SEC 申報文件、電話會議逐字稿、法說簡報與新聞稿集中在一處
- 法務風險評分補上一個標準基本面篩選給不出的詐欺訊號
- 14 天免費試用加上 99 美元的 Core 方案，讓獨立分析師在買單前先試跑流程
- MCP 連線讓你把附來源的涵蓋範圍拉進 Claude，不必換工具
缺點
- Core 方案從每月 99 美元起，價位是給專業人士的，不是給隨手看看的散戶
- 涵蓋範圍止於美國上市公司與 ADR，海外掛牌與未上市公司被排除在外
- 法務風險評分與無上限的自動化都放在 Institutional 方案，價格得另外洽詢
- 共識數據來自 S&P Market Intelligence，那家供應商的任何缺口都會一併帶進來
常見問題
The Hudson Labs Co-Analyst 是給機構投資人用的投資研究 AI 平台。它從 SEC 申報文件、財報電話會議逐字稿、法說簡報與新聞稿抓數字，回答關於上市公司的問題，並標明每個答案的來源。
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StartKit.AI · 程式設計Startkit 是一套用來打造 AI SaaS 與 AI 包裝產品的樣板。可以把它想成一個 AI 新創樣板，把枯燥的部分都先接好了：驗證、Stripe 與 Lemon Squeezy 付款、用量限制、交易型電子郵件，以及一套能與 OpenAI、Anthropic、Groq 或 Llama 溝通的 AI API 啟動套件。你複製儲存庫、設定價格，然後專心在產品中使用者真正願意付費的部分。它建構於 React 與 Tailwind 之上的 Next.js，所以大部分的樣板程式碼對你來說並不陌生。
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