困局
还在为复杂的商业分析和财务模型头疼？最新AI已能破解顶级数学题，证明它具备了专家级逻辑能力。这意味着，你可以搭建自动化工作流，低成本解决过去必须外包的难题。
最近科技圈发生了一件大事，软件工程师Neel Somani在测试OpenAI新模型时，意外发现它在15分钟内，解决了一个困扰数学家几十年的“ Erdős问题”。
这不只是个例。自去年圣诞节以来，已经有11个这类顶级数学难题，被官方确认由AI协助攻克。过去，这需要天才数学家花费数年才能做到。
认知
这件事的关键，不是AI算得有多快，而是它思考方式的根本性转变。
过去的AI更像个“模式匹配”高手。你给它海量数据，它能总结规律，然后模仿。比如写文案、画图，本质上都是对已有风格的复刻。
但解决数学难题，需要的是“证明生成”能力。这要求AI能像专家一样，进行严密的逻辑推理，一步步构建出前所未有的解决方案。这证明AI已经从一个“博学的模仿者”，进化成了一个“逻辑推理的初级专家”。
能力外溢
这种专家级的逻辑推理能力，一旦应用到商业领域，价值巨大。
如果你是一家小型咨询公司的老板，过去面对复杂的客户财务报表，可能需要花重金请资深分析师，耗费数周才能给出一份专业的估值模型。
现在，你可以把这个过程变成一个AI工作流。让AI扮演“财务分析专家”，自动读取财报、提取关键指标、套用估值公式，并生成一份逻辑严谨的分析报告。
落地路径
实现这种“专家工作流”的核心，不是简单地和AI聊天，而是将复杂的业务流程拆解，让AI分步执行。
就像一些农业科技公司做的那样，他们搭建了一个AI系统，给养殖户提供猪饲料配方。第一步，AI通过对话获取猪的品种、体重等信息；第二步，根据信息查询后台营养数据库；第三步，调用算法模型，计算出精确配方。整个过程实现了100%的准确率。
这种“拆解任务+多步执行”的思路，就是普通人利用AI解决复杂问题的关键。你不必懂代码，只需要梳理清楚自己的业务逻辑。
实操
我们以一个外贸商家分析海外市场法规遵从性为例，搭建一个轻量级的AI工作流。
过去，这项工作需要聘请昂贵的法律顾问，而现在你可以自己动手。
第一步：定义专家角色与任务
首先，你需要给AI一个清晰的身份。打开一个支持长文本分析的AI工具，比如Claude或Kimi，输入指令：“你现在是一位有10年经验的国际贸易法律顾问，专门研究欧盟的电子产品进口法规。你的任务是阅读我提供的法规文件，并提取出所有关于电池安全、能效标签和回收义务的关键条款。”
第二步：投喂数据并提取要素
将你从欧盟官网下载的最新法规PDF文件（通常是几十上百页的枯燥文档）直接扔给AI。让它根据第一步设定的角色和任务，把关键信息整理成一个结构化的列表或表格。
第三步：建立自动化校验流程
你可以使用n8n这类自动化工具，建立一个简单的流程。设置一个触发器，定期检查欧盟官网是否有新的法规文件发布。一旦有更新，就自动下载并发送给AI进行分析，再将分析结果通过邮件或飞书通知给你。这样就实现了一个低成本、全天候的“法规监控机器人”。
最后
AI逻辑能力的突破，意味着“专家智慧”正在被平民化。普通人和小公司的机会，在于快速学习如何将自己的业务流程“翻译”成AI能理解的任务，并用工作流串联起来。
当然，AI目前还无法完全替代人类专家，尤其是在需要创造性洞察和最终决策的环节。但它已经能胜任那些重复、繁琐且基于规则的逻辑分析工作，将我们从其中解放出来。
未来几个月，随着模型能力继续迭代，这种趋势只会加速。现在就开始尝试搭建属于你自己的第一个“专家工作流”，是抓住这波红利最好的方式。
真正的壁垒，不再是你拥有多少专家，而是你定义问题和构建流程的速度有多快。
