随着大数据技术与现代化信息技术的发展及对各行业的渗透，一种以人工智能技术为依托的高新科技逐渐在各行业发挥着无可比拟的作用，金融行业的智能投研就是典型的例子。那么，什么是智能投研呢?它与传统投研、智能投顾的区别在哪儿?

1.智能投研

当前，智能投研有狭义与广义之分。狭义上的智能投研主要指人工智能在投资研究上的应用，具体来说是通过人工智能技术拓宽投资信息来源，提高获取信息的及时性，减少基础数据处理的工作量，通过自动化的数据分析，为投资决策提供参考，从而提高投资研究的效率;广义上的智能投研是指人工智能在资本市场相关领域的应用，从使用者的角度来看，智能投研的受众包括各种类型的投资者(买方)、券商(卖方)、监管机构、银行和财经媒体等。从投资的标的来看覆盖一级市场公司、股票、债券、外汇等。而人工智能的应用场景涉及业务的各种环节，与投研直接相关的就包括研究、投资、交易和风险管理。

2.智能投研与传统投研、智能投顾的区别

2.1智能投研与传统投研

智能投研与传统投研的区别主要体现在数据源、数据获取方式、数据处理方式和结论呈现四个方面。

数据源：传统投研的数据源主要是传统的金融数据，包括宏观、行业、公司等;而智能投研拓宽了数据来源，包括舆情数据、社交数据、卫星数据等。

数据获取方式：传统投研的数据获取方式主要来自结构化数据库、其他信息通过各种渠道手动搜集;而智能投研的数据获取方式是非结构化数据的机构化，通过网络爬虫及人工智能算法自动搜集整理。

数据处理方式：传统投研基于研究人员自身的知识储备及分析能力手动处理数据;智能投研的数据处理是基于自然语言处理、知识图谱等人工智能技术进行自动化的分析，思考维度更加全面、逻辑推理更加稳定。

结论呈现：传统投研由研究人员撰写研究报告呈现结论;而智能投研通过智能搜索引擎、智能问答、智能研报形成结论。

2.2智能投研与智能投顾

智能投研和智能投顾具有天然协同优势，智能投研通过实时动态获取多维度数据，完成数据向信息的结构化转换，最终形成投资决策，使得投资人员的工作效率和投资能力可以得到大幅提高。在智能投研对个股分析的基础上，可以形成范围更广的资产配置策略，与提供合理资产配置建议的智能投顾具有极大的协同性。