智能投研简介

近年来，智能投研利用科技手段辅助金融投资研究与决策，由于可降低交易成本、提高投研效率、增强分析精准度、排除隐藏风险等多种优势迅速受到金融机构青睐，在资产管理领域发挥着越来越重要的作用。

智能投研综合利用人工智能、区块链、云计算、大数据等热门技术，在深入理解金融业务模式的基础上，赋能于金融金融投资研究、决策、交易与风控等各环节。通过数据挖掘算法模型从各信息源挖掘提取有价值信息，找出其中规律并为金融投研活动提供决策依据；在数据挖掘、规律寻找的过程中，其算法模型也是在不断进行学习迭代；各类算法模型基于对历史数据的挖掘并找出其中的规律，可对投资标的未来的发展趋势做预测，或对风险进行预警，以优化投资决策并加强风险管理。

智能投研是为了自动完成从数据到投资与研究观点的输出，通过数据来驱动投资和研究，为投资决策提供参考。对于金融机构而言，智能投研解放大量基础的投研信息搜集类工作，优化前期信息收集的全面性、高效性。从投研步骤分解来看，AI技术在标的搜索、数据/知识提取、分析研究、观点呈现等各阶段均有应用场景和应用需求。目前在交互体验、数据动态关联、深度学习能力方面已经相比传统投研工具有了质的飞跃，利用智能研报、图谱、智能搜索、语义识别等已经可以自动实现上下游产业链分析、智能财务模型、热点事件影响分析等。

智能投研的业务流程

智能投研从宏观到微观视角对经济周期、经济现象、经济数据与市场表现进行全方位综合性分析与研究，深入事物内部，挖掘各事物之间的内在联系，找出各事物的本质规律，从而锁定潜在的投资机会。智能投研可为券商研究部门、基金公司等金融投资与研究机构提供研究与投资决策的智能化助手，为其提供金融研究分析与投资交易的一站式全流程服务。

在智能投研实际业务过程中，主要有以下几个流程步骤：

数据采集：数据采集是进行智能投研业务最基础的环节，在选定相应需采集的数据范围后，需开发各类策略定期不定期进行数据采集并有序存储，以便为智能投研其他业务环节提供相应的数据原料。

数据处理：在上一环节，已经准备好了智能投研业务的基础原料，当然这些都是原始的未经加工处理的基础数据，接下来就需对原始未经加工处理的数据按一定的业务逻辑进行处理，如清洗、筛选、提取、计算等。按一定业务逻辑进行处理后的数据才能够进行相应的分析，以便发现数据或业务的规律和变化。

分析研究：分析研究是智能投研的核心与关键环节，这一环节在前面基础上进行的实质性的业务分析，如趋势分析、时间序列分析、因子分析、事件分析、相关性分析等等。做好这一环节的工作，需深入理解金融投研领域的各业务逻辑与分析逻辑，从而将其内化到智能投研系统中，让智能投研系统具有相应的业务知识与经验。

结果输出：智能投研最终的产出会以观点或报告的形式呈现，为金融投资与研究提供相应的业务与决策支持。这一环节是建立在前述工作基础之上的，是智能投研的成果输出环节，且其成果可以有多种表现形式，如TXT、Word、图表、公众号图文、H5、音视频等，可以适应投研系统以及互联网、移动互联网传播。