智能投研的优势

提高效率：在传统投资研究过程中，投研人员需要关注和处理各类纷繁复杂的各类信息，包括行情数据、新闻资讯、行业动态、公司公告、国家政策等等，通过对各类信息的处理与分析，从而给出对标的资产的影响和预期。在引入大数据、机器学习等人工智能技术后，可利用计算机算法模型来快速处理海量的信息，并将相应结果以一定的形式呈现给金融投研人员，可以节省投研人员大量的时间精力，为其更深入的分析研究与投资决策提供必要支持。

降低成本：在传统金融投研领域，其投研人员人力成本极高，并且优秀的投研人员的知识与经验复制推广的可能性低，直接招聘投研人员面临着不小的融入与磨合成本，而内部培养人才则是极其漫长的过程。智能投研相关平台或模型的开发成本虽高，但复制推广和运营成本极低，可将优秀投研人员的知识与经验进行标准化，高效推广，降低不必要的沟通、磨合与培养成本。

理性交易：人都是有情绪的，在分析研究与投资交易过程中，金融投研人员很难做到客观、理性和不受其他非理性因素影响，其分析研究或多或少会带有个人主观色彩，因而在分析研究和投资交易过程中不可避免会存在有失公允和投资失误的情况。智能投研则是按一定的算法模型根据相应的数据进行客观的计算分析与交易决策，不存在人性主观的非理性因素影响，从而让交易更加客观理性。

增强监管：金融投研领域有着严格的合规要求，而人总是会不可避免地犯错误的，金融市场上时不时的发生各种乌龙指事件即是最好的例证。金融合规的要求与人不可避免的犯错存在这天然的矛盾，而这对于智能投研系统来说则完全不是问题。智能投研系统可以将各种监管合规规则全部吸收纳入，并可毫无保留的严格遵守。一方面，智能投研系统可以提高合规监管质量与效率，另一方面也可以辅助研究人员发现风险，及时准确的进行风险预警和规避。

投研的未来不止是AI+HI。过去的AI（Artificial intelligence）常常是做信息整合，基于规则和模型将各种来源的信息整合到一个统一平台中，以便后续的分析和处理。但以ChatGPT为代表的人工智能技术爆发后，未来的AI将更多地进行分析整合。AI将能一定程度上模拟人类的思考，在信息整合的基础上理解和推理，为决策判断提供依据。而HI（Human intelligence）充分利用AI的工作，提升工作和决策效率。但这些是不是就是投研的未来？一定不全是。 投研能力的发展不能过于依赖AI和HI。就像量化模型一样，如果大量机构使用相似的AI模型，市场会产生趋同效应，放大波动，增加市场风险和监管难度。