非结构化智能金融投研平台的开发与行业应用，是金融投研领域近期的研究热点。非结构化数据在金融投研中扮演着越来越重要的角色，而智能化的投研平台则能够将大数据、自然语言处理、知识图谱等技术结合起来，为金融投研人员提供更高效、更精准的决策支持。

非结构化智能金融投研平台主要基于Hadoop分布式系统进行数据采集、存储与计算。该平台集成了传统文本处理技术及主流AI算法，形成了一种新型的投研平台。通过对非结构化金融数据的智能分析，该平台可以为金融投研人员提供风险评估、市场预测、投资决策等方面的支持。

非结构化智能金融投研平台在开发过程中，需要解决的关键问题包括数据采集、数据清洗、数据处理、模型训练和优化等。在数据采集方面，需要从各种来源获取海量的金融数据，并对其进行清洗和预处理，以保证数据的质量和准确性。在数据处理方面，需要采用先进的机器学习算法和自然语言处理技术，对数据进行深入分析和挖掘。在模型训练和优化方面，需要通过反复迭代和调整模型参数，以获得最佳的预测效果和决策支持。

非结构化智能金融投研平台在行业应用方面，主要可以应用于证券、基金、银行等金融机构的投研部门。通过该平台，金融机构可以更好地把握市场动态和风险趋势，提高投资决策的效率和准确性。同时，该平台还可以为金融机构的产品创新和业务拓展提供数据支持和决策依据，从而推动金融行业的创新和发展。

非结构化智能金融投研平台的开发与行业应用，是金融科技领域的一种重要趋势。通过将大数据、自然语言处理、知识图谱等技术结合起来，该平台可以为金融投研人员提供更精准、更高效的投资决策支持，从而推动金融行业的创新和发展。