智能投研是什么意思？與智能投顧、傳統投顧的區別分析

隨著大數據技術與現代化信息技術的發展及對各行業的滲透，一種以人工智能技術為依托的高新科技逐漸在各行業發揮著無可比擬的作用，金融行業的智能投研就是典型的例子。那么，什么是智能投研呢?它與傳統投研、智能投顧的區別在哪兒?本文將具體介紹。

1.智能投研

當前，智能投研有狹義與廣義之分。狹義上的智能投研主要指人工智能在投資研究上的應用，具體來說是通過人工智能技術拓寬投資信息來源，提高獲取信息的及時性，減少基礎數據處理的工作量，通過自動化的數據分析，為投資決策提供參考，從而提高投資研究的效率;廣義上的智能投研是指人工智能在資本市場相關領域的應用，從使用者的角度來看，智能投研的受眾包括各種類型的投資者(買方)、券商(賣方)、監管機構、銀行和財經媒體等。從投資的標的來看覆蓋一級市場公司、股票、債券、外匯等。而人工智能的應用場景涉及業務的各種環節，與投研直接相關的就包括研究、投資、交易和風險管理。

2.智能投研發展階段

(1)智能投研1.0階段

以信息平臺為依托，提供金融數據與資訊終端。

(2)智能投研2.0階段

這一階段的特點是智能研究，主要依托數據、軟件、算法等典型應用：智能搜索、圖表抽取、另類數據等。

(3)智能投研3.0

該階段的主要特點包括：內部研發團隊擴容，生態開放、自主可控;強調對投資端的轉化和平臺能力的轉化，以實現投資能力的可持續、可追溯、可解釋。

3.智能投研與傳統投研、智能投顧的區別

(1)智能投研與傳統投研

智能投研與傳統投研的區別主要體現在數據源、數據獲取方式、數據處理方式和結論呈現四個方面。

數據源：傳統投研的數據源主要是傳統的金融數據，包括宏觀、行業、公司等;而智能投研拓寬了數據來源，包括輿情數據、社交數據、衛星數據等。

數據獲取方式：傳統投研的數據獲取方式主要來自結構化數據庫、其他信息通過各種渠道手動搜集;而智能投研的數據獲取方式是非結構化數據的機構化，通過網絡爬蟲及人工智能算法自動搜集整理。

數據處理方式：傳統投研基于研究人員自身的知識儲備及分析能力手動處理數據;智能投研的數據處理是基于自然語言處理、知識圖譜等人工智能技術進行自動化的分析，思考維度更加全面、邏輯推理更加穩定。

結論呈現：傳統投研由研究人員撰寫研究報告呈現結論;而智能投研通過智能搜索引擎、智能問答、智能研報形成結論。

(2)智能投研與智能投顧

智能投研和智能投顧具有天然協同優勢，智能投研通過實時動態獲取多維度數據，完成數據向信息的結構化轉換，最終形成投資決策，使得投資人員的工作效率和投資能力可以得到大幅提高。在智能投研對個股分析的基礎上，可以形成范圍更廣的資產配置策略，與提供合理資產配置建議的智能投顧具有極大的協同性。

以上重點介紹了智能投研的定義及其與智能投顧、傳統投研的區別，如果您想了解更多相關行業知識，敬請關注三個皮匠報告行業知識欄目。

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