最強金融投研 AI Agent 2.0，它又來了

大家好，我是佩妮。

幾個月前，很多朋友看過這一篇，作為個人投資者，熵簡科技的 AlphaEngine已經(jīng)是我日常離不開的工具。

無他，太好用了！不管是看國內海外各種研報，公司/專家紀要，和 AI 腦暴研究策略，我都在用。

這一兩年， AI 的能力從會議紀要，總結，慢慢拓展到行業(yè)分析，產(chǎn)業(yè)分析，以及深入?yún)⑴c投資決策。我也算是眼睜睜地看著 AI 一步步從實習生進化到初級分析師，再到現(xiàn)在接近高級研究員水準了……

今天就是來給大家定期 update一下，近期金融投研行業(yè)的變化，和好用工具的一些新功能和進展。

現(xiàn)在金融領域的 AI 投研工具進化非常快，我也和公司創(chuàng)始人費總討論了，總結主要有這幾個原因：

1）基礎大模型也依然在快速進化。

基模的競爭非常激烈，最好的模型永遠是那幾家頭部公司出的最新款。而應用公司必須使用最前沿的模型，以保證自己的產(chǎn)品優(yōu)勢領先。

根據(jù)我自己的使用體驗，和公司的反饋，當前最好的大模型是 Google 上個月剛推出的 Gemini3 pro，達到了明顯斷檔層級的優(yōu)勢。

他們出了一個金融投研領域的數(shù)據(jù)測評集（主要來自客戶反饋的哪些 AI 回復不好的問題），對市面上的主流大模型進行了測試：

（這里沒有把 ChatGPT 寫進去，GPT略低于 Gemini，但也是在第一梯隊。國內第一梯隊是Kimi K2和DeepSeek V3.2）

Gemini3 pro 在財務分析、行業(yè) Know-how 領域都取得了最高分，邏輯嚴密，結構清晰，兼具深度。

AlphaEngine 去年年初第一時間接入了DeepSeek ，現(xiàn)在，他們也切換到 Gemini3 pro+ 混合模型方案。（即使成本是純開源方案的兩倍）

混合模型方案會集各家之長，Gemini 3 pro綜合推理能力最強，就做主控進程。 Qwen3 max在指令遵循上表現(xiàn)好，那就做任務初步理解，Kimi K2的幻覺率最低，那就做數(shù)據(jù)的double check。

我感覺這也是 AI 在 2B 領域的應用方向，每個大模型就像不同個性的員工，如何理解他們的優(yōu)勢在哪，更好地和自己的產(chǎn)品需求匹配起來。

2）專業(yè)金融 AI投研工具本身的能力也在不斷提升。

通用模型是不會在專業(yè)領域過多延伸的，行業(yè)應用的優(yōu)勢，就在于行業(yè)專家的思維模型和可信數(shù)據(jù)的積累。

通俗來說， 在面臨 同一個問題時，讓 AI 學習一個基金經(jīng)理或者優(yōu)秀投資人的解題思路，再配合上準確的數(shù)據(jù)，它就能更好地解出類似的題。

我之前推薦過AlphaEngine 內置的FinGPT，這是一個金融領域的通用AI投研助理，能夠調動平臺和個人知識庫內的各種研報文檔和數(shù)據(jù)，模擬專家思維，解答 從宏觀到策略，從行業(yè)到個股各種復雜的投研問題。

最近，他們更進一步，結合一些垂直高頻的場景需求，推出了一些工具箱，目前有“一頁紙”、“主題選股”、 “調研清單” 等。

本質就是把大家常用的需求，寫成了固定的 Prompt+工作流，封裝成產(chǎn)品。出來的內容就會清晰而標準，連問題都不用輸入了，而且比通用任務耗時更短（20 分鐘 VS 5 分鐘）。

我們來看看實際案例：

“一頁紙”，就是公司的全景掃描分析，只需要在輸入框輸入公司的名字或者代碼，就會生成一頁紙報告。

我這里以目前的當紅炸子雞摩爾線程為例，給大家看看生成的結果（也提供 PDF 或者文檔下載）：

【摩爾線程-U公司一頁紙】https://www.alphaengine.top/#/share/agent?link=5waSr5BKJ8jcEDqmnHWF

涵蓋公司的核心投資邏輯（長期/短期）、跟蹤指標、業(yè)務拆分、盈利模型、估值等等，數(shù)據(jù)引用可溯源，都是來自招股書和各大券商報告。

我之前還做過阿里的，也可以看看：

阿里巴巴-W.HK公司一頁紙】https://www.alphaengine.top/#/share/agent?link=ZmA2pmAvGos5brJFDOju

如果是剛開始研究某個公司，這是一個非常好的入門報告，而且只需要兩分鐘。

“主題選股”也是我非常感興趣的一個新功能，支持輸入某個你近期關注的賽道，迅速梳理產(chǎn)業(yè)鏈和機會，挖掘個股標的。

我以最近比較熱的商業(yè)航天賽道為例，大概3分鐘之后，AI建立了3個并行的工作流（A股/港股/美股），全部完成后整合所有信息完成了報告。

這個更夸張，甚至直接給了我一個Excel，還畫了一張上中下游的全景圖，這和把飯喂我嘴里有什么區(qū)別？簡直Amazing……

查看結果：

【主題選股-商業(yè)航天】https://www.alphaengine.top/#/share/agent?link=vMeah1GNUNNm1Z4FAu7H

至于“調研清單”，就比較適合機構型投資者，在準備去公司進行調研前查漏補缺，檢驗自己的思路。

畢竟AI還不能代替人去現(xiàn)場交流（但是可以代替你線上參會了）

比如：

【小米集團-W.HK公司調研清單】https://www.alphaengine.top/#/share/agent?link=2Nk0ExUyGF4nWkyPJrti

（別說，有的問題還挺尖銳…很多提問也是來自平臺上客戶本身在問的問題，有一定代表性。）

AI本身是有信息平權屬性的，至少在信息層面，讓普通投資者和專業(yè)投資者的信息差縮窄，大家都能到6-70分的水平。（前提是你真去看）

但是在真正的專家面前，還是不夠看的。未來70分到90分之間的Gap才是投資人之間的分野，比如一般人看AI主題選股就覺得很厲害了，真正研究商業(yè)航天領域的投資人看全是破綻。

但是，一定要持續(xù)用，因為AI的能力還在進化，你要有感知。而且國內金融搞AI是最卷的，在全球都領先。

AI幫你做了重復性的信息收集工作，節(jié)約出來的時間，你才能去做從70分到90分提升的工作，比如更深入的調研，或者看更多行業(yè)，提升對交易的敏感度等等。

先不必擔心太多失業(yè)的問題，因為金融行業(yè)問題太多了，失業(yè)這口大鍋AI一個可背不動。

很多非結構化的、水下的信息，總是需要人去獲取。獲取了信息之后，每個人的理解 不同，做出的決策也不同。

目前AI還不能完全代替人做投資決策甚至直接買賣，不是能力問題，而是虧了算誰的……但是肯定會漸進式的嘗試。

當信息已經(jīng)不是障礙，作為個體，我們要多思考，及時感知市場。

問出好問題，做出好決策才是關鍵。

最后，怎么用上FinGPT武裝自己，指路——

凡是佩妮的社群群友都可以獲得一個月最高權限的 Utral 版本會員（價值 1500+），群友給我手機號直接開通。（）

其他朋友這次也提供了福利名額，通過認證會獲得500額外積分贈送（用于兌換次數(shù)，之前注冊過的手機號不行哈）。

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PC端可以在以下網(wǎng)頁登陸：（https://www.alphaengine.top/）

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歡迎大家來嘗試下產(chǎn)品，比心！

我是佩妮，關注我，一個只說真話的創(chuàng)投人