纵观人类历史，科技进步推动金融业创新发展。随着数字科技尤其是认知智能的发展与成熟，当前我国金融业已经从电子化和信息化迈向数智化，金融机构数智化已成为行业共识和发展趋势。
在数智化的过程中，中金公司、银河证券、光大证券、建信基金、工银瑞信基金、招商银行、中国邮政储蓄银行、泰康养老、中航信托、光大期货等来自证券、基金、银行、保险、信托、期货等行业的众多头部金融机构，已经率先打造智能投研平台，引领行业数智化变革。这些金融机构与通联数据合作构建的业内全新一代智能投研平台，实现了投研线上化、系统化和数智化，助力投资研究，提升投研能力，促进高质量发展。
行业普遍认为，金融机构数智化有助于提升投研能力和核心竞争力。但是，数智化知易行难，金融机构在数智化过程中又普遍面临数据杂、手工乱、系统散、知识留存难等问题，尤其是数智化未能与业务发展充分融合造成的数智化与业务发展分离问题。
针对这些问题，通联数据作为基于认知智能的全新一代信息数据服务，与客户一道开发业内全新一代智能投研平台，解决行业面临的难题。
通联数据开发的业内全新一代智能投研平台基于认知智能，运用通联数据AI+HI的理念，即融合机器智慧和人类智慧，发挥机器学习善于有广度地处理大数据和人类专家擅长有深度地处理小数据的优势，实现机器学习和专家知识的珠联璧合，以人机结合的方式进行投资研究，引领大数据时代投研新范式。这些智能投研平台普遍具备以下特点：
数据海量化：提供海量的数据，既覆盖传统的金融数据，如新闻、公告、研报、行情、公司、财务、工商等，又涵盖新颖的另类数据，包括通联数据特有的特色数据，并与机构已有的内部数据和其他数据融合在一起，为金融机构投资研究奠定坚实的、多维的、实时的数据基础。
搜索智能化：基于深度神经网络机器学习算法和知识图谱，打造针对金融投资的垂直搜索引擎，以及企业级搜索引擎，搜索结果整合机构内外部数据，信息维度多、全面且分类明确，将客户真正关注的内容提炼出来，并通过知识图谱架构集结关联信息、整合数据，浓缩成搜索特型，满足金融从业者查找金融资讯和数据需求，减少客户基础信息处理工作量。
投研线上化：以基本面量化投资理念为指导，提供宏观框架、行业景气预测、AI盈利预测等关于宏观、行业、个股的人机结合的投研框架，具备框架线上化、更新实时化、因子可视化、模型自定义、提醒智能化、知识可共享等优点，助力准确预测宏观、行业、个股重要因素变动。
系统一体化：集投资、研究、管理等功能于一体，在一套系统上即可进行相关工作，有助于进行有效合作、管理和融合，不同部门之间以及同一部门不同团队之间的工作无缝衔接，解决各个部门自建系统、各个系统不连接和不兼容造成的“系统孤岛“问题。
知识共享化：构建企业级知识共享平台，各部门各团队共用一套系统，知识和数据之间建立便捷、有效的连接，利于知识分享和共享，促进知识迭代升级，实现真正的知识沉淀和共享，将知识持续沉淀为数据，数据持续转化为投研能力，提升核心竞争力。
业务数智化：充分发挥通联数据在认知智能领域的深厚积累和对金融投资行业的深刻理解，从金融与科技深度融合发展的角度推动投研全面数智化，以数智化为引擎促转型，通过投研数智化提升投研能力，引领业务数智化，将数智化与业务发展充分融合，促进业务发展，实现降本增效。
通联数据打造的智能投研平台，依托通联数据成立以来在认知智能领域近10年的精耕细作，运用通联数据丰富而高质量的数据、融合专家经验的知识图谱等，提供深度高频的金融行业数据、运用AI技术实现高效精准的资讯分析、输出深度嵌入投研逻辑的智能研究，持续赋能投资研究，实现全方位降本增效。
对于数智化，降本增效既是出发点，又是落脚点，更是可以作为评判数智化成效的重要标准。通联数据与金融机构合作开发的智能投研平台，降本增效成果显著。
以某金融机构为例，该金融机构与通联数据合作数智化赋能后，研报阅读时间从原来的平均需要3小时降至15分钟，效率提升12倍；新闻资讯阅读噪音新闻从之前的95%降至20%，效率提升5倍；运用AI盈利预测模型进行盈利预测只需10分钟，而此前纯手工平均需要8小时，效率提升48倍；此外，还增加了另类数据，作为特色增量数据信息，极大地丰富了投研的数据维度和深度。
科技进步日新月异，认知智能日臻成熟，在搜索与推荐、分析与预测以及投资辅助决策等方面，发挥着越来越大的价值。随着中国资本市场的发展与成熟，认知智能的应用需求和空间将更为广阔，将在提升金融机构投研能力和核心竞争力方面发挥更大作用。认知智能与资产管理深度融合是资管行业数智化的发展方向，将是一片巨大的蓝海。
通联数据作为业内首家基于认知智能的全新一代信息数据服务平台，愿与更多金融机构一起打造智能投研平台，为金融机构投研提供更高效的信息交互方式、更全面的推理分析能力和更精准的预测能力，全面提升金融机构投研能力和核心竞争力，推动金融机构数智化转型和高质量发展。
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