智能投研作為金融科技在投資研究和資產管理方面的重要應用 整體發展仍處于成長初期

智能投研行業

智能投研(Intelligent Investment Research，IIR)是指利用計算機技術和人工智能算法，對金融市場進行分析和預測的一種新型研究方法。

智能投研作為金融科技在投資研究和資產管理方面的重要應用，由于技術難度較高，整體發展仍處于成長初期，但未來可能將對傳統投研行業產生巨大的優化和革新。智能投研作為結合了金融科技和投研需求的前沿領域，政策環境對其發展影響深遠。近年來，國家、行業層面都對智能投研相關領域出臺了促進發展的政策。

智能投研的興起，源于傳統投研方法的不足和局限性。傳統的投研方法主要依靠人工分析和預測，具有時間成本高、人力物力投入大、信息不對稱等問題。同時，傳統投研方法受限于市場信息的不完整、不及時、不對稱等因素，難以實現全面準確的預測。此外，傳統投研方法還存在人為因素干擾等不穩定性問題，使得預測結果的可靠性難以得到保障。

相較于傳統投研方法，智能投研具有更高效、更準確、更前瞻性等優勢。具體表現在以下幾個方面：

效率高：智能投研利用計算機技術和人工智能算法，可以實現自動化分析和預測，大大提高了分析和預測的效率。

準確性高：智能投研通過大數據分析和機器學習等技術，可以實現對市場信息的全面準確把握，提高了預測的準確性。

前瞻性強：智能投研可以基于對市場趨勢的前瞻性分析，提前預測未來市場變化，為投資決策提供更加科學的依據。

智能投研在金融領域已經得到了廣泛的應用，涉及到眾多的行業和領域，如：股票、債券、期貨、外匯、貴金屬等。可以基于歷史數據和大數據分析，對市場進行全面準確的預測，包括未來的變化趨勢，為投資者提供更加科學的參考和建議。

從傳統到數字化的變革中，智能投研不僅實現了效率提升和準確性提高，還具有更強的前瞻性和預測性。在金融領域，智能投研得以廣泛應用，涉及到眾多的行業和領域，為投資者提供了更加科學的參考和決策依據。然而，智能投研的應用仍然存在一些挑戰和不足，如需要更加精準的數據和算法支持、對人工智能算法的倫理和隱私問題的關注等。因此，未來智能投研的發展需要不斷完善數據和算法模型、加強對人工智能算法的監管和規范，以確保其安全性和可靠性。

同時，智能投研的發展也將帶來新的機遇和挑戰。隨著智能投研的不斷發展，傳統投研方法將逐漸被取代，這將為金融行業帶來新的商業模式和發展機遇。同時，智能投研也將推動金融行業的數字化轉型和創新，為行業帶來更加廣闊的發展前景。

智能投研從宏觀到微觀視角對經濟周期、經濟現象、經濟數據與市場表現進行全方位綜合性分析與研究，深入事物內部，挖掘各事物之間的內在聯系，找出各事物的本質規律，從而鎖定潛在的投資機會。智能投研可為券商研究部門、基金公司等金融投資與研究機構提供研究與投資決策的智能化助手，為其提供金融研究分析與投資交易的一站式全流程服務。

在智能投研實際業務過程中，主要有以下幾個流程步驟：

數據采集：數據采集是進行智能投研業務最基礎的環節，在選定相應需采集的數據范圍后，需開發各類策略定期不定期進行數據采集并有序存儲，以便為智能投研其他業務環節提供相應的數據原料。

數據處理：在上一環節，已經準備好了智能投研業務的基礎原料，當然這些都是原始的未經加工處理的基礎數據，接下來就需對原始未經加工處理的數據按一定的業務邏輯進行處理，如清洗、篩選、提取、計算等。按一定業務邏輯進行處理后的數據才能夠進行相應的分析，以便發現數據或業務的規律和變化。

分析研究：分析研究是智能投研的核心與關鍵環節，這一環節在前面基礎上進行的實質性的業務分析，如趨勢分析、時間序列分析、因子分析、事件分析、相關性分析等等。做好這一環節的工作，需深入理解金融投研領域的各業務邏輯與分析邏輯，從而將其內化到智能投研系統中，讓智能投研系統具有相應的業務知識與經驗。

結果輸出：智能投研最終的產出會以觀點或報告的形式呈現，為金融投資與研究提供相應的業務與決策支持。這一環節是建立在前述工作基礎之上的，是智能投研的成果輸出環節，且其成果可以有多種表現形式，如TXT、Word、圖表、公眾號圖文、H5、音視頻等，可以適應投研系統以及互聯網、移動互聯網傳播。

據中研產業研究院《2024-2029年中國智能投研行業市場前景預測及發展趨勢預判報告》分析：

智慧金融是數字化金融和科技金融的升級和拓展。在前沿科技的持續發展下，智慧金融技術已經開始在營銷、風控、投研、投顧、客服、產品等領域落到實處。運用大數據、人工智能、云計算等金融科技手段，智慧金融使金融行業在業務流程、業務開拓和客戶服務等方面得到全面的智慧提升，實現金融服務的透明性、便捷性、靈活性、即時性和安全性。

事實上，智能投研領域近兩年來越來越得到業內機構的關注和認可，已經形成一股全新的風潮。自2015年以來，一批傳統的金融數據服務商、金融機構、創業公司以及互聯網巨頭等紛紛在智能投資賽道布局，行業的投融資不斷升溫。據統計，僅2018年，業內就有6家公司獲得了融資。而作為智能投研領域的領導品牌，綜合實力更勝一籌的通聯數據更是在今年上半年相繼拿下了近3億美元的融資，創國內該賽道半年內融資新高。

當前，資產管理機構對數字化技術輔助投資的需求，痛點很痛。面對海量非結構化數據世界，如何快速聚合數據、處理非結構化數據、挖掘數據背后價值、快速建立個股研究框架和模型、實時監控異動、實現AI推薦、組合管理和風險管理，甚至延伸到投顧端，都需要數字技術的輔助。通聯數據是業內為數不多在這些環節均可提供成熟產品或解決方案的機構，而這條技術路線的積累，通聯整整走了八年。

本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫，在大量周密的市場調研基礎上，主要依據了國家統計局、國家商務部、國家發改委、國家經濟信息中心、國務院發展研究中心、國家海關總署、全國商業信息中心、中國經濟景氣監測中心、中國行業研究網、全國及海外相關報刊雜志的基礎信息以及智能投研行業研究單位等公布和提供的大量資料。

想要了解更多中國智能投研行業詳情分析，可以點擊查看中研普華研究報告《2024-2029年中國智能投研行業市場前景預測及發展趨勢預判報告》。

報告對我國智能投研行業的供需狀況、發展現狀、子行業發展變化等進行了分析，重點分析了國內外智能投研行業的發展現狀、如何面對行業的發展挑戰、行業的發展建議、行業競爭力，以及行業的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了智能投研行業的整體發展動態，對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。報告對于智能投研產品生產企業、經銷商、行業管理部門以及擬進入該行業的投資者具有重要的參考價值，對于研究我國智能投研行業發展規律、提高企業的運營效率、促進企業的發展壯大有學術和實踐的雙重意義。