中泰计算机投研Agent提效实战高价值应用场景与实操案例分享

00:00:02 大家好，欢迎参加中泰计算机投研arc提效实战高价值应用场景与实操案例分享。目前所有参会者均处于静音状态，下面开始播报声明，声明播报完毕后主持人可直接开始发言，谢谢。 00:00:20 本次电话会议服务于中泰证券正式签约客户，为非公开交流活动，未经中泰证券授权，请勿对外传播本次会议的内容，包括但不限于视频，音频，文字记录内容等信息。感谢您的理解与配合，中泰证券对违反上述要求的行为保留追究法律责任的权利。市场有风险，投资需谨慎。本会议信息仅供参考，不代表任何投资建议。本公司不对任何人因使用本会议中的信息所引致的任何损失，负担任何责任。 00:01:01 喂诶那个各位投资人大家好啊，那个今天我们也是很荣幸能够嗯嗯，邀请到了那个金门财经的这个呃CEO陈总啊参加我们这一次的交流。 00:01:12 呃金门财经，我我相信应该是也是大家各位这个金融从业人员经常去使用的一个，呃金融类的这个APP p啊。现在他们除了说有这个呃电话会议一些交流调研活动对吧。其实我们也发现从金门财经的这个呃平台上面，其实也多了很多的一些呃AI的应用Agent的一些应用啊嗯， 00:01:35 我们跟市场交流的时候，其实嗯现在大家对于这一些金融Agent的这种使用频率对吧，包括时间啊一些广度和深度都是在明显的增加。呃像那个呃进门本身也是作为大家比较呃日常使用的一些呃应用平台，其实也是得到了呃那个市场的一些高度的认可，那么我们可能从呃最初的一个资讯交流对吧调研的一个。平台后续延展为一个呃金融的一个工作的一个流程相关的一些平台啊，大家的用户的粘性可能会会在进一步的增加。 00:02:09 呃，金门财经也是也是一直也是致力于呃去推动整个金融A的一些发展啊。他们自己这个Agent的平台也是纯自研，可能也借用了一部分外部的一些工具啊，所以也是围绕这个国内是吧或者国际的这种投资人的这种使用的习惯，专业投资人专业投资人的这些使用习惯，也开始啊去推出很多的一些产品。所以也是就着这个机会，我们也是邀请到了呃金门财经的一些陈总啊，跟我们呃去呃利用这个呃现在的一个机会给大家做一些交流分享啊。 00:02:43 一方面的话是讲一讲现在这个金融Agent的一个发展的一个一个进展啊，呃，最主要的是就是以这个实战的角度去大家去演示一下啊，怎么更好的去用好这个那个投研那个Agent啊，因为我们会议呃呃不仅仅说只是这个那个。一个语音文字啊，我们可能呃那个陈总可能还会以这个实战的角度啊，去大家进行这个相关的一些实操。呃， 00:03:09 这一次交流有一些可能也是电话端的参会呃，因为所有电话参参会的投资人都可以那个呃，在APP p p端呃或者网页端进行登录，这样的话会能够看到整个的这种嗯实战的一个相应的过程啊。呃所以大家在如果只是那个电话端接入的这些投资人啊，可以进行这个APP端或者网页端的这个登录啊另外一块的话，因为呃我们这一次也是以这个实战作为案例对吧。所以嗯大家在在那个陈总在分享的过程当中，呃， 00:03:43 有任何的一些问题或者说有任何的一些疑问啊，都可以以文字的形式提问，或者说呃那个申请这个那个那个语音语音提问就是举手啊。可我们可以实时地进行这个呃更加实时的交流，对吧， 00:03:58 去解决大家嗯在呃演示过。当中的一些呃那个疑问啊，呃更好的去帮助大家，就是呃把相关的工具去转化为自己的这种知识和技能啊。那个呃下面我我就这边就是呃那个长话短说，把把更多的时间呃去留给这个陈总啊，有请陈总。 00:04:20 好的好，谢谢石老师，也谢谢各位各位线上的这个投资者朋友。 00:04:26 呃，我是晋门的CEO陈建辉啊，当然我也是这家公司的创始人啊。晋门呢，呃，他也不是一个新公司啊，我们在这个行业已经深耕了13年啊，因为金融行业呢，本质上它是个信息产业啊。那我们刚开始创业的时候，第一个阶段呢，主要还是围绕着这个上市公司、分析师、机构投资者这三个群体去构建一个呃沟通的一个基础设施，准确的来说是解决一个快解决一个信息传播效率的问题。 00:04:56 那当然在这个过去应该说，呃很多呃投资者朋友可能都用过我们的这样的一些会议系统，跟分析师跟上市公司的这个沟通。当在AI来了之后呢，我们认为这个从最开始我们解决一个信息的一个传播效率的问题，到一个信息的使用效率的问题。那我觉得呃这个AI的这个能力呢，特特别是在这个非结构化的文本的处理上面，我觉得给我们这个行业带来的这个极大的这样的一些便利啊，也也涌现出一些新的一些业态和大家的一些工作方式的一些变化。那当然在信息的使用效率这一块呢，整个进门我们在AI的这个。 00:05:36 这个模式上我们把它分为三个方式，一个叫聊天模式，一个叫研究模式，一个叫任务模式。那当然这三个是有不太一样的。最开始的时候，AI出现的时候都是以一个chatbot的形态出现，它主要是解决一些呃快问快答一些比较快的这个问题。那我们用聊天模式会用的比较多一点。那在这个研究模式呢，实际上是我们已经把它做了很好的封装，那用户可以开箱即用啊，可以直接去上手，就去解决自己实际工作场景当中的一些任务。 00:06:07 那在任务模式呢，它更多的是一个一个自由，它它能够让用户自己去搭建，自己去定义啊特别是对于一些隐私性的一些问题的处理，我可以在我的本地的格力的这个电脑上面，或者在我云南电脑或者本地电脑上面。我们的数据也是本地的，我们的这个框架也是本地的，甚至我们可以在本地上可以装一个小尺寸的模型，那对于非常隐私的一些任务的话，其实我可以完全来自己搭建自己自己来处理这些任务。这个这个也满足这些场景的一个需要，所以三个模式它都有对应的不同的场景。那当然不管是哪一种模式呢，我们都还是从一个投研场景出发， 00:06:47解决它四四大类的一个一个一个场景的问题吧。 00:06:51 第一个呢，就是我们怎么样能够快速的高效地获取信息，能够把全域的这种投研信息能能一站式获得。那第二个的话，基于我获得的信息，我怎么样在这个上面进行这个提纯降噪结构化这些信息，到第三个我日常工作流当中的这些投研流程的一个闭环，以及最后的我的一个。 00:07:12 呃信号的这种挖掘，或者说我们再去去观察市场的一些边际变化，那我觉得主要是在这个四个比较大的方面的这样的一些，呃这个场景里面的这样的一个使用。当然在这个数据获取这一块儿呢，其实呃我们进门最有优势的是在于我们的沟通场景的数据。 00:07:30 那过去呢，我们呃应该在这个领域深耕了13年啊，13年以来啊，基本上这个所有的上市公司和分析师的相关的这个高通数据的积累呢，这个还是非常的，应该说在这个领域做得还是非常的突出的。当然我们基于这样的一些数据能合法合规地做一些。处理啊啊，就然后能够能够能够在这个投研的这个产景当中，它确实能够有发挥巨大的一个作用。 00:07:55 除了这些啊沟通的这个数据以外啊。当然我们也采购了大量的这个这个这个投研相关的数据啊，包括像什么A股港股美股所有的这个行情数据，所有的这个财报数据，所有的它的一个公告数据以及一些宏观行业一些数据，还包括一些基金数据另类数据等等啊。因为现在我们公司在这个数据上面的采购量是会非常大的，所以这块呢其实也也也也做得会比较多。 00:08:22 那当然还有一个就是我们现在很多有效的一些信息，都是在社交媒体里面，我们怎么样能够去通过一些数据采集的方式，更有效地把那些社交媒体的数据采集回来，这个我我这个在我们实际的这个工作场景当中也是非常重要的。 00:08:38 那当然这么讲可能大家会有点儿。抽象啊，就是我我稍到我我我那个之前我让AI我就自己呃跑了一个任务，我说你比较一下这个进门就我们进门平台到底能提供哪些数据，然后 这个这个管让他比较一下这个金门同花顺和万德。 00:08:55 呃那那首先呃我可以大概先看一看，就是比方说，我们在我们系统里面这个里面其实大概能提供哪些类数类型的数据啊，这些数据的一些基本的一些情况都是有比较详细的这个描述的。对。那当然在除此以外的话， 00:09:11 就是我们如果说通通俗点来看的话，那我们主要就是提供3大类型的数据，一个投研内容啊，一个是金融数据，还有一些AI和工具层的一些应用。如果把我们跟这个传统的数据厂家像万泽同盛方的一起去比较的话，那当然我们的数据也是基本上够用啊。那我那那那那就是在很多同学当中的话，我觉得这样的一些数据的话，基本上是能够覆盖我正常的这个场景使用的。 00:09:37 那此外的话，其实我们特别在一些呃任务的。投研任务的这个这一侧，其实我们的能力是要比传统的这个数据厂家是要要好很多的啊，对这个方面是我们独特有优势的地方。那当然的话，现在其实我们像万能也好，同花顺也都在跟我们在在实际的这个数据合作啊。那我们也会把他们的数据啊，就就那个什么就是就是就是把它加入加入进来。 00:10:02 那这样的话，其实我们的这个朋影们老师在日常使用当中，在数值预测测一测呢，其实它是呃是非常的这个这个全的，也是非常的这个这个呃，这个应该说是在产品当中是在是都是都是能覆盖你产品的这个使用的。 00:10:16 这是说一类是传统的金融类型的数据，第二类可能大家因为现在很多有价值的信息呢，它都是在一个社交媒体里面啊。 00:10:27 举个例子比样我我说几个场景，比方第一个就是我们的公众号啊，然后我看到了一篇呃比较好的公众号啊，那我怎么样能够去去让AI帮我有效去分析这些啊，这个公众号里面的这样的一个信息那。我们在这个微信里面呢，我们有一个订阅， 00:10:45 有一个订阅助手啊，就是比方我们看到了举个例子，我看到这一篇比较好的这个呃哎这个被删掉了。然后我看到了一篇比较好的这个这个研就是这个公众号的文章，我只需要把这个在微信里面啊分享到这样的一个订阅助手啊，那这样的话就说你你点到如果点到这个这个我就不重复操作了。就是你如果把它这个分享过来，那这样的话就说整个的这个数据的这个所有这个公众号的信息呢，它都会采集到我的这个资讯板块这个里面，比方说像格隆会它所有的这个一些文章，它全部会把它去采集回来。那这样呢， 00:11:25 我们在使用的时候呢，其实我是可以去就这些信息做分析的。 00:11:29 呃举个例子，比方说呃我现在是呃。呃，举个例子，比方说这个是我的这个，比方说新智源这个号，新智源这个号其实在做AI的关注这个AI领域的很多老师呢，可能呃这个号可能大家也会关注会比较多一点，就是它是有很多关于AI相关的一些前沿性的一些资讯。 00:11:53 那我就让AI帮我说，把这个号里面的内容给我去分析一下，然后看看有哪些洞察， 00:12:00 比方说他我让他更新了一个六六月10号到7月10号大概一个月的数据，大概他看了两两百多篇这个文章。那把所有的文章的这样的一些信息呢，他帮我做了一些啊summarize的一些分析，以及就是说呃因为我让他做了一些更新，他把13号到23号的所有的数据也到截止到今天所有的数据，也帮我做了一些分析。那这样其实我们在有针对性地研究某一个号它过去的内容，或者说某几个号对应过去的内容的话，这个A特上的这个能力是是非常强的，因为我们只需要看到一些好的号，就是一个好的一些内容，只要丢到那个助手里面啊，就可以了。 00:12:38 这是说这是一种在在这种公众号上为您问那个内容的这样一个采集，还有就像这个，呃， 00:12:45 经常我们可能会在微信里面会看到一些比较好的一些文章啊， 00:12:49 比方说。我。我给你看一下。呃，今天。今天那个我看群里面。那个什么，那个我看群里面大家都在转发这个，呃，都在转发这个这个信息啊。啊都在转发这个，这个梁文锋的这个这个投资者交流会的这样的一个文件啊，那但是实际上是这个文件呢在里面我看他是非就是在在微信里面看，这是非常不不不利于阅读的。他又排版又很差，然后这个呃这个内容也比较多， 00:13:27 所以我当时就直接把这个文章转到了这个订阅就是文档转成助手啊。我转过来之后呢，他我