2024年智能投研應(yīng)用狀況及行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)分析

• 陳觀秋 2024年5月31日 來源：百度 中研普華報告 1112 71
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從傳統(tǒng)到數(shù)字化的變革中，智能投研不僅實現(xiàn)了效率提升和準確性提高，還具有更強的前瞻性和預(yù)測性。然而，智能投研的應(yīng)用仍然存在一些挑戰(zhàn)和不足，如需要更加精準的數(shù)據(jù)和算法支持、對人工智能算法的倫理和隱私問題的關(guān)注等。

智能投研簡述

智能投研(Intelligent Investment Research，IIR)是指利用計算機技術(shù)和人工智能算法，對金融市場進行分析和預(yù)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(chǎn)管理方面的重要應(yīng)用，由于技術(shù)難度較高，整體發(fā)展仍處于成長初期，但未來可能將對傳統(tǒng)投研行業(yè)產(chǎn)生巨大的優(yōu)化和革新。智能投研作為結(jié)合了金融科技和投研需求的前沿領(lǐng)域，政策環(huán)境對其發(fā)展影響深遠。近年來，國家、行業(yè)層面都對智能投研相關(guān)領(lǐng)域出臺了促進發(fā)展的政策。

智能投研的興起，源于傳統(tǒng)投研方法的不足和局限性。傳統(tǒng)的投研方法主要依靠人工分析和預(yù)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(tǒng)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(xiàn)全面準確的預(yù)測。此外，傳統(tǒng)投研方法還存在人為因素干擾等不穩(wěn)定性問題，使得預(yù)測結(jié)果的可靠性難以得到保障。

智能投研優(yōu)勢

相較于傳統(tǒng)投研方法，智能投研具有更高效、更準確、更前瞻性等優(yōu)勢。具體表現(xiàn)在以下幾個方面：

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

準確性高：智能投研通過大數(shù)據(jù)分析和機器學習等技術(shù)，可以實現(xiàn)對市場信息的全面準確把握，提高了預(yù)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(yù)測未來市場變化，為投資決策提供更加科學的依據(jù)。

智能投研在金融領(lǐng)域已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，涉及到眾多的行業(yè)和領(lǐng)域，如：股票、債券、期貨、外匯、貴金屬等?？梢曰跉v史數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)分析，對市場進行全面準確的預(yù)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。

智能投研應(yīng)用狀況

國內(nèi)外絕大部分券商都已在業(yè)務(wù)開展中應(yīng)用了傳統(tǒng)AI技術(shù)，但目前智能化程度仍較低，速度和準確度等都有提升空間。各類金融機構(gòu)積極探索生成式AI在證券行業(yè)的應(yīng)用。

目前主要集中于兩類公司，一類是彭博、恒生電子、同花順等金融科技公司直接構(gòu)建金融垂類大模型，另一類是摩根士丹利、華泰、國信等證券公司將大模型應(yīng)用到各類金融場景。預(yù)計未來生成式AI應(yīng)用將進一步拓展至前中后臺等各領(lǐng)域，輔助人工工作，優(yōu)化現(xiàn)有流程和任務(wù)，提高證券公司的工作效率和服務(wù)質(zhì)量。

據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院《2024-2029年中國智能投研行業(yè)市場前景預(yù)測及發(fā)展趨勢預(yù)判報告》分析：

以人工智能的大模型為框架和基礎(chǔ)，改造和擴展傳統(tǒng)金融模式和數(shù)字金融模型，形成跨越時空、不斷增加的垂直智能金融模式集群，拓展金融經(jīng)濟的邊界，重構(gòu)金融與實體經(jīng)濟的關(guān)系，這已經(jīng)是未來勢不可擋的發(fā)展方向。

智能投研綜合利用人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)等熱門技術(shù)，在深入理解金融業(yè)務(wù)模式的基礎(chǔ)上，賦能于金融金融投資研究、決策、交易與風控等各環(huán)節(jié)。

智能投研行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)

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

同時，智能投研的發(fā)展也將帶來新的機遇和挑戰(zhàn)。隨著智能投研的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)投研方法將逐漸被取代，這將為金融行業(yè)帶來新的商業(yè)模式和發(fā)展機遇。同時，智能投研也將推動金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新，為行業(yè)帶來更加廣闊的發(fā)展前景。

想要了解更多智能投研行業(yè)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(yè)市場前景預(yù)測及發(fā)展趨勢預(yù)判報告》。

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  2024-2029年中國智能投研行業(yè)市場前景預(yù)測及發(fā)展趨勢預(yù)判報告

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