近日,深耕中國資本市場評價領(lǐng)域的新財富雜志與中國AI投研領(lǐng)跑者熵簡科技正式達成深度合作,熵簡科技正式成為其年度重磅活動分析師年會暨頒獎典禮唯一數(shù)字化戰(zhàn)略合作伙伴。
在加快建設(shè)金融強國、做好“五篇金融大文章”的時代背景下,這是一次具有里程碑意義的握手。
雙方將深入踐行數(shù)字金融戰(zhàn)略,響應(yīng)監(jiān)管規(guī)范,共建大數(shù)據(jù),跟蹤AlphaEngine平臺上最具代表性的買方專業(yè)投資者真實投研足跡。
這不僅是一次商業(yè)層面的強強聯(lián)合,更是一場金融基礎(chǔ)設(shè)施的升級:我們致力于充分釋放數(shù)據(jù)要素的乘數(shù)效應(yīng),依托客觀數(shù)據(jù)維度,為中國投研行業(yè)的新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展注入澎湃動力。
01
戰(zhàn)略背景:數(shù)字金融時代的必然選擇
當前,數(shù)字金融已成為建設(shè)金融強國的重要引擎。中央金融工作會議將數(shù)字金融列為重點發(fā)展的"五篇大文章"之一,明確了其推動金融資源配置效率根本性提升的戰(zhàn)略地位。
中國證券投研行業(yè),正站在這一歷史機遇的關(guān)口。
一方面,賣方研究需求大幅提升,海量資訊在市場上涌動;另一方面,買方機構(gòu)在信息洪流中,渴望更精準地獲取高價值洞察。
如何利用數(shù)字技術(shù)讓優(yōu)質(zhì)研究成果被精準識別?如何通過數(shù)據(jù)要素賦能,實現(xiàn)投研資源的最優(yōu)配置?如何跨越物理阻隔,構(gòu)建買賣方之間更高效、更實時的數(shù)字化連接?這不僅是市場關(guān)注的焦點,更是行業(yè)深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、服務(wù)實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要命題。
正是在這樣的背景下,新財富雜志與熵簡科技決定攜手破局。
新財富雜志擁有20余年沉淀的資本市場資源;作為AI投研領(lǐng)域的“硬科技”代表,熵簡科技擁有海量的真實交易行為數(shù)據(jù)。一套服務(wù)于數(shù)字金融時代的評價新坐標,正在浮現(xiàn)。
02
合作核心:激活“數(shù)據(jù)要素”的潛能,匯聚核心機構(gòu)的“群體智慧
數(shù)字金融的核心,在于發(fā)揮數(shù)據(jù)要素的價值。熵簡科技AlphaEngine的出現(xiàn),為此次合作提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
作為國內(nèi)領(lǐng)先的機構(gòu)級AI投研平臺,AlphaEngine服務(wù)了8600+機構(gòu)客戶,覆蓋了市場上最具代表性的專業(yè)投資者群體。
這些專業(yè)大腦,每天都在通過每一次交互,定義著市場的邊界:
帶著明確投研需求的精準搜索; 尋求深度邏輯解析的AI問答; 篩選高質(zhì)量信息的研報閱讀。
這些數(shù)據(jù)匯聚在一起,不再是個體的行為碎片,而是全市場敏銳"群體智慧"的數(shù)字化表達。它客觀地反映了資金關(guān)注的方向,體現(xiàn)了市場認可的邏輯。
硬科技驅(qū)動,融合構(gòu)建數(shù)字圖譜
此次雙方戰(zhàn)略合作,旨在將這套"數(shù)字圖譜"與新財富雜志沉淀的資本市場資源深度融合,搭乘AlphaEngine數(shù)據(jù)引擎(硬科技),基于海量真實用戶行為數(shù)據(jù),剖析市場的"客觀足跡"。順應(yīng)數(shù)字金融發(fā)展趨勢,助力行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。
03
價值落地:三大維度豐富“影響力”內(nèi)核
在本次合作中,熵簡科技將作為新財富雜志數(shù)字化戰(zhàn)略合作伙伴,提供多維度的客觀數(shù)據(jù)支持。希望通過數(shù)字技術(shù),為“投研影響力”注入更多內(nèi)核。
維度一:深度閱讀指數(shù)——篩選“時間的玫瑰”
在流量時代,我們更珍視那些能引發(fā)深思的內(nèi)容。
AlphaEngine將分析經(jīng)脫敏處理后的研報深度閱讀數(shù)據(jù)。不同于簡單的頁面瀏覽量(PV),我們更關(guān)注:
閱讀時長:投資者是否真的讀完了這份報告? 收藏率:這份報告是否被投資者作為長期參考資料保存? 復(fù)讀率:在市場波動時,投資者是否會回過頭來重讀這份報告?
這些指標能夠幫助我們篩選出那些真正具有長期價值、經(jīng)得起時間考驗的深度研究。
最好的服務(wù),是滿足用戶的“真需求”。
通過分析海量的月度搜索數(shù)據(jù),我們可以清晰地看到買方機構(gòu)在不同時間點關(guān)注的焦點變化,更加關(guān)注“供需匹配度”:
研究是否覆蓋了市場的盲點? 在市場最迷茫的時刻,觀點是否成為了投資者的參考?
這種基于真實需求的反饋機制,有助于引導(dǎo)投研向“需求驅(qū)動”優(yōu)化,提升研究資源的配置效率,實現(xiàn)研究供給與市場需求的“雙向奔赴”。
維度三:AI引用指數(shù)——衡量“知識密度
這是AI時代特有的評價維度,也是本次合作最具前瞻性的創(chuàng)新點。
在AlphaEngine平臺上,每月有超過60萬次的AI深度問答發(fā)生。FinGPT Agent在輔助投資機構(gòu)撰寫投研日報、進行產(chǎn)業(yè)鏈拆解時,會基于邏輯的相關(guān)性和數(shù)據(jù)的準確性,自動引用高質(zhì)量的研報作為核心信源。
被AI引用,意味著研究數(shù)據(jù)詳實、邏輯嚴密,成為了機器認知世界的基礎(chǔ)素材; 被Agent調(diào)用,意味著觀點具有極高的結(jié)構(gòu)化價值,成為了智能投研鏈條中的關(guān)鍵一環(huán)。
在未來的投研生態(tài)中,“被AI引用次數(shù)”將成為比“閱讀量”更稀缺的指標。它代表了一份研究在數(shù)字化知識圖譜中的權(quán)重,是衡量內(nèi)容是否具備“長尾生命力”和“邏輯穿透力”的終極試金石。
04
技術(shù)底座:大模型時代的信任基石
作為金融投研大模型的先行者,熵簡科技自研的FinBERT模型在金融語言理解與向量嵌入方面取得了突破性進展,相關(guān)成果已被國際頂級會議KDD 2025錄用。
但這只是技術(shù)實力的冰山一角。我們深知,金融場景的復(fù)雜度遠超通用領(lǐng)域。因此,熵簡科技構(gòu)建了行業(yè)內(nèi)最完整的投研金融場景案例集與模型評價體系:
場景為王:沉淀了數(shù)千個投研工作流的最佳實踐(Best Practices),從研報拆解到數(shù)據(jù)歸因,每一個環(huán)節(jié)都經(jīng)過實戰(zhàn)打磨。
評測嚴苛:建立了多維度的金融專業(yè)評測基準,確保模型不僅懂語言,更懂金融邏輯。
正是基于這些扎實的行業(yè)Know-how,AlphaEngine 能夠精準解析海量數(shù)據(jù)背后的專業(yè)語義。它不僅能捕捉市場關(guān)注點的變化趨勢,更能深度理解一篇研報的核心邏輯與價值。這種基于大模型與行業(yè)積淀的雙重能力,是保證評價數(shù)據(jù)準確性與科學(xué)性的技術(shù)底座。
05
愿景:共建數(shù)字金融時代的“新基建
熵簡科技與新財富雜志的此次聯(lián)手,不僅是在豐富評價維度,更是在嘗試構(gòu)建數(shù)字金融時代的新型基礎(chǔ)設(shè)施。
賦能買方:打造高效的“篩選器”
對于買方機構(gòu)而言,這不僅僅是一份參考,更是一個高效的投研合作伙伴篩選器。
賦能賣方:讓專業(yè)價值“顯性化”
對于賣方研究而言,助力價值回歸本源。只要報告有深度、有邏輯、有前瞻性,它就會被搜索、被閱讀、被 AI 引用,讓每一份心血都不被辜負,讓每一個洞察都能被看見。
賦能行業(yè):推動投研生態(tài)“正循環(huán)”
當具有真知灼見的深度研究獲得更多的認可,整個行業(yè)的資源配置將變得更加高效。這不僅將在買賣方之間建立起一條基于數(shù)據(jù)信任的高效對話通道,更將發(fā)揮資本市場“價值發(fā)現(xiàn)”的核心功能,引導(dǎo)金融資源精準流向那些真正具備技術(shù)壁壘和成長潛力的實體企業(yè)。通過投研力量的AI化升級,我們致力于為資本市場與產(chǎn)業(yè)金融注入更精準的"活水",讓金融更好地服務(wù)于實體產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型升級。
06
結(jié)語:做難而正確的事
從 2017 年成立至今,熵簡科技始終堅持做一件“難而正確的事”——用AI技術(shù)重構(gòu)金融資管的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施。
從最初的數(shù)字投研探索,到后來的知識圖譜,再到如今領(lǐng)先行業(yè)的FinGPT大模型,我們見證了AI技術(shù)在金融領(lǐng)域的每一點進步。
今天,我們依托金融大模型的深度理解能力,實現(xiàn)AI技術(shù)與行業(yè)標準的跨界握手,也是一次順應(yīng)數(shù)字時代的必然進化。
在這個信息爆發(fā)的時代,我們希望通過這次合作,為中國金融行業(yè)提供一個更客觀、更多維、更具生態(tài)活力的視角。
新財富雜志×熵簡科技2026,讓我們一起,見證專業(yè)的重量。
熵簡科技:
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新財富雜志:
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