聚焦金工专题报告:东吴金工AI研究系列之二,AI+Agent重构主动投研工作流。报告认为,AI Agent 在主动投研中的定位应当是“投研助手+流程引擎+知识沉淀工具”的组合。第一是数据层,通过 Wind MCP、内部因子库等方式打通结构化数据入口,提升行情、财务、公告、新闻和因子数据的调用准确性和调用效率;第二是知识层,通过 Ima 知识库、聊天记录、邮箱等多渠道信息整理,将分散的非结构化信息转化为可检索的研究材料;第三是复杂应用层,在数据层和知识层基础上构建研究框架、AI Agent 投决会等多流程 Skill,使 Agent 从单点工具逐步升级为贯穿投研流程的协作系统。在 AI 技术加速融入投研流程的背景下,借助 ima 知识库构建投研专有知识资产,有望进一步提升研究效率与知识管理能力。
聚焦金工专题报告:东吴金工AI研究系列之二,AI+Agent重构主动投研工作流。报告认为,AI Agent 在主动投研中的定位应当是“投研助手+流程引擎+知识沉淀工具”的组合。第一是数据层,通过 Wind MCP、内部因子库等方式打通结构化数据入口,提升行情、财务、公告、新闻和因子数据的调用准确性和调用效率;第二是知识层,通过 Ima 知识库、聊天记录、邮箱等多渠道信息整理,将分散的非结构化信息转化为可检索的研究材料;第三是复杂应用层,在数据层和知识层基础上构建研究框架、AI Agent 投决会等多流程 Skill,使 Agent 从单点工具逐步升级为贯穿投研流程的协作系统。在 AI 技术加速融入投研流程的背景下,借助 ima 知识库构建投研专有知识资产,有望进一步提升研究效率与知识管理能力。
聚焦金工专题报告:东吴金工AI研究系列之二,AI+Agent重构主动投研工作流。报告认为,AI Agent 在主动投研中的定位应当是“投研助手+流程引擎+知识沉淀工具”的组合。第一是数据层,通过 Wind MCP、内部因子库等方式打通结构化数据入口,提升行情、财务、公告、新闻和因子数据的调用准确性和调用效率;第二是知识层,通过 Ima 知识库、聊天记录、邮箱等多渠道信息整理,将分散的非结构化信息转化为可检索的研究材料;第三是复杂应用层,在数据层和知识层基础上构建研究框架、AI Agent 投决会等多流程 Skill,使 Agent 从单点工具逐步升级为贯穿投研流程的协作系统。在 AI 技术加速融入投研流程的背景下,借助 ima 知识库构建投研专有知识资产,有望进一步提升研究效率与知识管理能力。
本报告由东吴证券发布,发布于 2026 年。
覆盖 2026 年。
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适合战略规划、产品经理、行业研究员等读者参考。
重点分析了AI、金工专题报告等议题。