智能投资和研究的优势

提高效率:在传统的投研过程中，投研人员需要关注和处理各种繁杂的信息，包括市场数据、新闻资讯、行业动态、公司公告、国家政策等。通过对各种信息的处理和分析，给出对标的资产的影响和预期。

引入大数据、机器学习等人工智能技术后，可以利用计算机算法模型快速处理海量信息，并将相应的结果以一定的形式呈现给金融投资研究者，可以为投资研究者节省大量的时间和精力，为其进一步分析和投资决策提供必要的支持。

成本降低:在传统的金融投研领域，其投研人员的人力成本极高，优秀投研人员的知识和经验复制推广的可能性较低。直接招聘投研人员面临大量的整合和磨合成本，而内部培养人才是一个极其漫长的过程。

虽然智能投研相关平台或模式的开发成本较高，但复制、推广、运营的成本极低，可以规范优秀投研人员的知识和经验，高效推广，减少不必要的沟通、磨合、培训成本。

理性交易:每个人都有情绪。在分析和投资交易的过程中，金融投资研究者很难做到客观、理性，不受其他非理性因素的影响。他们的分析和研究或多或少都会带有一定的主观性，所以在分析和投资交易的过程中难免会出现不公平和投资失误。

智能投研是根据一定的算法模型和相应的数据进行客观的计算分析和交易决策，不受人性主观非理性因素的影响，从而使交易更加客观理性。

加强监管:金融投研领域有严格的合规要求，人难免会犯错。最好的例子就是金融市场上时不时发生的各种乌龙指事件。财务合规的要求和人不可避免的失误之间存在天然的矛盾，这对于智能投研系统来说根本不是问题。

智能投研系统可以吸收各种监管合规规则，并毫无保留地严格遵守。智能投研系统一方面可以提高合规监管的质量和效率，另一方面也可以辅助研究人员发现风险，及时准确地预警和规避风险。