AI工具分享(八)东方财富“妙想”:研报检索、数据可视化与深度逻辑推理一体化金融垂直模型在通用大模型（如 ChatGPT、文心一言）遍地开花的今天，我们开始看到一个新的趋势：AI 开始从“什么都懂一点”的通才，向特定领域的“专才”进化。 今天我们要介绍的工具名为-妙想 。 这是由东方财富自主研发的金融垂直领域 AI 工具。不同于主要用于聊天或写诗的通用模型，「妙想」的设计初衷非常明确——解决金融投资场景下的信息过载 与数据处理 难题。 本文将依据其官方文档及公开产品资料，单纯从技术与功能角度，带大家了解它究竟能做什么。 通用大模型（General LLM）虽然知识渊博，但在面对金融问题时常会遇到两个“硬伤”： 1.数据滞后与幻觉 ： 金融市场瞬息万变，通用模型可能用半年前的数据回答今天的股价问题，甚至一本正经地胡编乱造（AI幻觉）。2.缺乏专业逻辑 ： 金融分析需要严谨的推理链条，而非简单的文本拼接。妙想作为一个金融垂直大模型 ，其核心区别在于“预训练语料”的差异。根据官方技术文档，它使用了万亿级别的金融专业语料进行训练。这意味着它的“大脑”里装的不是通用的互联网文本，而是研报、公告、宏观经济数据和金融新闻。 根据目前的公测版本及官方说明，妙想的功能主要集中在智能问答 、数据可视化 和投研辅助 三个维度。 当你在妙想的对话框中输入一个金融问题（例如：“分析一下某公司的新能源业务布局”），它的回答逻辑与普通 AI 不同。 它不会直接凭“记忆”生成一段文字，而是会启动一个“检索-增强-生成” （RAG）的流程： 第二步 ： 提取相关数据（如营收占比、同比增长率）。第三步 ： 结合金融逻辑生成回答，并在关键数据后标注来源出处 。这种“有据可查”的特性，解决了金融场景下最令人担忧的“胡说八道”问题。用户点击引用链接，即可跳转到原始公告核对。 金融分析离不开图表。以往我们需要手动在Excel里录入数据、调整格式。 「妙想」具备多模态交互能力 ，特别是“文本生成图表”的功能。用户可以直接发送指令： “帮我画出过去5年 A 公司和 B 公司的毛利率对比图。” 系统会识别指令中的实体 （公司/指数）、 指标 （毛利率/资金流）和时间跨度 ，直接调取底层终端数据，渲染成动态交互图表。这在一定程度上降低了数据分析的技术门槛。 这是「妙想」面向专业或深度用户推出的一个高阶功能。 在普通模式下，AI 往往给出几百字的简短回答。而在“深度研究模式” 下，AI 会模拟人类分析师的思维路径，进行长链条的推理。 例如，面对“5G-A+脑机接口技术融合，生物医疗领域会否出现颠覆式创新应用场景？”问题，它可能会： 1.拆解问题 ： 分为历史复盘、当前宏观环境、利率传导机制三个子问题。2.多维搜集 ： 分别查找历史数据、最新会议纪要、机构观点。3.逻辑整合 ： 生成一份结构化、长篇幅的研究报告，包含摘要、正文、风险提示和图表。根据官方描述，这种模式旨在辅助完成那些原本需要数小时资料搜集的“枯燥工作”。 在了解功能之余，保持理性更为重要。作为一款 AI 工具，「妙想」并非全知全能，它有着明确的能力边界 。 它不是“股神” ： 官方文档多次强调，AI 提供的是辅助信息 而非投资建议 。它能帮你快速整理“某公司过去三年的营收数据”，但不能告诉你“明天该不该买”。任何声称能预测股价的 AI 目前都缺乏科学依据。数据的依赖性 ： 虽然它致力于实时更新，但如果源头的公告或新闻本身存在误导，AI 可能会在总结时延续这种偏差。逻辑的机械性 ： 在处理极其复杂的非标事件（如复杂的企业并购重组博弈）时，AI 的线性推理可能不如人类资深专家的直觉敏锐。回顾「妙想」的功能设计，我们可以清晰地看到它的定位： 它是金融信息流的高效过滤器和整理器。 对于普通投资者，它是一个可以随时查数据、看研报摘要的“百科全书”；对于专业从业者，它是一个能快速生成图表、梳理逻辑的“初级助理”。 在 AI 技术日益渗透各行各业的当下，了解并掌握这些工具的使用，本质上是为了从繁琐的信息检索中解放出来，将更多的时间留给人类独有的深度思考 与最终决策 。 理性看待工具，让 AI 归于辅助，让决策归于自己。
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