我们不绑定单一模型。多模型编排——为每个研究任务匹配最合适的模型——本身就是竞争优势。
主力推理引擎。长上下文处理财报、因果链分析、论点压力测试、中英双语交叉验证。研究工作流的核心。
多模态任务的补充模型——图表解析、扫描文档分析、以及需要专用能力的复杂量化推理。
高效预处理和分类引擎。新闻初筛、常规摘要、元数据提取——将预算集中在分析核心，预处理交给高性价比模型。
通过 MCP 协议，AI 直接与数据源对话——从"人查数据喂 AI"变成"AI 自主查询数据"。
全球股票、固收、衍生品、ESG 数据。跨境估值对比和全球基本面分析的基础。
中国市场数据核心——A 股、港股、期货、基金、宏观指标。开源、API 原生、为 AI 集成而生。
研究内容摄取管道——自动收集卖方报告、新闻、论文、社交信号。AI 提取关键观点，映射共识与内部论点的偏差。
工作流编排——将模型、数据源和工具串联成可复制的自动化研究管道。整个技术栈的粘合层。
跨境金融对云架构有特殊要求：数据主权、合规、延迟优化和多区域一致性。
全球基础设施主力。Bedrock 部署 Claude、Data Exchange 市场数据、跨区域数据同步。
Azure OpenAI Service 企业级模型部署。Microsoft 365 生态集成研究工作流自动化。
BigQuery 大规模市场数据分析。Vertex AI 自定义模型训练。全球网络基础设施处理延迟敏感任务。
端到端的研究管道，连接信号捕捉、上下文组装、多模型分析和三重视角审核。
自动化监控扫描市场数据、新闻、社交媒体和贸易流数据。预定义阈值触发预警。
AI 通过 MCP 自动拉取历史数据、卖方共识、关联资产和宏观背景，组装完整分析上下文。
主力大语言模型负责核心推理（因果链、论点压力测试）。辅助模型负责数据处理和量化分析。
基本面分析检查论点质量、风险评估审视敞口、市场结构分析判断动态。AI 辅助前两步，人工做最终决策。
生成结构化研究备忘录。更新监控规则。调整贝叶斯先验，为下一轮循环做准备。