行业背景与挑战 - 当前A股有超过5000家上市公司，日均成交额达2万亿元，资本市场已进入“数据爆炸”时代 [3][8] - 无论是机构投资者还是个人投资者都面临信息过载困境，海量且几何级增长的数据给决策带来巨大挑战 [3][8] - 人工处理信息时，人的认知宽度与信息处理能力存在明显局限，难以保障决策的全面性与精准性 [3][8] AI赋能投资的核心理念 - AI的价值在于构建一套认知增强系统，助力投资者突破自身能力边界，而非机器替代人 [3][8] - AI技术可通过构建认知增强系统，从感知与执行两大维度赋能投资，推动行业信息处理模式变革 [1][6] AI赋能投资的具体维度：感知赋能 - 传统信息处理多聚焦于样本数据，如上市公司财务和交易数据 [3][9] - AI能够实现全域数据覆盖，可实时捕捉如业绩说明会中董事长的表情变化等多元信息 [3][9] - AI能整合产业链卫星图像、工业园区开工率、技术专利突破等数据，通过完整精准分析提供更全面的决策标准 [3][9] AI赋能投资的具体维度：执行赋能 - 投资者在决策过程中难免受情绪影响 [3][9] - AI基于预设程序运行，能够有效规避情绪干扰，实现确定性地执行 [3][9] 公司新产品规划 - 公司北京技术中心的AI应用团队已完成阶段性研发突破，将于2026年元旦后推出第一版行业专属智能体产品 [4][10] - 新产品基于通用大模型与证券行业知识库深度融合训练而成 [4][10] - 新产品在2026年将重点落地工具化交互与功能化应用两大模块 [4][10] 新产品核心功能：工具化交互 - 该功能实现证券交易软件的语音交互升级，支持精准的语音指令响应 [5][10] - 涵盖基础的机械性操作指令，如“打开K线图”，可快速完成图表调取和数据展示 [5][10] - 具备关联消息分析能力，能响应带逻辑分析需求的语音指令，例如快速筛选并呈现受特定利好消息影响的前十大股票 [5][10] 新产品核心功能：功能化应用 - 该功能聚焦投资策略的智能生成，将政策导向与投资决策深度结合 [5][10] - 用户可通过语音提出策略构建需求，例如要求按照当前宏观政策构建未来3-5年投资策略 [5][10] - 系统基于对政策的深度解读与市场数据的综合分析，自动生成相应投资策略，为用户提供长期投资参考 [5][10] 产品开发理念与预期影响 - 新推出的AI大模型应用产品均源于行业实践中的实际需求，核心功能紧密贴合投资者日常交易操作与决策场景 [5][11] - 随着产品进入市场验证阶段，未来有望通过AI赋能降低投资者操作门槛 [5][11] - 产品有望提升投资决策的科学性与效率，丰富证券行业数字化的实践路径 [5][11]