爱问财

同花顺旗下的AI投顾平台，是财经领域落地最为成功的自然语言、语音问答系统。
我使用了一下问财这个产品，有三个特点：一是特别的垂直，相比较 DeepSeek ，它搜索出来的资料都是金融相关的；二是数据特别丰富，并不是简单的搜出来很多文本，而是有很多结构化的数据，包括股价、公司之间的相关性、公司的财务指标等等，有非常深度的金融大数据作为支撑；三是非常好用，提供很多的提示词模板，把金融领域常见的问题都梳理出来了，只需要简单的点击就可以获取想要的答案。

附几张使用截图，以下内容均由问财机器人输出，仅作为产品使用展示：

以上分析仅供参考，不作为投资依据。 市场有风险，决策需谨慎！

问财的核心可以理解为一座 “三层技术工厂” ，将你的自然语言问题，转化为专业的投资答案。

1. 顶层：自然语言理解与交互层
这是你直接接触的界面，负责“听懂人话”。

• 金融领域预训练模型：它的底层很可能使用了在巨量金融文本（如研报、公告、新闻）上专门训练过的大语言模型。这使得它能理解“ROE”、“净利润断层”、“量价齐升”等专业术语的准确含义，而不是当作普通词汇处理。

• 意图识别与槽位填充：当你输入“找出创业板里市盈率低于30的科技股”时，系统会：

  • 识别意图：判定这是一个“多条件选股”任务。

  • 填充槽位：自动提取关键条件（槽位）：市场板块=创业板，指标=市盈率(PE)，比较符=<，阈值=30，主题=科技股。

• 交互式对话管理：支持多轮对话，例如你问“哪些公司表现好？”，接着问“把它们按增长率排个序”，它能理解“它们”指代上一轮的结果，并执行排序操作。

2. 中层：金融知识图谱与量化引擎层
这是系统的“大脑”，负责将语言转化为可执行的计算逻辑。

• 大规模金融知识图谱：这是问财的基石。它构建了一个包含 “公司-行业-概念-人物-事件-指标” 等实体及其复杂关系的巨型网络。当你说“茅台酒的供应商”，它能通过图谱找到茅台，并沿“供应商”关系链定位到相关公司。

• 量化因子库与策略引擎：系统内集成数百个预先定义好的量化因子（如技术指标、财务指标、另类数据因子）。你的自然语言条件会被映射并组合成因子表达式，送入高速计算引擎进行筛选和回测。

3. 底层：高性能数据处理与计算层
这是系统的“发动机”，保证海量数据下的实时响应。

• 异构数据融合：实时接入并清洗股票行情、财务数据、宏观数据、新闻舆情、产业链数据等多源异构数据，形成统一、时序对齐的数据底座。

• 即时计算与向量化回测：当进行条件选股或策略回测时，它并非遍历所有股票，而是采用向量化计算，对整个股票池的矩阵数据进行并行过滤和计算，从而实现秒级响应。

⚙️ 关键技术特性与实现

理解了架构，我们来看几个体现其技术深度的具体特性：

🔍 技术的优势与边界

问财的技术优势在于将专业投研能力平民化，但其能力也存在清晰的边界。

优势：

• 降低专业门槛：用户无需学习编程或复杂的金融终端语法。

• 提升分析效率：将需要数小时的数据收集、整理、计算工作压缩到几秒内。

• 启发投资思路：通过知识图谱的关联查询，可以发现传统方法难以注意到的关联。

边界（技术局限性）：

• 数据质量依赖：其结论完全依赖于底层数据的准确性和完整性。

• 逻辑深度限制：能完美处理“与/或”逻辑，但对极度复杂、嵌套的金融逻辑（如涉及多期条件概率）的理解可能有限。

• 面向过去：所有分析基于历史数据，无法预测未来。其“智能”体现在对已知信息的处理和组合上。

💎 总结

从技术上看，同花顺问财本质上是一个 “金融领域的垂直AI应用” 。它通过领域专用的NLP模型理解意图，利用金融知识图谱解析实体与关系，借助量化引擎执行计算，最终通过交互式前端呈现结果。它的核心创新不在于发明了某项全新算法，而在于系统工程能力——将多种前沿技术有机整合，封装成一个对普通投资者友好、却具备专业深度的强大工具。