国内人工智能应用于金融领域再迎新进展。9月6日，在由南方财经全媒体集团主办的大湾区金融论坛上，煜马（深圳）数据信息有限公司（下称“煜马数据”）正式发布了其自主研发的AgentBull金融智能体。该产品基于创新的“多智能体交互框架”，旨在解决当前大语言模型应用于专业金融投研领域时，普遍面临的成本、可靠性与时效性等核心瓶颈。
【现场演示：一份“演绎而非归纳”的AI报告】
在发布会现场，煜马团队以市场高度关注的龙头企业“宁德时代”为例，对AgentBull的深度研究能力进行了即时演示。区别于当前多数AI产品对既有信息的“总结归纳”，AgentBull在接收指令后，迅速生成了一份逻辑链完整、论据详实的多维度分析报告。报告不仅系统性梳理了公司的财务数据、业务构成等基本面信息，更敏锐地洞察到其正经历的关键结构性转型——即从依赖国内市场“价格战”获取份额，转向以技术和全球供应链优势拓展海外市场的战略深水区。报告进一步从产业链上下游动态、海外关键市场政策变动、核心技术专利壁垒等多个维度，独立构建了分析框架，并最终给出了“短期经营承压、长期价值依然凸显”的明确投资展望。
天风证券研究所副所长吴立阅读后表示：“这份报告最令人印象深刻的是其严谨的逻辑演绎能力和风趣的语言表达方式。它并非对现有研报的复述或拼接，而是真正从海量的原始数据出发，独立构建了一条清晰的分析链路，其推演过程和最终得出的核心结论，与我们经过数周深入调研后撰写的研究报告结论非常接近。这标志着AI在金融领域的应用，正从信息归纳的‘秘书级’工作，向具备独立思考能力的‘专家级’决策辅助实现范式级跃迁。”
【行业瓶颈：单一巨型大模型的“不可能三角”】
据了解，AgentBull的推出，背景是人工智能在金融领域应用正进入深水区。长期以来，依赖单一巨型大语言模型的技术路径，在金融这种对精准度、时效性和成本效益要求极高的场景下，逐渐暴露了其难以调和的内在矛盾。煜马数据团队将其总结为金融大模型应用的“不可能三角”：首先是高昂的算力成本，若所有金融分析任务均由千亿级单一模型处理，商业化落地成本将难以为继；其次是致命的可靠性缺陷，大模型固有的“幻觉”问题在金融领域是零容忍的；最后是严重的处理延迟，巨大的参数量带来了响应速度的牺牲，在瞬息万变的金融市场可能错失良机。
【破局之道：从“单体巨兽”到“协同作战专家团”】
针对这一行业共同面临的挑战，AgentBull提出了“多智能体交互框架”的破局路径。煜马团队解释到“该框架并非试图打造一个无所不晓的“通才”，而是构建了一个由各领域顶尖“专家”组成的协同作战团队。框架中枢的“总指挥”智能体负责理解并拆解复杂的金融分析任务，随后精准分派给专事多源异构信息实时抓取与清洗的数据感知智能体、负责梳理产业链关系与商业逻辑的行业逻辑智能体、专注于财务建模与技术指标分析的量化分析智能体，以及持续监测市场情绪与潜在风险事件的风险预警智能体。这些智能体并行工作、分工协作、交叉验证，最终形成一份逻辑严密、结论可靠的深度报告。”
【技术护城河：四大支柱构建底层核心能力】
为支撑这一框架高效运转，煜马数据披露了其自研的四大技术支柱：包括作为分析基础的金融行业知识图谱、融合历史规律与实时异动的双时代建模、引入强化学习以实现自我迭代的逻辑推理能力，以及确保结论可靠的自纠错与可解释性机制。所有计算均在基于Rust语言自主研发的毫秒级流式计算框架上完成，以满足金融市场的高时效性要求。
【生态共建：旨在实现金融投研“技术平权”】
煜马数据现场表示，已同国内多家顶尖的财经数据服务商与权威媒体机构建立深度合作，将高质量、合规的金融数据作为驱动智能体精准研判的基础。公司认为，AI金融的终极价值，不仅在于提升少数顶尖机构的投研效率，更在于实现“技术平权”，目标是让每一位投资者都能拥有一个专业的AI投研团队，帮助他们从信息洪流中洞察先机。
