本報訊 （記者矯月）國內人工智能應用于金融領域再迎新進展。近日，煜馬（深圳）數據信息有限公司（以下簡稱“煜馬數據”）在大灣區金融論壇上，正式發布了其自主研發的AgentBull金融智能體。該產品基于創新的“多智能體交互框架”，旨在解決當前大語言模型應用于專業金融投研領域時，普遍面臨的成本、可靠性與時效性等核心瓶頸。

    在發布會現場，煜馬團隊以市場高度關注的龍頭企業“寧德時代”為例，對AgentBull的深度研究能力進行了即時演示。區別于當前多數AI產品對既有信息的“總結歸納”，AgentBull在接收指令后，迅速生成了一份邏輯鏈完整的多維度分析報告。報告不僅系統性梳理了公司的財務數據、業務構成等基本面信息，更敏銳地洞察到其正經歷的關鍵結構性轉型——即從依賴國內市場“價格戰”獲取份額，轉向以技術和全球供應鏈優勢拓展海外市場的戰略深水區。報告進一步從產業鏈上下游動態、海外關鍵市場政策變動、核心技術專利壁壘等多個維度，獨立構建了分析框架，并最終給出了“短期經營承壓、長期價值依然凸顯”的明確投資展望。

    據了解，AgentBull的推出，背景是人工智能在金融領域應用正進入深水區。長期以來，依賴單一巨型大語言模型的技術路徑，在金融這種對精準度、時效性和成本效益要求極高的場景下，逐漸暴露了其難以調和的內在矛盾。煜馬數據團隊將其總結為金融大模型應用的“不可能三角”：首先是高昂的算力成本，若所有金融分析任務均由千億級單一模型處理，商業化落地成本將難以為繼；其次是致命的可靠性缺陷，大模型固有的“幻覺”問題在金融領域是零容忍的；最后是嚴重的處理延遲，巨大的參數量帶來了響應速度的犧牲，在瞬息萬變的金融市場可能錯失良機。

    針對這一行業共同面臨的挑戰，AgentBull提出了“多智能體交互框架”的破局路徑。公司團隊解釋稱，該框架并非試圖打造一個無所不曉的“通才”，而是構建了一個由各領域頂尖“專家”組成的協同作戰團隊。框架中樞的“總指揮”智能體負責理解并拆解復雜的金融分析任務，隨后精準分派給專事多源異構信息實時抓取與清洗的數據感知智能體、負責梳理產業鏈關系與商業邏輯的行業邏輯智能體、專注于財務建模與技術指標分析的量化分析智能體，以及持續監測市場情緒與潛在風險事件的風險預警智能體。這些智能體并行工作、分工協作、交叉驗證，最終形成一份邏輯嚴密、結論可靠的深度報告。

    為支撐這一框架高效運轉，煜馬數據披露了其自研的四大技術支柱：包括作為分析基礎的金融行業知識圖譜、融合歷史規律與實時異動的雙時代建模、引入強化學習以實現自我迭代的邏輯推理能力，以及確保結論可靠的自糾錯與可解釋性機制。所有計算均在基于Rust語言自主研發的毫秒級流式計算框架上完成，以滿足金融市場的高時效性要求。

    煜馬數據方面在現場表示，公司已同國內多家頂尖的財經數據服務商與權威媒體機構建立深度合作，將高質量、合規的金融數據作為驅動智能體精準研判的基礎。公司方面認為，AI金融的終極價值，不僅在于提升少數頂尖機構的投研效率，更在于實現“技術平權”，目標是讓每一位投資者都能擁有一個專業的AI投研團隊，幫助他們從信息洪流中洞察先機。

（編輯 郭之宸）