过自然语言提问，AIAgent调用金融知识库数据，结合预设投研逻辑（如DCF估值模型、SWOT分析框架）生成结构化回答。下面为相关业务场景的技术逻辑解析和相对于案例： 1. 宏观经济分析：政策解读“快人一步” 用户提问2024年央行降息对债券市场的影响？ 回答逻辑 政策目标：降低实体经济融资成本，刺激经济增长； 传导机制：降息→市场利率下降→存量债券价格上升→新增债券发行成本降低； 数据支撑：历史数据显示，10年期国债收益率每降息25BP，债券指数上涨约1.5%； 风险提示：需关注通胀水平，若CPI超预期回升，可能制约后续降息空间。 2. 公司深度分析：从“数据堆砌”到“逻辑穿透” 以Gangtise问答库为例，其收录了数千家上市公司调研纪要，通过AI标注“营收构成”、“毛利率变动原因”、“未来增长点”等20+标签，打破数据堆砌，真正实现逻辑穿透分析。 用户提问某新能源企业 2023 年毛利率下滑原因： 回答逻辑 标签定位原文：碳酸锂成本涨 30% 致毛利率从 25% 降至 20%” 交叉验证财报：碳酸锂采购成本占比从 15% 升至 22%，产品售价仅涨 5%；对比行业数据，发现其他企业因长单锁定价格，毛利率波动小。 最终得出结论：企业毛利率下滑不仅因原材料涨价，更暴露出供应链管理短板，缺乏对冲机制且难以通过溢价转移成本。 3. 投资策略定制：个性化方案“一键生成” 用户输入风险偏好（保守型）、投资期限（1年）、资金规模（500万）： AI问答系统生成策略 资产配置：60%债券（国债+高评级信用债）、30%货币基金、10%黄金ETF； 逻辑依据：保守型投资者需控制回撤，债券与货币基金组合历史最大回撤仅1.2%，黄金可对冲通胀风险； 动态调仓：每季度根据GDP增速、CPI等指标调整比例，若经济超预期复苏，可将债券比例降至50%，增加股票型基金配置。 03 AI生成：人工→智能，解放生产力 投研逻辑模板与数据驱动生成的智能创作系统。其技术路径为：确定生成主题→搜索知识库素材→套用逻辑模板→内容整合优化→格式校验输出。下面为相关业务场景的相关案例： 1. 研报自动化生成：效率提升80% 某金融机构引入研报AI生成系统后： 常规行业周报撰写时间从3小时缩短至10分钟以内 系统自动抓取行业涨跌幅、成交量、政策新
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