曾获百川智能早期投资，清华系学霸探路金融投资智能体

21世纪经济报道记者 申俊涵 北京报道

今年以来，AI智能体（Agent）正迎来爆发式增长，加速在千行百业实现落地。由百川智能早期投资的创业公司智策领航，试图探索AI智能体在金融投资领域的应用。

“在传统金融生态中，机构投资者相较个人投资者都占据一定信息优势。AI技术的出现带来新的技术范式变革，有望让专业投资实现平权化。我们希望通过多智能体产品，为个人投资者的决策提供智能支持，帮助他们打破信息壁垒、提高长期胜率。”智策领航创始人许丹青说。

许丹青是典型的清华学霸创业者，她毕业于清华大学计算机系，早在2009年读大三时，她就师从清华大学人工智能实验室马少平教授，基于社交与新闻数据，用深度学习的方法，做金融市场预测相关的研究。2012年，她曾获得全球西贝尔学者奖。

研究生毕业后，许丹青曾加入搜狗做AI助手，后进入金融科技领域，在小米金融、通联数据等公司尝试把AI技术和金融场景进行结合。在通联数据期间，她带领团队做出智能投研产品萝卜投研。

2024年，面对AI应用的创业浪潮，许丹青带领团队正式创办了智策领航。公司成立不久就获得百川智能的千万级战略投资，也是其投资的第一家AI应用公司。经过一年多发展，许丹青对21世纪经济报道记者表示，公司目前正在进行新一轮融资。同时，团队在近期刚发布多智能体AI金融社区“财搭子”，种子用户群体正在快速增长过程中。

AI技术为金融投资领域带来新变量

2022年底，OpenAI正式发布ChatGPT，迅速在全球范围内引发轰动。人工智能狂潮席卷而来，对各行各业的革命性影响逐渐发酵。

作为在科技金融领域有十多年经验的资深从业者，许丹青敏锐意识到，AI跟场景结合的重要性，内心开始酝酿做AI+金融原生应用的创业想法。“AI带来了新的技术范式变革，我们坚信金融投资领域未来会出现新的超级玩家。”许丹青说。

从供给端来看，很多传统智能投研产品使用的是2015年时比较常用的人工智能技术，比如NLP等。在原有用户体量较大的情况下，如果想进行全量改造、升级到AI大模型的新架构，是一件高成本、高风险的事情。

同时，用户对传统产品的心智改变也很难在短期实现。产品和技术的革新，在新创立的组织形态中，或许更容易实现——这也是许丹青创业的主要动因之一。

从需求端来看，许丹青在做用户调研的过程中发现，投资者群体代际变化正在显著发生。传统的同花顺、东方财富、萝卜投研基本都是面向35岁以上的专业投资者，对于20-35岁的年轻投资者来说，需求却没有被很好地得到满足。

一方面，年轻投资者有真实的投资需求，他们的大多数信息是通过小红书、抖音等渠道获得，而不是传统的金融信息平台和社区。另一方面，年轻投资者对内容形态的需求也发生了变化。相比传统的研报和大量图表，他们更希望简单的图文信息，加上显著的数据。

小红书的内容形态让年轻投资者更容易接受，但小红书的金融信息其实是相对滞后的，并且不够垂直聚焦。发现其中的需求裂缝后，许丹青带领团队在2024年3月正式创办智策领航，产品财搭子也是在这种情况下应运而生。

“我们希望做AI时代投资领域的小红书，产品的交互形态类似小红书，以图文与轻社交为主。同时，结合团队在金融实时处理方面的优势，聚焦在投资信息和后信息的表达与交互上。”许丹青说。

经过一年多的产品迭代，智策领航在今年8月上旬正式发布多智能体AI金融社区“财搭子”。据了解，“财搭子”包含31个智能体，这些智能体组成的“AI投资智囊团”，能够为用户提供覆盖基本面、技术面、催化事件等投资标的相关信息。

同时，智能体研报功能可整合研报、宏观数据及实时行情等信息，为用户提供AI实时生成报告。另外，支持自然语言问答的“大发智能伙伴”持续陪伴用户投资全过程。

B端、C端同步进行商业化探索

在许丹青看来，与万得、同花顺等传统金融投资工具相比，财搭子有自己的时代机遇。

她分析称，万得的发展，一是因为抓住国内投资机构化逐渐起步的契机，二是在做金融2B业务过程中，建立了很好的数据和销售网络护城河。同花顺得益于2015年的一波牛市浪潮和移动互联网浪潮，大量散户对于实时行情关注的需求激增，这让同花顺在很低的获客成本下迎来发展，并构筑起自身的护城河。

财搭子当前正面临三重机遇：一是AI浪潮正在重塑千行百业，金融投资行业同样面临变革与机会；二是从2024年创业到现在，二级市场逐渐回暖，新股民不断涌现同时产品习惯发生变化，需要像新一代金融投资产品；三是，国内的ETF配置存在着大量红利，这也是公司想要抓住的机会。

“我们希望为全球投资者提供简单专业的投资决策服务，财搭子产品不仅仅是一款工具，未来它也可以是全天候陪伴用户的财富伙伴和专家智囊团。”许丹青说。

值得注意的是，在财搭子研发背后，智策领航团队也不断面临新挑战。团队通过技术和产品端的革新，对产品进行持续改进和优化。“我们这帮人相信这件事，同时，我们相信大家一起做这件事成功的概率会比较高。”她说。

比如，AI应用中最常见的就是数据幻觉问题。投资场景中的幻觉问题更应零容忍，因其对推理及结论的影响很大。

对此，智策领航团队为每个投资智能体配备了专属数据集和工具箱，让智能体在解决具体投资任务时可以既聚焦又高效。同时，团队联合中国人民大学高瓴人工智能学院针对金融领域的幻觉问题进行专项研究，联合发布评测集并进行开源，相关成果在人工智能国际会议CIKM上发表。

“我们希望能够真切解决用户面临的幻觉问题，目前，我们线上大发问答产品的整体幻觉率低于5%，比通用模型低70%，我们还会持续进行产品的优化。”许丹青说。

另外，用户信任问题在投资场景中也较为常见。许丹青坦言，信任问题是投资中长期存在的难题，让用户去信任AI投资更是难上加难。为此，智策领航采取全透明机制，实现智能体研报逻辑白盒化，公开历史回测胜率及收益，并且做到决策依据可跟踪验证。

未来在商业模式方面，许丹青对21世纪经济报道表示，现阶段公司在B端和C端同步进行商业化探索。在to B端，公司会跟传统券商公司进行合作，为他们提供API接口，带来底层搜索服务、模型框架服务等。在to C端，公司在探索订阅收费。同时，未来ETF板块上线后，公司会开启从ETF连接到开户、分佣等模式，与券商或机构开展用户侧合作。