WorkBuddy接入东财Choice，这也太全面了…

之前写过一篇的科普文章。

其实，在金融数据库这个赛道里面，除了Wind这个老大哥以外，还有两家公司的产品绕不开。

那就是东财的Choice和同花顺的iFunD。

Wind当然是行业市场占有率最高的SaaS，但是东财的和同花顺的产品也同样有属于它们自己的优势。

今天先介绍东财的Choice，如果大家爱看的话下次再写写iFunD，如果大 家觉得没意思就不写了。

如果说Wind的优势在于支撑复杂、深入的专业研究，Choice的优势就更偏向日常信息获取和整理。

特别是对于经常需要了解市场、比较公司、写分析或准备沟通材料的人，这种便利很有实际价值。

这么说可能比较抽象，我再具体一点。

如果你主要做基金销售、投顾、产品筛选和客户服务，那么Choice是有属于它自身优势的。

特别是东财是天天基金的母公司，在基金数据这块天然就有着基因和优势。

我之前在做基金研究的时候，Choice用的不比Wind少（也因为Wind试用期到了还没续上。

玩笑归玩笑，其实在之前Wind又涨价后，我们公司就认真考虑过是否用Choice来替代。

接入东财的数据库很简单，你只需要打开WorkBuddy，然后在连接器里找到东方财富妙想MCP就可以了。

这一块我已经介绍过很多次了，看过我之前文章的应该都很熟练了吧？

然后就是注册账号，完成授权，授权完成后如果发现WorkBuddy还是用不了就关闭了重启一下。

东方财富妙想也是注册就送积分的，只要注册就送300免费积分，然后就是每天赠送100积分，每日赠送积分0点过期。

有意思的是，在官方界面我没有找到积分购买界面。

这说明东财的MCP这块更多还是在探索业务可能性，而不是为了让用户付费使用。

这一点跟我之前测过的法律行业，还有企业查询行业有非常大的区别。

连接上之后，在日常办公模式，使用的时候打开就可以了——

MCP不像是Skill需要稍微主一些去调用，你只要打开这个连接器问它问题就会自动使用。

但是我最近在使用的过程中也发现了，并不是MCP开的越多越好，也不是开MCP就一定比不开MCP要好，这个话题晚点说。

当上面所有东西都准备好之后，你就可以用东财的数据来分析市场和产品了。

比如说，我想知道某一个位基金经理最近的一些操作变化。

你只需要非常简单的明确自己的需求，比如某某基金经理最近的持仓变化，它就会给你自动生成一个报告。

报告的第一部分，它会帮你来明确口径。

你只需要核验这些口径是否正确就可以，如果有问题直接告诉它，让它再重新处理。

大家看上面的第二条，在中期报告里，从东财的数据里面，我们还可以看到除前十大以外的成分。

而我之前用Wind的时候，发现它MCP反显的数据更多只有前十大。

这就是东财在基金研究这块数据的全面性。

因为我举例的这位基金经理一共管了4只产品，所以在报告的第二部分，它明确了几只产品里最重要的一只。

这只可能是规模最大的、也可能是变化最大的，它会具体分析发生了哪些变化，以及为什么发生这些变化。

不仅有图标，还有文字说明。

报告的第三部分则是其他几只产品的情况，包括跟第二部分产品的相似性和区别。

包括最核心的，仓位整体变化。

报告的第四部分，则会整体分析情况，比如到底是什么样的操作引起了什么样的变化。

如果数据不全面，那么最后分析的结论也会出现非常大的差别，夸张点可以说是基金研究的王炸。

另外就是我在用几个终端的时候，发现东财是提供了季报完整原文的，它不是总结也不是摘要，不是碎片化的东西。

第五部分则是会解释主线的变化和季报的印证，包括季报里怎么解释了，为什么会这样调整。

报告的最后，它对这份分析报告做了详细的说明，包括取的数据是什么时候的，哪些是计算出来的哪些是原始数据。

基本上，你只需要简单的一份分析报告，就能大概了解到一位基金经理或者某一只产品了。上面这一套也仅仅消耗了每日赠送的15积分，积分还是非常耐用的。

如果你想要再深度的去挖掘某只产品，或者更多的历史变化，那么你可以在这个基础上去追问。

甚至让它查找更多年份的季报和持仓的变化对比。

要是放在一年前，如果我想要用AI做这种分析，那么还需要自己手动处理好几次，比如先下载季报pdf，再转成md格式等等。

现在随着模型的进化、MCP的开放以及Agent的强大，过去需要靠手搓的东西都已经实现了自动化。

上面的都是举例，所以我把所有的产品信息都隐藏了，真实的报告里会有更丰富可查验的数据，这个你们可以自己去尝试。

除了做基金分析，东财在资讯分析上也有属于自己的优势，这个大家可以自己去体验。

比如，如果你是一个投顾，想要给客户提供产品随市场变化而产生的波动，那么也可以直接接入后让它帮你产出复盘、总结什么的。

虽然还是有AI味，但是基本上是能用的，你可以在它的基础上做一些修改加些个人化的东西发给客户。

当然，本身内容生产就是一个更大的话题，这个大家要是感兴趣，我们下次再聊。