A股“慢牛”延续，散户需要什么样的“投资助手”？

36氪品牌·2025年12月26日 15:42

告别信息过载，AI投顾开启“分析师”转型

信息过载，正在成为这个时代投资者最普遍的烦恼。

打开多数AI投顾应用，弹窗推送的是行业新闻，报表呈现的是复杂数据，图表跳动着红绿K线。面对海量信息，普通投资者往往更易陷入“听君一席话，如听一席话”的困境。

如何将碎片化的市场信息，转化为清晰、可操作的理性决策，不仅是投资者的刚需，也是新一代智能投顾产品需要解决的用户痛点。

近期，九方智投自研股票行情软件（APP+PC双端）内嵌AI诊股工具“九方灵犀”完成4.0版本升级，正试图解决上述问题。与部分“信息搬运工”式的工具不同，九方灵犀4.0从前一代的聊天工具，已经转向主动输出决策建议。

从内测效果来看，部分九方智投APP用户认为九方灵犀4.0输出的分析报告具有明确主线与逻辑，能清晰解答“股票在交易什么”等核心问题，提供的分析逻辑和依据、催化剂等实操建议也更为具体和可验证。

01 用户困境：信息爆炸但决策瘫痪

当前的A股市场，正步入一个被称为“慢牛”或“结构牛”的新阶段。多家券商研报均指出，在市场流动性整体充裕、但增量资金趋于理性的背景下，未来行情更可能呈现“指数平稳慢涨、结构分化”的特征。

这意味着，普涨行情难再现，机会与风险或集中在特定的行业、主题与个股之中，轮动速度很快。对个人投资者而言，这种环境下的操作难度不降反增：选对了收益可观，选错了代价沉重。

换句话说，过去那种追逐市场热点、频繁切换、看消息炒股的操作将难以为继，转而需要较强的产业逻辑和基本面分析能力支撑决策。

延伸到AI诊股工具上，单纯的信息推送和简单的数据罗列，已无法满足当下的投资需求。投资者缺少的，是一个能够穿透信息噪音、提供逻辑主线、并最终辅助形成决策的专业分析框架。

这也是当下许多智能投顾应用共同面临的瓶颈：它们提供了丰富的“食材”，却没有给出可信的“菜谱”。用户往往在浏览了大量公司简介、财务指标、技术图形和即时新闻后，依然无法获得最根本的答案：“这只股票，现在到底该买还是该卖？”

02 产品破局：从信息工具到决策助手

行业瓶颈呼唤产品范式的根本性变革。

伴随AI大模型技术取得突破性进展，智能投顾行业迎来了破局的机遇。其进化方向，正从过去的信息聚合与检索，转向更深层次的信息理解、逻辑推理与决策辅助。

这场进化的核心，在于如何将专业投研中那些抽象、复杂的分析框架，转化为机器可执行、可复用，用户可理解的标准化流程。

换句话说，符合用户需求的新一代产品，不是如何更快、更全地实现资料调取，而是要成为一个初步具备“分析师思维”的决策伙伴——能够理解市场语境，拆解复杂问题，组织有效证据，并进行有分寸、有逻辑的推论。

九方灵犀4.0的产品逻辑体现了这一行业探索方向。与更早的版本相比，4.0版本试图超越单纯的信息呈现，致力于为用户构建一个完整的分析叙事。

观察其输出的结论报告，在面对用户“某只股票为何大涨”的疑问时，其回答并非简单堆砌当日利好消息，而是构建一个分析框架：先判断涨势的性质与强度，形成操作建议，再从行业政策、公司基本面、资金流向等多个维度并行寻找信息支撑，最后将这些线索编织成一个有因果层次、有置信度评估的综合性解读。

实际上，这一过程是将机构投研中的分析框架进行了数字化与工程化处理。据悉，九方灵犀4.0研发团队大多具备机构投研背景，其产品逻辑也与投研工作流程类似，不只输出预判的答案，而是一个透明的、可追溯的分析过程，从而帮助用户理解市场运行逻辑，做到可信、稳定和一致性。

03 多智能体工作流：听懂用户真正想问什么

将分析师思维嵌入产品，离不开底层技术的革新支持。九方灵犀4.0区别于3.0版本及其他相似工具的分析能力，源于一项关键技术——“多智能体工作流”。

与通用类大模型不同，多智能体工作流强调通过多个具备特定专长、遵循明确指令的AI模块进行分工协作，共同完成复杂任务。

这一设计理念，与专业投资机构的前台运作模式较为类似。一个成熟的研究团队，往往有宏观策略、行业研究、量化分析、交易执行等角色各司其职，并使用不同的大模型底座（自研九章证券领域大模型以及行业中领先的商用化模型），通过交叉与协同，最终形成投资决策。九方灵犀4.0所采用的“多智能体工作流”技术，可看成是数字化地重构这一流程。

具体而言，当用户提出一个投资相关问题时，系统并非由一个全能模型快速解答，而是启动一条精密的协作流水线：首先，由语义理解智能体负责精准解析问题意图，并将其转化为内部任务指令；随后，多个专项智能体被同时激活——有的擅长基本面分析，便解读公司财报、挖掘行业数据，有的擅长技术面分析，便专注于研究图表形态与量价关系，有的负责消息面，便实时监控新闻舆情与市场情绪。这些“数字专家”并行工作，从各自维度产出初步见解。

之后，扮演投研负责人角色的智能体接受指令，进行高水平的综合研判：如审阅所有专项分析，评估不同证据之间的关联性与矛盾点，剔除不合理或缺乏支持的“幻觉”推论，最终按照报告结构，组织成一份逻辑连贯、结论审慎的“模拟研报”，交付给用户。

“这种架构最大的优势在于‘可控’与‘可信’。”九方灵犀4.0负责人解释说。

他告诉36氪，每个智能体专注自己的领域，边界清晰，易于优化和迭代。更重要的是，通过工作流中的交叉验证与逻辑审议环节，系统输出的不再是大模型基于概率的“联想”，而是经过一道模拟风控流程的“论证”，其稳定性和可靠性进一步提升。

04 为何市场需要能“真正思考”的应用？

透过部分机构研究来看，后续A股市场将延续以结构性机会为主导的“慢牛”格局。这代表当前的“结构牛”很可能不是短期现象，而是一种需要长期适应的新常态。

在这种环境下，获得投资收益的核心从追逐“贝塔行情”转向挖掘“阿尔法机会”，这对投资者的独立研究能力提出了更高要求。

然而，个人投资者的时间、精力以及专业知识储备往往有限。此时，能够提供深度分析辅助，而非浅层信息搬运的智能工具，其价值愈发凸显。

如当市场热点快速轮动至光伏、人工智能或生物医药等板块时，由于行业专业门槛较高，普通投资者通常难以快速建立认知。匹配一个能即时调用行业知识库、梳理产业链逻辑、解读技术壁垒的AI分析伙伴，则能降低学习门槛，帮助投资者更快地抓住研究主线。

此外，无论投资者经验如何老道，通常都难完全屏蔽噪声干扰。市场震荡和情绪波动易诱发非理性交易，如果有基于数据与逻辑进行分析的工具从旁协助，或能够在投资者陷入贪婪或恐惧时，提供一份相对客观的参考报告，虽不构成投资建议，但有助于促使用户从“情绪决策”回归到“事实决策”的框架内。

而基于对上述趋势的判断，智能投顾行业的下一步进化方向也已逐渐清晰。九方灵犀4.0负责人认为，AI诊股工具未来的迭代和想象空间在于认知深度与场景融合的双重提升。

他提到，一方面，未来的工具将走向“专科化”与“原子化”。

如同医学从全科发展为精细专科，AI投顾也将进一步细化分散至多个垂直领域。如形成专注于芯片周期、消费复苏或创新药审批的“行业专家”模型等。

同时，复杂的投资分析能力也有望被拆解为更细微、可灵活组合的“原子能力”。如财报异常点检测、产业链传导分析、市场预期评估、期权波动率预警等，令智能工具像拼装乐高一样，为用户定制个性化的分析方案。

在场景融合上，前述负责人认为关键在于无感的智能陪伴。具体来说，理想的产品不应是用户需要时才被想起的工具，而是能全天候融入投资全流程的伙伴——能够理解用户从盘前策略准备、盘中机会捕捉到盘后复盘反思的全场景需求，主动提供上下文连贯的分析支持。

例如，在用户关注某只股票后，系统若能在其财报发布、出现技术突破或行业政策出台等关键节点，自动推送基于最新信息的分析简报，让专业级的投研支持变得无感融入，便有望培养投资者用户的使用习惯和粘性。

结语

从海量信息中提炼价值，从复杂数据中辅助决策，这既是当前投资者面临的挑战，也是智能投顾应用进化的阶段使命。当前市场中各类产品的探索，不仅为投资者提供了一个人人可有、人人会用的“私人分析师”，或也有望随着人工智能技术进一步突破，帮助普通投资者真正理解资本市场，优化投资决策，形成更理性的研究思维，真正助力“金融普惠”、“投资平权”。