Reportify

一、核心定位与技术架构

• 数据层：整合全球主要资本市场（A 股、港股、美股等）的 8 万 + 财报、电话会、新闻稿及深度分析文档，并实时更新。
• 算法层：
  • 大模型融合：接入摩尔线程自研大语言模型 MUSAChat，支持复杂问题的语义解析与跨文档推理。
  • 向量检索：结合 Qdrant 向量数据库，实现毫秒级相似文档匹配（如 “查找 2024 年新能源车企毛利率对比”）。
  • 多模态处理：支持 PDF 表格提取、语音转文字、跨语言翻译（如英文财报自动生成中文摘要）。
• 应用层：提供 Copilot 问答、文档总结、数据对比、趋势分析 等功能，用户可通过自然语言直接获取带引用标注的答案（如 “宁德时代 2024 年研发投入占比是多少？”）。

二、核心功能与场景化价值

1. 实时数据整合与智能问答
   • 全量覆盖：聚合上市公司财报、券商研报、行业新闻等，支持按 “公司 + 时间 + 指标” 多维度筛选（如 “比亚迪 2024Q3 净利润”）。
   • 语义搜索：突破关键词匹配，理解用户意图（如输入 “光伏行业产能过剩风险”，系统自动关联供需数据、政策影响和企业应对策略）。
   • 跨文档分析：自动对比多篇研报的核心观点（如 “比较高盛与摩根士丹利对特斯拉 2025 年股价预测的差异”）。
2. AI 辅助决策工具
   • 财报智能解析：自动提取财务指标（如毛利率、负债率），生成可视化图表，并标注异常值（如 “某公司应收账款周转率同比下降 30%”）。
   • 风险预警：实时监控新闻与社交媒体，识别潜在风险（如 “某药企临床试验失败” 触发自动风险提示）。
   • 投资组合分析：基于历史交易数据与市场情绪，生成个性化投资建议（如 “增持消费板块，减持科技股”）。
3. 多语言与协作能力
   • 跨语言支持：支持中英文财报全文对照翻译，选中文本可一键生成目标语言摘要（如 “将英文研报关键段落译为中文”）。
   • 云端协作：团队成员可共享分析结果、标注文档，并通过评论功能讨论（如 “分析师 A 标注某段数据，分析师 B 回复质疑”）。

三、技术优势与行业壁垒

1. 数据与算法双轮驱动
   • 垂直领域深度：聚焦金融场景，预训练模型针对财务术语、行业逻辑进行优化（如 “EBITDA”“DCF 估值” 等专业概念的精准解析）。
   • 实时性与准确性：通过联邦学习技术，用户行为数据本地化处理，确保敏感信息不外泄；结合大模型推理加速卡（如摩尔线程 MTT S4000），处理 PB 级数据的响应时间控制在毫秒级。
2. 用户体验优化
   • 交互设计：左侧导航栏集成 “公司库”“行业分析”“我的收藏” 等模块，支持快捷搜索与历史会话回溯（如 “查看上周关于 AI 芯片的问答记录”）。
   • 学习成本低：提供 “常用提示词” 模板（如 “某公司未来增长点”“行业竞争格局”），降低非技术用户使用门槛。
3. 商业化与生态整合
   • 点数消费模式：基础搜索、文档浏览免费，高级功能（如 Copilot 问答、全文翻译）消耗点数，企业版支持私有化部署。
   • 第三方对接：与文献管理工具（如 Zotero）、协作平台（如飞书）集成，提升工作流效率（如 “直接将分析结果同步至飞书会议”）。

四、与竞品对比