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萝卜投研

萝卜投研

法律与财务

通联数据 Datayes 的 AI-Ready 金融数据平台,提供百余个投研数据 API,覆盖研报、行情、财务、基金与宏观,适配 Skill、Agent 与 MCP。

金融数据投研APIMCP

详细介绍

萝卜投研所在的 ai.datayes.com 是通联数据 Datayes 面向 AI 投研应用推出的金融数据平台,官方定位为让金融数据 API 为 AI 投研应用装上可信引擎。它把研报、公告、会议纪要、行情、财务、基金与宏观指标整理成 Agent 可调用、产品可集成、决策可追溯的能力,官方称提供百余个金融数据 API,覆盖投研、投顾、投资三大场景。

核心能力

  • 金融数据 API:按统一字段、权限与计费口径返回结果,官方称可减少 AI 应用的清洗工作,让模型专注理解与判断。
  • AI 投研问答:将自然语言问题转化为带来源、可复核、可继续追问的投研答案,支持研报、会议纪要与市场点评搜索。
  • 公司研究自动化:组合公司基本信息、主营业务、财务摘要与一页纸分析等接口,批量生成公司画像与投研卡片。
  • 投资机会发现:把行情、资金流、公告与投研线索接入盘中监控与组合预警,用于解释市场异动原因。
  • 智能投顾与基金研究:支持公募基金筛选、基金经理详情、风险指标与 ETF 排行榜查询,用于生成投顾内容。
  • Skill 与 MCP 封装:支持把 API 编排成可复用 Skill,并进一步封装为 MCP 工具交给 Agent 自动调用,官方对 API 与 MCP 的分工做了说明。

适合谁

  • 券商、基金与资管机构的投研团队:需要稳定的数据源与可追溯的调用记录。
  • 投顾与财富管理团队:需要把基金指标翻译成客户看得懂的投顾内容。
  • 金融科技开发者:希望把投研数据能力接入自有产品、看板或智能体。
  • 量化与宏观研究员:需要批量取数与指标来源校验。

使用建议

  • 先锁定场景再选接口,官方建议按投研问答、投顾内容、公司报告、监控预警或指标模型来组织。
  • 需要 Agent 自主选工具时再封装 MCP;固定看板与批量报告优先直接用 API,控制字段与成本更清晰。
  • 涉及数据授权与计费,提前确认接口权限范围、调用明细与点数消耗的统计方式。
  • 金融数据面向决策场景,输出结论应标注来源与时间,并遵守所在机构的合规与投顾资质要求。
  • 法务与财务场景的合规要求高于一般工具:涉及合同条款、税务申报、投研决策的输出都应由具备资质的专业人员复核,同时注意资料上传是否符合企业数据安全与保密制度。