随着自然语言处理（NLP）、机器学习、生物识别等AI技术在金融领域的深入运用，利用深度学习、自然语言处理等技术来分析数据、事件，为专业人员提供帮助，以提高传统投研的准确率与效率。

提高效率和具有针对性：智能投研在引入大数据、机器学习等人工智能技术后，可利用计算机算法模型来快速处理海量的信息，并将相应结果以一定的形式呈现给金融投研人员，可以节省投研人员大量的时间精力，为其更深入的分析研究与投资决策提供必要支持。

增强监管：智能投研系统可以将各种监管合规规则全部吸收纳入，并可毫无保留的严格遵守。智能投研系统可以提高合规监管质量与效率，也可以辅助研究人员发现风险，及时准确的进行风险预警和规避。

理性交易：在分析研究与投资交易过程中，智能投研按一定的算法模型根据相应的数据进行客观的计算分析与交易决策，不存在人性主观的非理性因素影响，从而让交易更加客观理性。

整体成本降低：传统投研领域，其投研人员人力成本极高，并且优秀的投研人员的知识与经验复制推广的可能性低。智能投研相关平台复制推广和运营成本低，可将优秀投研人员的知识与经验进行标准化，高效推广，降低不必要的沟通、磨合与培养成本。

犀数-行业数据库：犀语行业数据库是专业行业研究数据库，包含16个细分行业研究数据,研究信息覆盖宏观、汽车、光伏、钢铁、电力、交运、地产等各大行业领域;通过对海量非标数据处理并结构化数据输出，有效为客户对行业、企业分析提供数据依据。

犀警-财报预警分析：犀语财报解读通过用户上传企业财务报告，对报表中财务数据进行标准信息抽取，统一按照财政部标准进行科目解读，实现灵活地对企业横纵向等多维度的财务数据进行结构分析。

犀情-舆情分析：犀语运用Al技术赋能传统投研，收集和实时处理海量信息，实现对事件的正负面影响分析和预警。结合各类知识图谱、实现从知识搜索到投研报告的自动化输出。