中泰證券近日發(fā)布了一份聚焦人工智能工具在投研領域應用的深度報告，詳細探討了OpenClaw如何助力投研從業(yè)者構(gòu)建“數(shù)字員工”體系，為行業(yè)提供了切實可行的效率提升方案。盡管OpenClaw仍處于早期探索階段，尚未完全成熟，但其已展現(xiàn)出在處理重復性投研任務中的顯著優(yōu)勢，如定制化盯盤、數(shù)據(jù)抓取、研報跟蹤及日報生成等，未來有望推動投研工作模式的根本性變革。

報告提出，投研數(shù)字員工體系的搭建需從數(shù)據(jù)、監(jiān)控、分析及輸出四個層面入手。數(shù)據(jù)層通過四大工具整合主流金融數(shù)據(jù)庫與公開網(wǎng)絡信息，形成統(tǒng)一數(shù)據(jù)入口；監(jiān)控層部署七大專項模塊，實時追蹤市場關鍵變量；分析層依托三大工具將監(jiān)控信號轉(zhuǎn)化為研究判斷；輸出層則實現(xiàn)研究報告的自動化生成，并通過任務編排工具整合全鏈路成果。這一體系的設計旨在覆蓋投研工作的全流程，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集到報告輸出的無縫銜接。

在實操層面，報告建議投研人員優(yōu)先使用kilo.ai已部署的免費版本進行OpenClaw配置，模型選擇需根據(jù)工作流復雜度權衡付費與免費選項，并完成權限開啟和搜索API配置兩大關鍵步驟。接入方式上，QQ因其操作簡便適合快速上手，而飛書則憑借更強的開放能力，更適合需要沉淀辦公文件的工作場景。報告還展示了多類自建投研Skill的應用實例，涵蓋金融數(shù)據(jù)庫SQL生成、量化回測、產(chǎn)業(yè)鏈追蹤等核心場景，這些Skill均具備標準化輸出格式，可直接應用于實際工作。

針對Skill開發(fā)，報告推薦使用Claude Code插件，其支持的ACP遠程寫代碼、網(wǎng)關與心跳機制及定時任務功能，可實現(xiàn)投研任務的72小時自動化運行。例如，通過定時任務功能，系統(tǒng)可在非交易時段自動完成數(shù)據(jù)更新與報告生成，顯著提升工作效率。這一工具的引入，為投研人員提供了更靈活的技術實現(xiàn)路徑，進一步降低了AI工具的應用門檻。