金融數據服務商kensho

① 請問金融行業中的數據服務商，巨靈、萬得 哪個更好

萬得

② 國內哪家金融數據服務提供商做的比較好

什麼是金融數據服務提供商呢？

還有我是認為金融數據服務沒有什麼好來判斷優差的，不僅沒什麼標准也沒什麼意義。

總上，在選擇金融數據服務提供商時要好好思考實際的本身條件和應該的需求，不要超過預想導致走錯了路。

注意：有些剛開始說是免費的軟體小心後期等到你入坑結果又變成了付費的，到時候只能往裡面砸錢了。（有些商家就是很沒道德，要當心才是。）

③ 全球研究咨詢領域八大信息數據提供服務商都有哪些

1、Bloomberg

成立於1982年的美國彭博資訊公司是目前全球最大的財經資訊公司。BLOOMBERG PROFESSIONAL（R）（彭博專業）服務及彭博的媒體服務整合在一個平台上為全球各地的公司、新聞機構、金融和法律專業人士提供實時行情、金融市場歷史數據、價格、交易信息、新聞和通訊工具。彭博是全球商業、金融信息和財經資訊的領先提供商，通過其強大的信息、專家和咨詢網路為全球重要的決策制定者帶來關鍵優勢。彭博的優勢在於通過創新的技術來快速、精準地傳遞數據、資訊和分析工具，核心產品是彭博專業服務（BLOOMBERG PROFESSIONAL）。彭博專業服務為全球逾310，000用戶提供實時金融信息。彭博的企業級解決方案建於公司的核心優勢之上，利用技術來幫助客戶更高效地訪問、整合、發送並管理整個組織的數據和信息。

2、Capital IQ

Capital IQ是標普旗下的核心金融資料庫，為國際頂尖投資銀行、私募股權基金人士的必備工具，涵蓋全球上市公司、非上市公司、各類私募股權基金及專業人士的各類詳盡信息。資料庫提供了非常方便的檢索工具和Excel工具，方便使用。Capital IQ提供了強大的搜索工具和分析工具，幫助投行和PE的各個級別人士在海量數據中迅速提取有效信息，進行估值分析。國外的高盛、摩根士坦利、華平投資、KKR，國內的鼎暉、弘毅、中信產業基金等將Capital IQ作為工作必備工具，提前掌握Capital IQ的使用將有助於獲得投行和PE的工作機會。

3、Thomson Reuters

湯森路透（Thomson Reuters）成立於2008年4月17日，是由加拿大湯姆森公司（The Thomson Corporation）與英國路透集團（Reuters Group PLC）合並組成的商務和專業智能信息提供商。主要為專業企業、金融機構和消費者提供財經信息服務，例如電子交易系統、企業管理系統和風險管理系統、桌面系統、新聞，以及為在法律、稅務和會計、科學、醫療保健和媒體市場的專業人員提供智能信息及解決方案。公司將專業知識與創新科技相結合，為金融市場及風險管理、法律、稅務與會計和媒體領域的專業人員和決策者提供重要的信息，產業還包括世界上最受信賴的新聞機構。

4、歐睿信息咨詢有限公司（Euromonitor International）

公司是一家全球戰略市場信息提供商，總部位於英國倫敦，其在中國分支機構為歐睿信息（上海）有限公司。企業提供的數據和分析輻射到全球范圍且覆蓋了上萬種產品/服務品類。作為一家獨立的市場研究機構，您可以完全信賴企業，並通過企業來獲取每一個地區、國家的產品品類、渠道信息以及消費者的准確市場歷史數據及未來趨勢預測。企業具有創新性的市場調研產品，值得信賴的報告以及每天由市場分析專家更新的即時信息，使企業成為每家公司不可缺少的重要市場信息來源。企業擁有一隻支龐大的、常駐於全球各國的分析師團隊，深度解析當今國際化商業背景下的本地商務訊息。企業自己的全球行業專家團隊確保了歐睿國際的研究在世界范圍內口徑的一致性。公司專長於消費市場的調查研究，業務范圍涵蓋食品飲料、家電、消費電子、汽車、美容及個人護理、衛生與健康、餐飲、旅遊等領域，擁有跨多個行業的客戶定製研究經驗，致力於為全球客戶提供國際市場有關行業、國家和消費者的各類商業信息。

5、深圳中為智研咨詢有限公司（zwzyzx）

深圳中為智研咨詢有限公司是中國領先的產業與市場調查研究咨詢服務供應商。公司圍繞客戶的需求持續努力，與客戶真誠合作，在調查報告、研究報告、市場調查分析報告、商業計劃書、可行性研究、IPO咨詢等領域構築了全面專業優勢。中為咨詢致力於為企業、投資者和政府等提供有競爭力的調查研究解決方案和服務，持續提升客戶體驗，為客戶創造最大價值。目前，中為咨詢的研究成果和解決方案已經應用於3萬多家企業，涉及機械設備、工控電子、信息通訊、食品餐飲、旅遊酒店、批發零售、建築裝飾、家電家居、文化傳媒、汽車與交通、化工化學、醫療醫葯、能源環保、公共事務等領域，並向海外市場拓展。旗下擁有大數據與信息資訊提供的深圳中為慧數信息咨詢有限公司，以及管理咨詢與戰略規劃定位的深圳萬海格華管理咨詢有限公司。

6、弗若斯特沙利文咨詢公司（Frost & Sullivan）

沙利文公司於1961年成立於紐約。70年代，沙利文公司在歐洲各地建立辦事處；80年代，成為全球領先行業資料庫出版商並在80年代中期開拓市場咨詢業務；90年代，在中國、日本、新加坡以及印度建立辦事處；90年代後期拓展增長咨詢業務；20世紀，收購技術洞察，成立會議業務部。Frost&Sullivan弗若斯特沙利文咨詢公司幫助客戶加速企業成長步伐，取得行業內成長、創新、領先的標桿地位。沙利文公司的增長咨詢服務以及沙利文公司最佳實踐獎幫助CEO及其成長團隊開發、評估和實施有效增長戰略。50多年來，沙利文公司立足遍布六大洲的40多個辦公室，以全球化的視野，為全球1000強公司、新興企業和投資機構提供了可靠的市場投融資及戰略與管理咨詢服務。1998年進入中國，在北京開設第一個中國地區辦公室。至2013年底，沙利文公司在中國地區已建立了4個辦公室，覆蓋北京、上海、深圳及香港特別行政區。沙利文公司中國的研究板塊主要包括了化工與材料、醫療與生命科學、能源與電力系統、工業與機械、冶金礦產、建築材料、測量與測試、信息和通訊技術、汽車與交通、航空航天、環保、食品與餐飲、服裝服飾、奢侈品與收藏品、房地產、其他服務業等各個細分板塊。

7、萬得信息技術股份有限公司（Wind）

萬得信息技術股份有限公司（Wind）是中國大陸領先的金融數據、信息和軟體服務企業，總部位於上海陸家嘴金融中心。在國內市場，Wind的客戶包括中國絕大多數的證券公司、基金管理公司、保險公司、銀行和投資公司等金融企業；在國際市場，已經被中國證監會批準的合格境外機構投資者（QFII）中的眾多機構是Wind的客戶。同時國內多數知名的金融學術研究機構和權威的監管機構也是公司的客戶，大量中英文媒體、研究報告、學術論文等經常引用Wind提供的數據。針對金融業的投資機構、研究機構、學術機構、監管部門機構等不同類型客戶的需求，Wind開發了一系列圍繞信息檢索、數據提取與分析、投資組合管理應用等領域的專業分析軟體與應用工具。通過這些終端工具，用戶從Wind獲取到及時、准確、完整的財經數據、信息和各種分析結果。精於數據，以數據為起點，Wind緊密跟隨金融市場日新月異的發展，不斷向新的領域發展，新的產品和服務戰略不斷在延伸。

8、上海投中信息咨詢股份有限公司（CVS）

投中信息業務始於2005年，正式成立於2008年，是中國領先的股權投資市場信息咨詢專業服務機構。通過十餘年專業領域的深入研究與廣泛合作，投中信息積累了深厚的技術基礎和人才優勢，並憑借優秀的專業能力贏得基金管理機構的長期信任，在行業內擁有大量的數據存量和客戶資源。投中信息通過全面的產品體系，傳遞及時、准確的股權交易數據與情報，為投資機構、投資銀行、戰略投資者、資產管理公司提供數據、資訊及分析工具；為企業提供專業的行業研究與業務實踐咨詢服務；為機構出資人提供全面的投資咨詢顧問業務，幫助投資機構進行深度品牌管理與營銷傳播工作。投中信息總部位於上海，一直致力於以CVSource投中數據終端為核心向國內股權投資市場的參與方提供及時、全面的金融信息和數據服務，並以此為基礎展開了其他相關的多層次的產品與服務。投中信息旨在針對國內股權投資市場的金融資訊服務及相關延伸服務，其主營業務分為數據產品-CVSource數據終端、會務服務、媒體廣告、研究咨詢、金融咨詢五大板塊。

④ 國內有哪些公司是賣金融數據服務的啊

賣金融數據真的沒有~不過有些軟體你可以看到~
不過這些軟體都是要花人民幣的~比如TOPVIEW~

⑤ 國內哪家金融數據服務提供商做的比較好

推薦第一財經貝格數據

⑥ 我是做金融服務的，最近在做市場分析，能推薦一個國內比較靠譜的金融類數據分析公司嗎

當然可以的，慧科訊業他們和國內金融公司的合作挺多的，各類金融風控數據都能監控，同時還能把控金融輿情動態，建設銀行，廣發銀行信用卡，浦發銀行都是他們合作客戶。

⑦ Kensho和AlphaSense是怎樣煉成的

Kensho和AlphaSense是怎樣煉成的

前言——工業精神

工業革命既不是棉花時代，也不是蒸汽時代，而是進步的時代。

18世紀60年代，工業革命首先從英國的棉紡織業開始，然後傳播到采礦、冶鐵、交通運輸等行業。從飛梭和珍妮紡紗機到蒸汽機和內燃機，無數凝結著人類智慧的技術發明開啟了這浩浩盪盪的近代五次工業革命。

蒸汽機的發明人瓦特曾以第三人稱寫了一本自傳，他在書中這樣寫道：「他的腦海中縈繞著如何製造既 便宜又優良 的發動機。」 除了功能和美觀之外，這種對 經濟價值 的探求代表了一千年來歐洲技術理性的發展頂峰。

在技術急速引領著社會變革的時代，無數先鋒人物被某種「誘發因素」所吸引，這一誘發因素不僅僅是技術突破，使其如此強有力的原因還在於 低廉的價格 。這種因經濟價值而產生的「誘發因素」象徵著一種新的潛力，能夠點燃這群機敏而堅毅的先鋒人物在技術和商業的想像力。換言之，誘發因索清楚地顯示出，基於相關創新的企業將在成本上富有競爭力[1]。

金融與技術創新

技術革命每隔40年至60年爆發一次，它所帶來的轉型過程影響到社會的各個方面。而在每一次的技術革命中，金融資本都是新技術革命帶來的產品和服務的最有意願和最大膽的客戶，它時刻為加快交易速度和擴大經營領域准備著，同時以一種間接但是極為重要的方式推動了每一次技術革命。

在每一次基礎設施、技術和組織的創新當中，都有一些加速了貨物運輸和信息傳輸。這些創新通常又可以接著作為變革之源服務於貨幣、銀行和金融部門。蘇伊士運河開通之後，對於蒸汽船，國際電報線路和其他有利於迅捷國際貿易的事物都在廣泛地收到資本的資助。而在由美國發起的幾次信息革命中，銀行就是廉價郵局、全國性鐵路和電報的早期客戶，也是最先使用電話、打字機和計算器的機構。

芝加哥期貨交易所(The Chicago Board of Trade)建立於1848年，這正是電報線路架設到這一城市的那一年。在接下來的幾年內，商人們在其他的幾個主要的商業中心建立了類似的期貨機構。

1887年，時任美國最大的電報公司西聯公司（Western Union）總裁格林說道，西聯公司傳送的電報中至少有87%與商業相關，且絕大部分商業電報都是投機買賣。這種投機電報交流的大部分都是「沒有運輸且常常沒有商品交割」的買賣。因此格林堅信，電報從「本質上」來講是「商業和投機買賣的附屬品，需要即時通信及答復」，並不是一種大眾通信手段[2]。

當時，一位商業編輯曾評論說，在電報商用之前，商人們能夠利用預先知道的遠處的價格信息進行大規模的農產品投機買賣。而在電報商用之後，既然價格數據能夠通過電報的方式快速傳輸，商人原先那種投機套利的方式就不復存在。取而代之的是，他們開始通過猜測在未來某個特定日期農產品可能的價格進行投機。這樣， 時間就取代空間作為最大的未知數 。據這位編輯估計，之前這些農產品的種植者們每年都會因為這種投機行為損失大約4000萬美元，但電報商用之後，這一損失減少到原來的二十分之一。

金融的本質是信息的傳遞，是產生對行動和結果的預期。金融系統，無論是銀行、一級市場、二級市場都是信息的傳遞網路。通過信息網路，當這種預期在其間被傳遞越精確、越快，財富就被創造出來。因而，每一次信息的革命：語言、書寫、印刷、電報、電話、互聯網、手機……都創造了金融的革命。

而我們當下所處的時代，就是一場新的金融革命即將發生的年代。這一次的誘發因素是人工智慧。人工智慧將重塑金融的信息網路，把那些傳統上由經驗和人脈承載的信息傳遞和處理渠道，漸次由機器來輔助，並且做到自動化和智能化。

要信息工業不要信息農業、礦業

在金融信息這個領域，我們已經看到無數科技企業前仆後繼地湧入，江山易主、成王敗寇卻也存下了大大小小的各類企業，我們且將這些企業從金融數據加工成金融信息的角度來將他們審視一遍。

一種模式的企業我們可將其稱之為「信息農業」，他們依靠人力從一些「自然資源」里刨數據，缺乏規模化擴大再生產的能力。這種「農業」，很難做數據的深加工，數據增值有限且產業鏈條不長，產出的信息價值也有限。

另一種模式是「信息礦業」，他們通過一些機械工具把一些現有的結構化數據給開采出來，在某種場景下組裝成一些更有價值的信息。這種比農業要好，但是缺陷在於開采品類有限，能做開採的人很多，技術壁壘還是不夠高，所以增值有限。

那什麼叫做「信息工業」呢？我們都知道是福特汽車敲響了現代工業的大規模生產方式的鍾聲，在歷史的進程中究竟是什麼讓大規模生產成為可能呢？讓我們回到20世紀初，福特改良T型車的那段時間。

1908年，在推出T型車的前夕，福特公司每一個裝配工的平均工作周期，即開始重復同樣作業之前所經歷的工作時間，總計為514分鍾。而到了1913年春天，福特在底特律海蘭公園的新廠房裡有了新的創舉，就是裝設了移動的總裝線。工人們站在一個地方，不必走動，而總裝線將汽車送到他們的面前，這一革新使工人們的工作周期從514分鍾縮短為1.9分鍾，汽車的生產效率以十倍、百倍的效率在增長，而這條移動總裝線就是現代工廠俗稱的「流水線」。

福特之所以能進行大規模集約化生產方式的革新，是因為技術攻克了 「機械零件經過熱處理會產生的翹曲變形」 的難題，這是過去零件不能標准化的禍根，總是依賴於機械師們一遍又一遍手工打磨。而一旦零件翹曲變形的間題得到了解決，就使零件的數量得以減少，而且使它們變得 易於相互連接在一起 。

那麼，使金融信息工業成為可能，則也需要一種能夠攻克各類「金融數據標准化」的技術。我們需要做數據的深度加工，把段落、句子、實體級別的分析做到極致，我們要把各種金融的文檔都結構化化繼而實體化，提取它們的元數據，進而產生千千萬萬種數據的重組合和自動化。從數據到信息，最後再建立一個深度的金融知識網路，這就是我們要的金融信息工業。

AlphaSense——新一代金融知識引擎

在2016年福布斯美國金融科技公司50強的榜單上，出現了一家叫做AlphaSense的上榜公司。

通過對AlphaSense及其競品的剖析，相較於金融信息數據平台或者金融信息引擎，這些產品的形態更像下一代【金融知識引擎系統】。不過在介紹他們之前，我們先來回顧下數據、信息、知識這三者的概念和遞進關系。

• 數據是反應客觀事物運動狀態的信號，通過感覺器官或觀測儀器感知，形成了文本、數字、事實或圖像等形式的數據。

• 信息則是對數據進行加工處理，使數據之間建立相互聯系，形成了回答某個特定問題的文本，以及被解釋具有某些意義的數字、事實、圖像等形式的信息。

• 知識不是數據和信息的簡單積累，知識是可用於指導實踐的信息，知識是人們在改造世界的實踐中所獲得知識和經驗的綜合。

在投資研究的場景下，分析師通常都需要從新聞、財報、研報各種行業網站等獲取大量數據、信息、知識形式的「素材」，然後再通過自己的邏輯和世界觀將這些素材再組織成投資決策。我們依據素材的獲取的難易程度，把它們從簡到難分成5個等級：

• 1.公司、行業、市場等新鮮的信息和數據（公司、股價、交易量等）

• 2.相關指標、數據類信息（CPI、貨運量、行業規模各種圖表等）

• 3.新鮮的論斷、結論（各種看多看空的結論）

• 4.新鮮證據（支撐論斷的成為論斷的事實依據）

• 5.別人的邏輯、研究框架（全網的知識網路）

對於那些做信息工業和礦業的金融信息公司來說，其產品無外乎金融數據終端或者信息平台。前3個層級的數據信息對於用戶來說都是可得的，而他們在後兩層的深度信息和知識上的處理則顯得有些無力。那麼AlphaSense這類公司是如何通過產品在這個層面上為機構內的分析師們或多或少解決問題的呢？

他們產品組成由三大部分組成：高級語義搜索引擎、互動式知識管理系統、文檔（知識）協作系統。 投研人士通過高級語義搜索引擎獲得各類「素材」；在互動式知識管理系統里可以有選擇的對素材進行收集和管理；在知識協作系統里，可以對素材進行加工和再組織使用。

當知識切片變的足夠細，並可供人們搜索、管理、再組織，這就是金融信息工業化的一個萌發階段，這就是某種程度上初步的金融知識網路。

Kensho——挑起新一輪軍事競賽

我們再來看另外一個大熱的Fintech公司——Kensho，其創始人是哈佛大學博士生，工程團隊是從谷歌、蘋果等帶來的頂尖工程師，並被谷歌和高盛投資。據說他們的人工智慧技術讓華爾街人人自危，其公司本身具有相當高的話題性。再拜各種媒體大肆的渲染所賜，我們提起它的時候總免不了帶著一些敬畏，難道機器真要取代人類了嗎？甚至還要取代那些站在人類智力巔峰的華爾街分析師們。

因為渠道關系，Kensho的產品對於我們絕大部分人來說仍然是個「黑箱」，我們只能通過各種外圍信息來去小心翼翼的揣摩它。Kensho的創始人兼CEO Daniel Nadler是一個典型的精英，他有著哈佛大學的經濟學博士學位，並曾經在美聯儲做過一段時間的訪問學者。

在MIT舉行的2015年Fintech年度會議上，Daniel和大眾講述了他做Kensho的始末[3]：

「 我在Fed（美聯儲）的時候，桌面上有一堆像彭博、路透、Capital IQ這樣的工具，但是根據我對政治、天氣現象、地理環境等信息得到的洞察，我使用的這些軟體依然不能解決我要買什麼的問題，特別是對一些事件驅動的數據分析……後來我到了西海岸找到谷歌，谷歌的願景是組織全世界所有的信息，但是谷歌為什麼依然不能組織我作為一個金融學者使我得到洞察的這些金融信息。

「……我在谷歌待了幾個月並告訴他們，既然你們的目標是組織全世界的信息，既然在金融領域有那麼多沒有結構化和被組織的信息，難道不應該有人去做些什麼嗎？我說服了谷歌，於是他們成為了我們最初的支撐者，並給了我們很多傑出的工程師。」

Daniel Nadler 直言批評 Mike Bloomberg (彭博終端的創始人）的生意是old-fashioned-style，說他就像懂得怎麼打贏第二次世界大戰的將軍（而不是未來世界戰爭）。

但是也存在一些對Kensho自身的批評。在知乎上有一位在紐約的用戶分享了他使用Kensho產品的感受，他做了這樣一句總結：「Bloomberg can easily replicate this little tool and make it 100 times better」 。 拋開哪些虛虛實實的喧囂，我們來真正梳理下Kensho究竟在做什麼[4]。

在一次采訪中，Daniel介紹到Kensho是由兩個部門的兩條業務線組成。一個是風險分析部門，幫助大型的銀行和其他金融機構理解非交易性風險，那種風險不是市場風險，而是用歷史數據幫助他們分析諸如地理、天氣這種影響因素帶來的風險敞口。而另外一個大的業務線是全球商業媒體的分析業務，Kensho重建了商業電視媒體的分析引擎。所以kensho一方面是一個媒體公司，另一方面是一個銀行風控服務機構。

我們先來看銀行風控這條業務線。作為曾經在Fed工作過的金融專家，Daniel是有能力和渠道來開展業務的。而作為CNBC的（美國NBC環球集團所持有的全球性財經有線電視衛星新聞台）戰略投資對象，媒體業務的順利開展也在意料之內。商業電視的媒體屬性使得CNBC不會對Kensho的分析能力做過高要求，畢竟對一個電視媒體來說，最重要的是新聞的速度，畢竟一個新聞在觀眾腦海里停留的時間非常有限。在某事件發生之後以最快的速度給出一個站得住的分析結論，這才是戰勝媒體同行的關鍵。所以我們看到Ask-Kensho一方面可以為媒體帶來一個噱頭，二來則真是提高其競爭力的手段。

通過以上分析，我們看到Kensho這兩條業務線對它來說都是可勝任且產生價值的，那麼究竟是什麼導致了「Kensho取代華爾街分析師」的傳聞呢？ 「罪魁禍首」應該就是高盛了，因為高盛不僅是Kensho的投資人且還是他們的客戶，我們來看下面一篇報道[5]：

Kensho在高盛的主要客戶群是那些在銀行交易大廳里的銷售人員。在最近幾個月，他們利用軟體對買賣能源類股票和大宗商品的咨詢來電進行回復，這些人想知道他們應該如何組合他們的投資，以便應對敘利亞聖戰的熊熊烈火。

在過去，這些銷售人員會根據他們自己對最近發生的事情以及市場反應的了解進行總結，但是會受到人類記憶能力的限制。針對特別有價值的客戶，銷售代表可能會要求高盛的研究分析專員進行更加完整的研究，挖掘過去的新聞事件，找出市場針對每種情況作出的回應。這種方法的問題在於，當研究結果出來時，交易機會早已溜之大吉。

Kensho只是服務於高盛部門的銷售部門，幫助他們快速來應對客戶的咨詢，以便這些銷售們能夠更好地完成淺度信息的組織工作。Kensho的另外一個作用就是幫助一些研究人員完成一些初級的工作，以取代分析師「過去我每周得花兩天時間做這類事情」或「過去我得專門僱傭一個人其他什麼都不用做只做著一件事」的任務。

Kensho的確能夠為頂尖投行進行服務，但是如果說真正地取代「分析師」，讓投行有更多人的失業，也許只是一個「美麗的誤解」或者「美好的願望」。

但是如果Kensho有一天真正有了可以與華爾街分析師比擬的分析能力，變成了一個大眾投資者可以使用的工具，那麼其實是促進的是市場有效性。比如有一個信號被少部分機構基金觀察到並用來構建盈利策略，但隨著Kensho強大的分析能力，也將捕捉信息並供大眾使用，頂尖機構因為信息不對稱帶來的優勢就會完全逐漸消失殆盡。隨著越來越多的市場參與者使用同樣策略，最終就會造成該策略失效。因此， 市場價格得以更快、更大程度的反應「所有可以獲得的信息」。

就如同19世紀的電報一般，它並沒有徹底消除商人們的農產品投機交易，但是它卻改變了投機行為的性質，並且減少了當時處於弱勢一方的種植農們的損失。如果Kensho真的將AI技術運用到某種臨界狀態，使得現代金融投機的性質再次發生改變，那麼彭博、路透等甚至其他基金機構本身就不得不被迫加入這場軍備升級的競賽，以避免從領先者變成落後者。

小結

在人工智慧大潮席捲的時代，AlphaSense在打造金融知識引擎，Kensho在挑起新一輪軍備競賽，這些先行者正在發起一場金融信息的工業革命。這在場革命的前奏曲被吹響之後，我們是否能預料到誰會有最為光明的前途呢？

我們也應該看到，正如第一次工業革命是一個漫長的歷史過程，金融信息的工業革命，也不會是短短幾年就能完成的。在這個早期階段，恐怕還處於構造「智能金融的核心引擎」的各種零件的階段。金融分析從依賴手工的「農業」、依賴經驗的「手工業」，逐漸走向「零件」的標准化，最關鍵的不是最終的願景，而是如何在市場的驅動下，合理設計發展路徑。AlphaSense立足於金融碎片知識的發現和重組織，Kensho立足於淺度信息快速傳播和發現，都是終極願景的必須中間環節。從前奏曲到高潮，在於實事求是，而非好高騖遠。

*註：文中部分觀點和信息來自以下參考資料*

• [1]《富裕的杠桿：技術革新與經濟進步》

• [2]《信息改變了美國》

• [3] Youtube上網路用戶上傳的Kensho創始人的演講

• [4] 知乎問答：《Kensho為什麼會被高盛青睞》

• [5] 阿爾法工場：《人工智慧公司公司Kensho是如何改變華爾街的》

⑧ 國內哪些平台提供比較全的金融數據介面

最全的、最開放的、而且是免費的金融數據介面，不得不說是Tushare平台了，可以網路Tushare或者Tushare Pro即可。

⑨ 國內的金融數據提供商，除了萬得，還有別的嗎

同花順數據終端