在AI技术冲击金融行业的今天，数据已成为投资决策的核心驱动力之一。传统金融数据服务商虽凭借广泛的公开数据处于领先局面，但新锐玩家Gangtise正以AI+另类金融数据的独特优势，以高价值核心数据赋能金融行业的业务发展。

　　一、另类金融数据(稀缺数据)：

　　AI时代的「数据核武器」

　　Gangtise的另类数据矩阵，堪称金融投资研究业务的「洞察力引擎」。区别于传统数据库，其通过AI技术深度挖掘非结构化数据，目前已构建起若干核心数据产品：

　　1. 投研逻辑库：全市场动态的「实时心电图」 

　　投研日程：覆盖2022年至今的全市场路演、调研日程，日均更新200场以(报告期达500-700场)，帮助用户精准捕捉热点投研活动轨迹。  

　　会议事件：汇总呈现会议活动事件，结合动量、波动率等多因子模型，回测显示60个交易日超额收益达3%。 

　　投研线索：实现国内外公司、重点行业等市场信息全覆盖，从各类投研信息优中选优，即时呈现公司产销经营信息。

　　投资日

　　历：

　　整合全球宏观政策发布、行业重点会议论坛、产业技术突破迭代等未来资讯，提前捕捉投资机会(如2024年英伟达GTC大会、固态电池量产时间轴)。

　　客户案例：某量化私募通过Gangtise会议活动数据，叠加动量因子模型，在2024年Q2捕捉到某产业链的密集电话会议信号。从而提前布局了相关标的，实现单季度收益超额增长。

　　2. 观点库：多维度市场情绪的「晴雨表」 

　　信息聚合：数万公众号、大V、调研公告及互动易问答，日均覆盖近千家公司，结合AI技术深度打标，为投资者提供非研报类点评的结构化分析。 

　　客户案例：某成长型基金经理通过观点库发现某芯片公司被大V高频提及技术突破，结合投研线索数据验证后进行调仓，三个月收益率明显提升。

　　3. 问答库：500万+QA的「投资百科全书」 

　　收录上市公司调研纪要问答，以及交易所其他IR活动问答等，通过深度AI技术覆盖经营指标、概念题材等关键标签，助力投研人员快速定位核心内容，把握投资机会。

　　客户案例：某FOF机构通过问答库发现某食品饮料企业经销商库存异常，及时调整持仓，规避了2024年Q3业绩不及预期的风险。

　　4. 热词库：投研场景的「翻译官」 

　　覆盖30个中信一级行业、5000+标的，超30万专有名词实时更新，帮您解决语音转译、文本规整等痛点问题，大幅提升了音频转译文字稿的准确性和可读性。

　　客户案例：某AI团队基于热词库优化模型训练，将金融文本解析准确率提升至95%以上。

　　二、传统金融数据库的「平替首选」

　　质优价美，极致性价比！

　　Gangtise以客户为先的理念，在保障传统金融数据库质量的同时，大幅调整传统金融数据库的价格，为客户带来前所未有的超高性价比体验。Gangtise提供的传统金融数据库（A股全量数据库、行业经济指标库套餐），具体价格可以咨询Gangtise客户经理，或点击下方阅读全文，下载终端后申请获取资料。以下是Gangtise传统金融数据库服务的介绍：

　　1. A股库：

• 　　已覆盖特色数据(概念题材、经营数据和盈利预测等)和基础数据(财务、公告等)；

• 　　GangtiseA股库挖掘极富特色的因子与事件数据，方便用户构建自己的量化选股模型;

　　2. 行业库：

• 　　精选经过买方基金经理和研究员高度验证后的有效指标，让指标使用更有效；

• 　　目前已在产品端上线全部30个中信一级行业节点，推出细分行业专题数据集超90个；

• 　　指标数量方面，总共规划指标数量10万+，已实现正常更新生产指标数量8万+。

　　当前覆盖的行业包括：

　　其中，甄选的数据来源都是经过众多买方机构客户验证过的“刚需数据”，优中选优。

　　三、数据治理服务(代工、平台输出)：

　　让数据真正为你所有，为你所用

　　Gangtise的数据治理服务，依托AI+大数据处理平台的双轨生产模式，通过科学合理的数据结构，和高度智能化的自动化数据处理流程，结合多维度数据校验机制，实现海量数据的自主精确处理。该服务严格遵循“准确-及时-全面-客观”四大数据质量原则，已构建起行业领先的数据治理服务的技术壁垒。目前均已面向各类金融机构输出，帮助用户共建数据中心：

　　1. 数据代工服务

　　专注解决数据来源繁多、公布分散、结构杂乱、流程冗长的几大核心痛点，为用户实现无缝的数据代工服务。

　　客户案例：已帮助某头部买方实现数百来源的行业数据指标结构深度规范和高度自动化加工，从源头到模板一站式全流程服务，让用户聚集数据价值研究。

　　2. 数据智能生产平台 

　　自主研发数据生产平台，实现从自动采集、去重清洗、异常修正、核实入库的全流程自动化，数据准确率达99.9%以上。  

　　客户案例：投研线索通过AI摘要+人工回听双重验证，确保信息时效性与真实性。

　　3. 多源数据比对系统

　　支持国内等主流数据源的深度比对，自主定义数据标准，解决“数据打架”难题。   

　　客户案例：某客户通过多源比对发现某新能源车销量数据异常，避免了误判风险。

　　四、数据场景化应用：

　　从策略研发到交易执行的「全链路赋能」

　　Gangtise数据已深度渗透量化投资、投研分析、AI训练等场景，以下是真实客户案例：

　　1. 500亿量化私募：投研逻辑库驱动超额收益 

　　>>痛点：传统数据无法捕捉短期市场情绪变化。

　　>>解决方案：接入投研逻辑库，结合会议事件因子模型，优化选股策略。

　　2. 百亿私募：行业库精准定位周期拐点

　　>>痛点：行业数据分散，难以及时跟踪产业链变化。  

　　>>解决方案：采用Gangtise行业库，监测铜价、光伏硅料等指标，提前布局资源品板块。  

　　3. 高校量化实验室：低成本构建AI训练体系 

　　>>痛点：学术研究受限于商业数据高成本。  

　　>>解决方案：使用Gangtise问答库、热词库训练金融NLP模型，支持论文发表与策略验证。

　　五、如何快速接入？

　　三步开启数据赋能之旅！

　　2. 定制支持：超二十年经验的专业团队根据用户需求提供全范围全流程数据技术支持。

　　3. 高效对接：支持FTP、Datapipe数据传输平台、云投研终端API等多种数据传输方式。

　　在AI重塑金融的时代，数据已不再是“锦上添花”，而是“胜负手”。Gangtise通过另类稀缺数据、极致性价比、数据技术赋能、场景化服务应用经验，逐步改写金融数据服务的生态。不管是公募、资管、私募、卖方研究，还是高校研究者，Gangtise都能为您提供最锋利的武器，在投资战场上慧眼识金、先发制人。

　　（转自：Gangtise投研）