九方智投“九方Quant金融行情与量化投研数据集”入选2026上海市典型案例

导语：以可信数据底座驱动证券投顾智能化跃迁。

近日，2026全球数商大会数据前沿论坛在沪举行，上海市数据局在论坛上正式发布2026年上海市行业高质量数据集典型案例。九方智投控股（9636.HK）旗下上海九方云智能科技有限公司（以下简称“九方智投”）申报的“九方Quant金融行情与量化投研数据集”成功入选。本次征集面向具身智能、高端制造、医疗健康等七大重点领域，经申报推荐、专家评审、材料复核，共遴选39个经真实业务场景验证的典型案例，九方Quant是其中少数聚焦金融垂直领域的代表行业范例。

论坛以“数据筑基，智赢未来——高质量数据集赋能人工智能创新发展”为主题，释放出清晰信号：今年6月国家已印发行业高质量数据集建设行动实施方案，围绕强基、标注能力提升、提质增效、应用赋能、管理服务部署五大核心工程；与会专家普遍认为，数据决定模型能力的上限，高质量数据集正从幕后走到台前。针对金融领域，专家进一步指出，风控与监管场景对数据的准确性、可追溯性、可解释性要求极高，必须构建体系化的高质量数据底座——这正是九方Quant金融行情与量化投研数据集的建设出发点。

金融数据又多又乱？九方先给数据建了一座“中央厨房”

AI智能投顾要回答好用户的问题，靠的是“两样食材”：一是金融数据，二是专业知识。过去，这两样东西散落在行情系统、财务系统、公告系统、资讯系统等十几个不同的“仓库”里。现在，九方智投把功夫直接下在底层：按照“准确、可追溯、可解释”的标准，把金融数据做成AI能直接使用的资产。

九方Quant金融行情与量化投研数据集由三层构成，层层支撑上层AI应用。

第一层：统一数据底座。数据分散往往耗费用户大量时间，比如想查“这家公司最新一期营收、净利同比增速，以及券商一致预期有没有上调”，往往要翻好几个系统才能拼出来。这种代码不一、口径不一的数据，直接喂给AI就会答非所问、张冠李戴，用旧数据答新问题等问题，甚至把一位客户的持仓信息错误用到另一位客户身上。现在九方把这些数据清洗、分类、贴标签，建成一座“中央厨房”，让数据调用更高效、更精准、更匹配。此次入选案例库的九方Quant金融行情与量化投研数据集，覆盖沪深北三大交易所及港美股市场，汇聚行情、财务、公告资讯、宏观行业、基金产品和另类数据六大类，实现了主要业务场景的标准主题表与字段体系的全覆盖。

第二层：自研标准化金融指标体系。大模型擅长语言，不擅长在毫秒级行情里做计算。九方把原始行情和多维数据加工成标准化量化指标，每个指标都有统一的定义、公式、更新频率和适用范围，像“标准件”一样供AI随取随用。截至申报期末，这座“中央厨房”已经整理出30张主题表、830个标准字段、1253个量化指标。简言之，任何关于市场和个股的问题，都能在这里找到统一口径、来源清晰、可查可验的标准答案。

第三层：全链路质量校验+时间戳溯源机制。更关键的是对时间维度的精准把控。在投资分析中，数据并非一成不变，上市公司的财报就常有事后更正。当用户问及“某公司去年一季度的净利润”时，系统必须精准还原数据的演化路径：当时公告的是哪个数？后来在哪一天更正成了哪个数？如果把更正后的“正确答案”当成当时的信息，整个分析就成了典型的事后诸葛亮，结论也失去了参考价值。为此，九方为每一条历史数据都打上了可追溯的时间戳，确保AI调用的永远是彼时彼刻的真实信息，让每一个回答都经得起严苛的复盘与核验。

在证券领域，错一个数字可能就是真金白银的损失。经过这三层重重把关，就确保了每条数据须过完整性、准确性、一致性、及时性、合规性五道校验。一旦发现问题，系统会自动阻断、告警，进入人工复核，并把发现、修复、验证的全过程记录下来。至此，在九方智投的数据库，金融行情与量化投研问答实现了可溯源、可核对，核心数据有据、准确、稳定。

从全市39个入围案例中脱颖而出，意味着九方建设金融数据底座的思路，获得了行业专家评审层面的关注与认同，也呼应了本次大会提出的前沿判断：人工智能要从算力先行走向数据驱动，从模型可用走向业务有效。

“九方Quant金融行情与量化投研数据集”成功入选

一个底座，全线应用：赋能公司核心产品

这份可信可溯源的数据底座也成为九方智投旗下AI应用的公共基建，包括多智能体投顾产品“九方AI灵犀”（相关功能已在九方智投App、小程序上线），与AI原生应用“九方灵犀claw”（各大应用商店均已上架）。

这套机制带来了肉眼可见的效果：核心字段完整率达到99%，盘后数据按时完成率达到99.99%，实时数据延迟控制在0.1毫秒以内，数据服务可用性达到99.99%；与建设前相比，重大数据错误率下降1%，问题平均修复时长缩短一半。落到用户的体验上，就是AI的回答更准了、更快了、也更有依据了——目前数据集支撑20万名用户、月均调用3500万次，语义查询准确率达到99%，事实性错误率下降10个百分点，平均响应时间缩短至0.1秒，用户问题一次解决率提升50个百分点。

2026年上半年，九方灵犀服务用户同比增长50.9%，有效交互达2033.5万次，同比增长50.5%。用户在九方灵犀里问“这只基金和那只哪个更稳”，得到的不再只是一个结论，而是一份完整的“依据清单”。这套“可验证、可追溯”的信任机制，正是金融AI区别于普通AI的分水岭。

目前，九方灵犀智能投资助手已接入腾讯WorkBuddy桌面应用、华为小艺、阿里千问，成为平台官方认证的证券领域专家。未来，九方Quant金融行情与量化投研数据集，可以像搭积木一样组合，适配智能客服、研究助手、产品筛选、风险管理等多种业务场景，且不仅服务自家生态，更多用户都能够在不同生态平台使用九方灵犀的能力。这也为整个金融行业建设面向大模型和智能体的高质量数据集，提供了一套可复制、可迁移的方法论。

2026全球数商大会主论坛

17.3亿研发投入筑牢自研根基，形成可复制的数据治理范式

能够建成这样一座金融数据“中央厨房”，靠的不是买来的技术，而是依托母公司九方智投控股多年如一日的自主研发投入。2019年至2025年，九方智投母公司累计研发投入达17.3亿元，2026年上半年研发投入约1.67亿元、同比增长13.7%；截至2025年底，研发人员占公司总员工数的19.06%。

九方智投的持续投入也获得了行业认可，在数据安全与治理领域，九方智投先后获得中国信通院DSMC数据安全管理能力证书、证券行业大模型助手功能完备性证书和DCMM稳健级（3级）证书，并荣获2026年第十一届“融城杯”非银机构数智先锋奖，构建起“数据+AI+安全”三位一体的资质体系。

从2019年推出APP，到自研九章大模型，再到今天入选上海市行业高质量数据集典型案例，九方智投走出了一条“持牌服务+专业投研+自主AI+合规风控”的独特路径。未来，九方智投将持续以合规、可信、可溯源的数据能力深度融入上海数据要素市场建设，把更多金融数据从“仓库”变成“生产力”，让AI真正读懂市场、读懂企业、读懂每一位投资者。