大模型在金融领域“一本正经地胡说八道”，普通投资者有想法却不会写代码验证——这些长期困扰行业的痛点，或将迎来一套系统的解答方案。
中信建投证券将于6月6日晚8点正式发布自主研发的“信谛听”智数平台1.5版本。综合多方信息来看，这并非一次常规的产品迭代，而是以“专业量化普惠”为旗帜，试图在AI幻觉治理、投资者教育、国产模型落地三条战线上同步推进的一场实战。
两大功能直击行业痛点
据了解，本次1.5版本的核心升级围绕两大模块展开。
一是“Alpha实验工坊”，瞄准普通投资者“有想法、无技术”的困境。用户只需用自然语言描述策略思路，系统即可自动生成回测代码并运行。值得关注的是，该模块搭载了“自适应纠错框架”，能让智能体自动检查代码并自我修复Bug。中信建投证券信息技术部总监李剑戈透露：“从1.0到1.5，信谛听Alpha实验工坊的核心能力不断升级：从最初帮助用户用自然语言生成回测代码、验证十年投资想法、避免真金白银试错，践行普惠金融；到如今新增极速编译通道与自适应纠错框架，不仅快速生成策略回测报告，还能给出优化建议，赋能投资者提升盈利能力，进一步落实金融为民、科技赋能与人民立场。”
二是“DeepTiming搜索”，首次深度整合了中信建投研究所的脱敏研报数据。累计处理7000余篇深度研报，提炼超10万个知识原子，用户用自然语言提问，20秒内即可获得可溯源至原文段落和图表的精准回答。这意味着，原本只有机构客户能第一时间获取的研究智慧，将向所有普通投资者开放。
用“可信”对抗AI幻觉
金融场景对信息准确性有极高要求，大模型的“幻觉”问题是行业共同难题。对此，“信谛听”团队给出的思路是：不依赖模型自我约束，而是从源头构建可信路径。
知情人士介绍，DeepTiming搜索以经专业审核的研报为信源，所有结论可溯源，从源头切断模型被低质语料“污染”的风险；Alpha实验工坊则用券商沉淀多年的回测系统及数据底座对策略进行实打实验证。“用数据和逻辑说话，更可靠。”
国产模型站上“C”位
不拼参数，拼落地
另一个值得关注的信号是：“信谛听”1.5底层已率先切换至国产大模型DeepSeek V4。项目团队对此的回应颇为务实：“国内外基础模型在底层能力上确有差距，但精心设计的业务框架能大幅缩小这种差距。”
更关键的考量在于经济性和合规性。“普惠不能靠烧钱，必须是可持续的长期服务。国产模型巨大的成本优势，是普惠落地的经济基础；在数据安全、合规部署上的天然优势，也让金融机构更放心。”
“不是卖软件，是做投教”
定位背后的深意
面对市场对量化工具“割韭菜”的疑虑，内部人士给出了一个出乎意料的定位：“信谛听的出发点不是卖软件，而是做投教。”其逻辑在于，让每个人都能在沙盘里验证投资想法、理解风险收益特征，本身就是对冲动交易和“暴富神话”最有效的对冲。当技术门槛被拉平，投资竞争将回归到洞察力与判断力——这才是最有价值的投资者教育。
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DeepPaw露出冰山一角
据了解，团队正在内测一款名为“DeepPaw”的桌面智能体系统，聚合研报、新闻、行情、财报四类数据，通过多智能体协同模拟顶级分析师的分工与讨论。在内部投顾+AI盲测中，DeepPaw在多个头部大模型Agent中排名前列，评委评价其“很有独立思考能力”。一个被提及的细节是：在分析某企业时，其现金流暴增但营收下滑。DeepPaw没有盲信表面利好，而是通过追溯现金流来源、排除新订单假说、交叉验证券商研报，最终判断这并非需求扩张，而是旧订单回款。这种独立思考的能力，已超越绝大多数通用智能体。
从AI普惠到交易平权
无论是策略自纠错、研报可溯源，还是国产模型规模化落地、多智能体深度研究，“信谛听”1.5的指向始终清晰：将机构级数据、工具和研究能力开放给普通投资者，以准确数据支撑交易落地。
6月6日晚8点，这套打法将正式亮相。打开微信，进入视频号搜索“中信建投证券”即可观看直播。
当券商开始把核心数据资产和AI能力打包成普通人也能用的工具，金融服务的边界或许正在被重新定义。
（文章内容仅供参考，不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。）
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