客户概况
公司名称: 智投科技
行业: 金融科技（FinTech）
成立时间: 2024年3月
团队规模: 15人（技术8人，运营5人，市场2人）
融资情况: 天使轮1500万人民币
业务挑战
作为一家金融科技创业公司，智投科技希望开发一款面向个人投资者的智能投顾产品。但面临以下挑战：
技术挑战
- AI能力缺乏: 团队无AI算法专家，自研成本过高
- 数据处理: 需要处理海量金融数据和用户画像
- 开发周期: 投资人要求3个月内推出MVP产品
- 成本压力: 初创公司预算有限，无法承担高昂的AI基础设施投入
业务需求
- 智能选股推荐
- 个性化投资组合建议
- 市场趋势分析
- 风险评估与预警
- 7×24小时智能客服
解决方案
采用莲汇全球AI工具平台
选择了AI大模型专业套餐：
核心功能
1. 多模型接入
from lianhuiglobal import AIClient
client = AIClient(api_key='your_key')
# 使用GPT-4进行投资分析
analysis = client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[{
"role": "system",
"content": "你是一位专业的投资顾问"
}, {
"role": "user",
"content": f"分析这只股票: {stock_data}"
}]
)
# 使用Claude进行风险评估
risk = client.chat.completions.create(
model="claude-3-opus",
messages=[...]
)2. 金融知识库集成
- 接入全球股票、基金、债券数据
- 实时财经新闻语义分析
- 历史行情数据回测
3. 用户画像分析
// 分析用户风险偏好
const userProfile = await ai.analyze({
type: "risk_profile",
data: {
age: 35,
income: 300000,
experience: "3-5年",
transactions: userTransactionHistory,
},
});
// 生成个性化推荐
const recommendations = await ai.recommend({
profile: userProfile,
market: currentMarketData,
});产品架构
用户端APP
↓
智能投顾引擎
↓
莲汇AI平台 (GPT-4 + Claude + 文心一言)
↓
金融数据API + 实时行情
实施成果
MVP快速上线
时间节点:
- Week 1-2: 接入AI平台，搭建基础架构
- Week 3-6: 开发核心功能
- Week 7-8: 内测优化
- Week 9: 正式上线
提前2周完成MVP开发！
产品表现
| 指标 | 数据 |
|---|---|
| 注册用户 | 10,000+ |
| 日活用户 | 2,500+ |
| 推荐准确率 | 78% |
| 用户满意度 | 4.6/5.0 |
| 平均使用时长 | 15分钟/天 |
成本效益
开发成本对比:
| 方案 | 自研AI | 使用莲汇AI |
|---|---|---|
| 人力成本 | ¥200万+ | ¥30万 |
| 基础设施 | ¥50万/年 | ¥8万/年 |
| 开发周期 | 12个月 | 2个月 |
| 总成本 | ¥250万+ | ¥38万 |
节省成本: 85%
核心功能展示
1. 智能选股助手
用户输入投资需求：
"我想投资新能源行业，风险中等，预算10万元"
AI分析输出：
推荐组合:
1. 宁德时代 (300750) - 30% - 行业龙头，估值合理
2. 阳光电源 (300274) - 25% - 成长性好，技术领先
3. 隆基绿能 (601012) - 20% - 光伏龙头，分红稳定
4. 比亚迪 (002594) - 15% - 新能源汽车，增长确定
5. 现金储备 - 10% - 应对波动
预期收益: 15-25%/年
风险等级: 中
建议持有期: 1-3年
2. 实时风险预警
// 监控持仓风险
{
"alert_type": "high_volatility",
"stock": "比亚迪 (002594)",
"message": "该股票近3日波动超过10%，建议关注",
"suggestion": "考虑部分止盈或设置止损位",
"risk_level": "中"
}3. 智能客服
用户问题: "最近科技股跌了，我该怎么办？"
AI回答:
根据您的风险偏好和持仓情况分析：
- 您持有的科技股占比30%，在合理范围内
- 近期调整主要受市场情绪影响，基本面未变
- 建议：
- 保持现有仓位，不建议恐慌性抛售
- 可考虑逢低适当加仓优质标的
- 设置止损位，控制风险
需要我为您详细分析某只个股吗？
客户反馈
"莲汇全球的AI平台让我们以极低的成本获得了企业级AI能力。原本需要组建一个AI团队才能完成的工作，现在2个后端工程师就搞定了。"
—— 王浩, 智投科技 CTO
"最满意的是多模型切换功能。我们可以根据不同场景选择最合适的模型：GPT-4用于复杂分析，文心一言处理中文语境，Claude做风险评估。灵活度很高。"
—— 张雷, 产品经理
后续规划
第二阶段功能（Q1 2026）
-
量化交易策略
- 接入量化因子库
- AI策略回测
- 自动交易信号
-
社交投资
- 用户策略分享
- AI排行榜
- 跟投功能
-
内容生成
- 自动生成投资日报
- 市场热点解读
- 个股深度研报
融资进展
凭借AI智能投顾产品的优异表现：
- ✅ 2025年7月完成天使轮融资 ¥1500万
- 🎯 计划2026年Q2启动A轮融资 ¥8000万
技术优势
为什么选择莲汇AI平台？
- 一站式接入: 集成10+主流AI模型，一个API搞定
- 金融场景优化: 针对金融行业做了特殊优化
- 高可用性: 99.9%服务可用性保障
- 成本可控: 按使用量付费，初创公司友好
- 快速迭代: 新模型第一时间上线
代码示例
# 完整的智能选股流程
def smart_stock_selection(user_query):
# 1. 理解用户需求
intent = ai.analyze_intent(user_query)
# 2. 筛选候选股票
candidates = db.query_stocks(
industry=intent.industry,
risk_level=intent.risk
)
# 3. AI深度分析
analysis = []
for stock in candidates:
score = ai.evaluate_stock({
'fundamentals': stock.get_fundamentals(),
'technicals': stock.get_technicals(),
'news': stock.get_recent_news()
})
analysis.append({
'stock': stock,
'score': score
})
# 4. 组合优化
portfolio = ai.optimize_portfolio(
stocks=analysis,
budget=intent.budget,
risk_tolerance=intent.risk
)
return portfolio适用场景
该解决方案同样适用于：
- ✅ 智能投顾平台
- ✅ 财富管理机构
- ✅ 证券公司
- ✅ 基金销售平台
- ✅ 金融教育培训
开始使用
想要构建类似的AI金融产品？
限时优惠: 新用户首月使用费用减免50%
联系我们:
- 📞 商务咨询: 400-XXX-XXXX
- 💬 技术支持: 在线咨询
- 📧 邮箱: [email protected]
本案例基于真实客户场景改编，涉及商业机密信息已脱敏