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一位油头粉面的天才小生，20岁拿到哈佛商学院学位，智商180，悠哉游哉来到投资屏幕前，在黑底白字的浩瀚数据库中，随便扫了几眼，就看出了旁人看不出的潜在投资趋势，几通电话下单，瞬间赚的盆满锅满，在《华尔街之狼》《乱战华尔街》这样的好莱坞电影中，不乏这样的经典桥段，而实际上这种好莱坞式的浪漫，并不符合金融投资领域的现状。浩瀚的数据星河，正是目前摆在专业投资人面前一道“甜蜜而苦涩”的难题。
　　　

图片来源：电影《华尔街之狼》

随着互联网技术的发展，信息数据成为了最近二十年来地球上增长速度最快的领域。英国学者詹姆斯·马丁做过一个有趣的统计，人类可获取数据的倍增周期，19世纪为50年，20世纪前半叶为10年左右，而随着互联网技术的发展，近20年来，全世界数据总量每年都呈现翻番的快速发展。近年来全世界每天发表的论文数量达到1.5万篇，每年新增的专利达到70万项，信息数据爆炸，新理论、新材料、新工艺、新观点不断出现。人类数据在最近10年的发展，已经超过过去5000年的数据信息总量。

信息爆炸体现在金融投资领域，一方面快速拓宽了研究者获取数据的维度，另一方面也为研究人员带来许多不必要的烦恼。投资行为本身，就是一个如何利用数据进行价值套利的过程，但是在数据日益碎片化的今天，这种数据价值获取越来越困难。这种困难体现在两个层面上，一是如何避免大量无效数据的骚扰，快速提取有效数据资源；二是如何7*24小时实时监控有效数据的变化，并快速形成图表化的价值变动趋势，这些都是人脑所不擅长，或需要大量花费时间精力的领域，这些领域需要技术的辅助方能提升效率。

最方便的做法，就是依靠技术帮助人类来整理数据，于是“数据聚合“成为了近些年来在投资科技领域的一个热门词汇。许多科技平台纷纷推出数据聚合产品，为投资者规整、合并来自不同数据源的数据，便于投资者一站式查询自己所需的数据信息，而不需要去不同平台寻找散落的数据，相当于为投资研究人员提供了一张金融领域的地图。

数据聚合极大便利了投资研究的日常工作，但并没有彻底解决所有困扰。投资研究所需的信息维度过于复杂，来自新闻、公告、研报、行业等各个维度，数据聚合平台仅解决了快速分门别类获取信息的渠道问题，但这些不同维度信息之间的勾稽关系，影响因素，仅靠数据聚合并不能完全解决问题。投研人员自身的知识框架，决定了他能找到的数据结果，而每个人的知识框架，都是有限的。

做投资还在满足于“数据聚合”，那就OUT了。随着人工智能技术和大数据技术的协同发展，“知识聚合”的理念应运而生，它在数据聚合的基础之上，将智能投资的数字化，再次往前推进了一个level。

要理解知识聚合和数据聚合的差异，首先要理解知识和数据两个词之间的差异。

用通俗易懂的语言来说，

数据是原材料，只提供发生了什么事，并不提供任何主观判断或解释。

知识是对数据进行深入加工后，得出的判断和分析。

数据聚合更多是物理层面上数据和信息的汇总，而知识聚合是通过知识图谱等方式，进一步挖掘和深化散乱数据背后的深度关联，按照人类已经成熟的知识范式和逻辑，对数据进行提炼、归纳和关联，改变数据或单一知识点无序、分散的物理形态，通过符合人类逻辑习惯的方式进行重新凝聚。

具体到投资领域的知识聚合，就好比在一张普通纸质地图的基础上，增加了智能导航功能，从A点到B点的最佳路径，由知识聚合后提供可最智能的推荐方案，这些方案可能远超投资人自身的知识范畴，弥补了投资人自身的知识短板，这在数据聚合时代是做不到的。

知识聚合极大改变了投资人知识获取、知识推荐和知识发现的流程，重新优化了投研工作日常的流程，引入了数字化的降本增效效果。在这个赛道上，目前国内具备实力的公司还不多。通联数据是国内人工智能领域科技公司中，首批聚焦于提供“知识聚合”技术服务的公司。以萝卜投资这款“知识聚合”型的智能投资平台为例，我们来看看知识聚合和普通的数据聚合差异在哪里：

一、知识获取

同样是智能搜索功能，数据聚合下的同类产品提供的是投研人员搜索功能的简单直白反馈，信息庞杂，关联性弱。 而萝卜投资的智能搜索，用投资的知识范式重新连接碎片化的数据，为搜索者呈现符合投资逻辑的搜索结果，这就省去了投资研究人员通过三到四次搜索，才能汇总综合信息的时间成本。