上市公司财报篇幅冗长、专业术语密集，跨企业数据对比繁琐、分析门槛高，是普通投资者和基层投研工作的普遍痛点。立足真实产业需求，在广东泰迪智能科技股份有限公司的命题牵引下，珠海科技学院一支大学生团队攻坚克难，自主研发智能财报问数系统，以轻量化智能工具，破解财报 " 看不懂、算得慢、不敢信 " 的行业难题。

这套系统操作便捷、实用性极强。用户只需输入日常自然语言问题，系统即可自动完成数据检索、企业对比、多维分析与风险研判，最终通过表格、趋势图表、图文报告等可视化形式，输出有据可依、可溯源、可核验的专业分析结论。

智能财报问数系统界面截图

针对市面 AI 常见的 " 编造数据、结论不实 " 问题，团队创新采用数据优先、AI 辅助的运行逻辑：系统所有财务数据，全部取自上市公司官方公开披露文件与结构化权威数据库，做到 100% 真实可查；人工智能仅负责理解用户问题、梳理逻辑、优化文案表达，不生成、不篡改原始数据。每一条分析结论、每一项风险预警，均附带明确的数据来源和评判规则，彻底解决 AI 分析不准确、不可信的弊端。

团队在泰迪智能科技公司调研

为让产品真正落地实用，团队全程贴合产业场景打磨迭代。项目初期，团队深入合作企业调研学习，精准对接投研分析、高校教学两大场景的真实需求。同时，系统梳理沪深交易所信息披露规范，聚焦新能源产业链，整理 10 家重点企业 2023 至 2025 年核心财务数据，逐条校验数据口径，针对稳健型、平衡型、成长型等不同投资偏好，反复优化评分模型。在项目联合创始人阮淼鑫看来，这套系统把厚重难懂的专业财报分析，简化为轻量化、可视化、可信任的智能服务，能有效缩小信息差，助力普通投资者理性判断、科学决策。

目前，系统已完成全部核心功能验收，实现全流程稳定运行，支持公开链接在线访问，兼容多款主流国产大模型。

文：王一格 胡少石 魏稀尔

编辑：黄子洋

责任编辑：蓝辉龙

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