Qovest 是阿里云 2026 年 11 月推出的AI 投研工作台,服务对象是专业机构投资者。使用者用自然语言描述研究问题,取数、找资料、拆解分析与成文由它自己完成,还能按设定的节奏继续跟踪同一个标的,成果存档在「投研空间」里随时接着做。数据侧采购权威金融数据库并部署在阿里云,工程侧是自研的金融场景 Agent 框架。适用于行业与产业链研究、投资测算、标的跟踪与投研协作。
| 基础信息 | 内容 |
|---|---|
| 产品定位 | 面向专业机构投资者的 AI 投研工作台 |
| 出品方 | 阿里云 |
| 发布时间 | 2026 年 11 月 2 日 |
| 工作方式 | 用自然语言提出研究需求,自动查数据、收集资料、分析并生成报告 |
| 持续跟踪 | 按设定频率定时更新数据,生成动态跟踪看板并可接续分析 |
| 投研空间 | 研究成果、个人操盘笔记与待验证问题自动归档,可追溯可对比 |
| 数据与工程 | 金融数据库采购后部署在阿里云,自研金融 Agent 框架 |
| 内部评测 | 据官方介绍,FinFirst 与 IRAB 内部横测领先(口径未公开) |
| 获取方式 | 官网对个人用户开放邀测,注册即获积分;企业版近期推出 |

Qovest 的核心能力
Qovest 把投研拆成三段:取数与读料、成文与分析、跟踪与沉淀。以下五项说明每一段具体交付什么。
一句话拆成完整研究流程
输入一句话说明研究对象与要回答的问题,Qovest 会自己拆解任务:先调数据、再收集公开资料、然后做深度分析,最后输出一份成稿报告。用户无需自行配置复杂的研究工作流,只需用自然语言提出需求,系统便自动组织数据查询、资料收集、分析与报告生成;官方把定位写得很直接——把投研里耗时多、重复性强的工作交给 AI,把时间留给专业判断。
定时任务让研究跟着市场跑
研究不是一次问答就结束。官方给的案例是一位基金经理为「黄金 ETF」建了一项跟踪研究,圈定国际金价、美元指数、全球 ETF 持仓与央行购金等变量后,Qovest 每周自动更新数据,拆解当周金价涨跌里汇率因素与加息预期各自占多少,生成一份动态跟踪看板。下次打开同一只标的,它接着上一次的进度继续分析,而不是重新开始。
投研空间把研究成果接起来
「投研空间」与对话打通,把研究成果、个人操盘笔记和待验证问题自动归档,做到可追溯、可对比。用户可以把自己的操盘笔记接进来,让模型在既有判断的基础上继续往下做;官方表示企业版里这个空间会成为组织内成员协作与信息共享的研究调度中心。对团队而言,这层沉淀比单次报告更接近真正的资产。
自研框架打通取数与成文
专业投资者对 Agent 的要求高于日常聊天:数据要实时准确、输出要有明确出处、结论要专业可靠。为此 Qovest 团队采购权威金融数据库并部署在阿里云上,自研面向金融场景的 Agent 工程框架(Harness),把从数据调用到分析输出的整条链路打通。这套「框架+工具+数据」的组织方式,与站内介绍过的 AI Agent 执行链路属于同一类结构。
可视化产物与假设联动
官网上陈列了几份现成的投研案例,使用者可以把其中任意一份当作起点,再替换成自己的标的。两条案例比较直观:一条让人形机器人产业链拆出各环节的单机价值与国产化水平,得到可交互的产业链图谱;另一条测算数据中心电力设施要投多少钱,改掉其中任何一个假设,结果会跟着重算。产物可以点开,也可以改前提,不是静态截图。
Qovest 与同类研究工作流工具的对比
三款产品并非同类,下表从出品方、产品定位、运行形态等维度对照,看不同技术路线怎么进入金融研究。
| 对比维度 | Qovest | Ling-3.0-flash-Fin | Kimi Work |
|---|---|---|---|
| 出品方 | 阿里云 | 蚂蚁百灵(Ant Ling) | 月之暗面(Moonshot AI) |
| 产品定位 | 面向专业机构投资者的 AI 投研工作台 | 金融增强大模型,面向真实金融工作流 | 面向知识工作者的本地桌面 AI Agent |
| 运行形态 | 云端工作台,网页端邀测 | 开源模型,124B 总参数/5.1B 激活,256K 上下文 | 本地桌面 Agent |
| 核心能力 | 查数据、收资料、深度分析、生成报告、按频率跟踪 | 信息检索、研究推理、估值建模、研报撰写 | 自然语言执行任务,最高 300 子 Agent,本地文件与浏览器自动化,交付文档、表格、PPT |
| 面向用户 | 专业机构投资者与投研团队 | 搭建金融工作流的开发团队 | 知识工作者 |
| 研究沉淀 | 成果、操盘笔记与待验证问题归档在投研空间 | 以权重与 API 交付,沉淀取决于集成的应用系统 | 任务成果以文档、表格、PPT 交付 |
- 表格内数据来源:Qovest 取自阿里云官方发布说明与官网首页;Ling-3.0-flash-Fin、Kimi Work 取自站内对应页面的基础信息表与对比表。
- 产品对比简述:产品定位上,Qovest 是端到端投研工作台,Ling-3.0-flash-Fin 是可集成的金融增强模型,Kimi Work 是通用桌面 Agent;研究沉淀上,Qovest 有投研空间这一层归档与接续,另两款分别以权重与本地文件交付成果;面向用户上 Qovest 收窄到专业机构投资者。
同属阿里系的 QwenWork 面向个人与组织提供通用 AI 办公能力,覆盖文档制作、数据分析、信息检索与多模态内容生成;Qovest 则专注金融投研,把金融数据、研究分析与持续跟踪装进一个工作台。两者分别面向通用办公与专业投研,定位不同,不是同一条产品线的两个版本。
Qovest 的应用场景与适用人群
投研里重复度最高、又最需要留痕的环节,正好是它接手的地方:
- 行业与产业链研究:把一个环节拆成单机价值与国产化水平,得到可交互的产业链图谱,便于与团队对同一套口径。
- 投资测算:测算某类基础设施的投资规模,改动任一前提假设后自动重算,省去反复改表。
- 标的持续跟踪:圈定若干驱动变量后按周自动更新,拆解涨跌里各因素的占比,形成动态看板。
- 团队投研协作:企业版的投研空间用来做成员协作与信息共享,把个人手上的研究变成组织资产。
适用人群:机构投资者、券商与基金研究员、做行业研究的产业方,以及需要持续跟踪一批标的的投资团队。只想要通用问答或单次写作时,通用对话产品更轻;需要把研究长期沉淀下来、并让结果带出处时,投研工作台这类形态才有必要。研究结果的归档思路,可与站内的 Hy-Memory 2.0 对照看记忆分层怎么落地。
Qovest 的使用方法
Qovest 目前只有网页端一种闭环方式,个人用户按下列顺序即可开始:
- 打开 Qovest 官网,点「申请体验」提交申请,也可以先查询申请进度。
- 通过后注册账号,新用户会获得相应积分,可以直接免费试用,不用先付款。
- 在对话框里用一句话写清研究对象与要回答的问题,等它取数、读资料并输出报告。
- 需要长期跟踪的标的,设定跟踪变量与更新频率,让系统按设定的计划自动更新数据。
- 把结果与自己的操盘笔记归档到投研空间,下次打开同一只标的就能接着往下分析。
企业版近期推出,届时投研空间会承担组织内的协作与共享;积分如何折算、套餐额度各含多少,以官网页面显示为准。
Qovest 的价格与付费方案
个人用户可以先领积分试用,再按需要选套餐,官方给出的口径如下:
- 免费试用:官网注册后即获相应积分,可直接体验
- 订阅套餐:每月 99 元或每月 199 元两档,各套餐包含相应使用额度
- 企业版:近期推出,服务金融机构与企业的投研团队,价格尚未公布
积分与额度的具体折算规则以官网计费页为准,本页不推测未公布的数字。
Qovest 的常见问题
Qovest 是什么产品
阿里云推出的 AI 投研工作台,面向专业机构投资者。用一句话提出研究需求,它自己完成取数、搜集资料、深度分析与成文,并按频率持续跟踪研究对象。
数据从哪来,结论能核对吗
数据侧采购权威金融数据库并部署在阿里云上,工程侧用自研的金融 Agent 框架打通从数据调用到分析输出的链路,官方强调输出结果要带明确出处;具体引用哪些库以官网说明为准。
和直接用通用大模型问股票有什么区别
通用模型给的是一次性答案,Qovest 多了三件事:按设定频率自动更新、把成果与笔记归档进投研空间、以及面向金融工作流的取数与校验链路。
现在可以免费用吗
可以。官网已对个人用户开放邀测,注册后获得相应积分可免费试用;之后可选择每月 99 元或 199 元的订阅套餐,各含相应额度。
企业版什么时候能用
官方称近期推出,面向金融机构与企业的投研团队,届时投研空间会成为组织内成员协作与信息共享的研究调度中心;时间与价格以官网公告为准。
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