结构化报告
覆盖财务、行情、宏观、股东、基金、事件等
WISECON / FINANCIAL DATA FOR AI
让金融 AI，从可信数据开始。
面向金融 AI 与研究团队，将报告、字段、时间与关系语义组织为可调用、可追溯的研究上下文。 让每一个问题先找到正确的报告、字段与时间，再形成可以回到证据的研究判断。
当前能力按阶段开放；不提供自动下单、收益承诺或公开原始行情分发。
- 结构化报告
- 289
- 字段语义
- 6,916
- 字段校准覆盖
- 99.8%
- 研究原则
- 来源 · 时间 · 口径
研究问题
验证一项盈利能力指标的报告期、单位和可比口径。
↗已定位的数据财务指标 / 盈利能力
字段定义与可筛选条件已附在结果中。
报告期单位来源
证据状态
字段语义已校准
时间边界已记录
异常可继续追问
RESEARCH LEDGER
事实字段值、单位、报告期
待确认同比口径与覆盖区间
下一步关联同一时期的财务报告
数据 → 语义 → 证据
不是结论机器
DATA FOUNDATION
先让数据说清楚，再让 AI 开始研究。
报告、字段、来源、筛选方式和码值被整理为可发现、可理解、可复用的金融数据目录，成为人和 AI 共享的研究上下文。
字段语义
含字段名、单位、筛选方式与使用说明
数据源类型
按来源、响应模式和路由显式建模
数据域
以统一目录发现和理解数据能力
6,904 / 6,916 字段；覆盖率随数据字典版本更新。
数据字典 v2-2026-07-16 · 最近校准 2026-07-16 · 数字随版本更新
ONE RESEARCH CONTEXT / THREE CAPABILITIES
从找到数据，到形成可复查的研究材料。
不是把三项技术并排陈列。Wisecon 将数据发现、关系解释和研究组织放进同一条可核对的工作流。
01接入预览
AI-ready data layer
金融数据 MCP 服务
让模型能发现报告、理解字段、确认筛选条件、识别枚举值，并在正确语义下获取金融数据。
- 目录发现
- 字段与码值解释
- 跨报告关联
- 受控数据获取
面向 AI 的 MCP 服务接口正在建设。
了解这项能力02研究与验证中
Time-aware graph
金融图谱分析
把公司、财务、股东、机构、行业与事件组织为可回到来源、时间和证据的局部解释。
- 变化优先
- 局部关系
- 时间语义
- 证据抽屉
仅在明确的数据权利、语义与产品边界内推进。
了解这项能力03研究与验证中
Evidence-led research
金融 AI 研究分析
让研究过程保留事实、计算、假设、冲突与待复查事项，而不是把结论变成黑箱。
- 可复核证据
- 研究门禁
- 风险与缺口
- 人工确认
仅在明确的数据权利、语义与产品边界内推进。
了解这项能力HOW IT FLOWS
研究不是生成结论，而是组织证据。
从问题、字段和时间开始，每一步都为下一步保留来源、口径与不确定性。
- 01
界定问题
从研究对象和可验证问题开始，而不是从结论开始。
- 02
核验数据
记录报告期、公告日、单位、来源和实际覆盖区间。
- 03
组织证据
将事实、计算、假设、冲突和数据缺口分开保存。
- 04
形成研究材料
生成可复查的分析摘要，并保留人工确认的最终边界。
“
数据不是结论。它需要可复核的语义、时间、证据与人的判断。
TRUST BY DESIGN
研究结论可以有分歧，事实边界必须清楚。
Wisecon 的价值不在于制造更响亮的信号，而在于减少语义不清、时间混淆和无法复查的判断。
证据可追溯
重要事实、数值和关系应能回到来源、字段、口径和业务键。
时间不混淆
报告期、公告日、发生日、采集日和验证日分别表达。
不确定性可见
事实、计算、推断、冲突、缺失和身份状态不混成一个结论。
边界先于扩张
数据权利、隐私、访问范围与研究边界不因页面美观而被省略。