金融信息服务情报监测数据采集自动研判交付 4 周
金融 · 企业融资信号情报 Agent
每天自动读完上千条公告，只把值得跟的推给你
示例数据：本页数值为演示用示例，真实口径与数值待补充。
日处理信息
1,400条
有效信号
12条/天
人工筛查
-85%
背景与痛点
原来卡在哪
- 服务对象
- 某投研团队
- 行业
- 金融信息服务
- 规模
- 投研与商务团队
- 上线时间
- 2026-09
人工逐个信息源翻公告
一天只能看几十条，覆盖率低
判断标准各人不同
同一件事两个人给出不同结论
没有沉淀
看过就忘，无法回溯与复用
解决方案
怎么做的
把「采集 → 去重 → 识别 → 打分 → 推送 → 归档」做成日常流水线，判断标准显式化成规则。
- 判断规则显式化，任何人可复核某条信号为何被判定为有效
- 同一事件多次出现自动归并，避免重复推送
- 所有原始信息与结论一并归档，可回溯
数据流
多源采集→去重与归并→信号识别→规则打分→卡片推送与归档
技术栈
Python定时调度文本处理大模型接口消息推送
设计思路
为什么这么设计，而不是那么设计
设计目标让判断标准可复核，让结论可追溯
为什么要做
- 覆盖率太低人工一天看几十条，大量信号从眼前溜走
- 结论因人而异同一件事不同人给出不同判断，无法沉淀
- 看过就忘没有归档，判断经验无法复用
关键取舍
- 规则透明优先于模型聪明宁可规则简单但可解释，也不要黑盒打分
- 误报可接受，漏报不可接受阈值宁可放低一点，先保证不漏
- 原始信息必须留存存储成本换取结论的可复核性
技术决策
- 规则版本化规则改动留痕，历史结论可对上当时的规则
- 去重前置先去重再打分，避免同一事件占用多个名额
- 阈值控制推送推送是打扰，只有超过阈值才触发
风险与兜底
- 信息源变更源结构变了采集会失效，需监控采集量骤降
- 规则过时市场变化后规则需人工复核更新
- 结论仅供参考系统给的是优先级排序，不替代人的最终判断
把判断标准写成规则，而不是留在人脑里
规则透明才能被复核、被传承；留在人脑里的判断，换个人就消失了。
系统架构
这套系统是怎么搭起来的
核心是把「判断标准」从人的脑子里搬到规则里——这样结论才可复核。
L1多源采集层把分散的公开信息收成一条流
L2清洗归并层同一件事只说一次
L3识别与打分层从信息里捞出值得跟的事
L4推送与归档层该推的推出去，全部存下来
点任意一个模块
会说明这个模块负责什么，以及为什么这么设计。
功能画廊
点开截图上的点，看每个功能在做什么
每一张都是系统真实界面结构。琥珀色的点是功能热区，点它说明这个位置的功能是什么、替你省了什么。
01信号明细：来源、事件类型、评分与处理状态
这张图在证明每条信号的判定依据都摆在明面上
选择一个功能热区
截图上的琥珀色圆点可以点击，查看该位置的功能说明。
改造前后
拖动分割线，看人工流程和 Agent 的差别
左：人工翻找的原始信息。右：系统打完分后推送的情报卡片。
拖动下面的滑块可以左右对比。键盘用户可以用方向键调节。
功能清单
这个 Agent 具体能干哪些活
多源采集
按配置的信息源定时抓取公开信息
采集频率可配置
去重归并
同一事件多次出现自动合并
相似度阈值可调
信号识别
识别融资、扩产、订单等事件类型
类型可扩展
规则打分
按显式规则计算优先级
规则版本化
卡片推送
有效信号生成卡片推送至群
仅推达阈值项
归档回溯
原始信息与结论一并存档
保留期可配置
价值量化
上线前和上线后，差在哪
每一项都标注了统计口径。没有把握的数据我们留空标注「待补充」，不填 0 充数。
节省人力
1.5人/天
统计周期：日均
获客效果
待补充
成本变化
待补充
回本周期
待补充
待补充
你的场景也能这么跑
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