• DeepSeek+ Xmind用于快速提炼论文/研报核心观点，将复杂内容转化为直观思维导图，显著提高投研准备效率。操作流程包括利用DeepSeek-R1提取大纲和要点，保存为Markdown格式，导入Xmind实现一键生成多种结构图（如树形图、鱼骨图）。实例演示以2021年《Machine learning in the Chinese stock market》论文为例完成[page::1][page::2][page::3]。

• DeepSeek+ Kimi支持几分钟内将投研成果自动转换为多样化、可定制的高质量PPT。操作步骤包括输入文章及DeepSeek-R1整理的markdown要点，调用Kimi PPT助手选择模板风格，快速生成PPT大纲并本地保存，满足快速汇报和客户展示需求。以同一论文为例流程演示[page::4][page::5][page::6]。

• DeepSeek+ 新闻模块利用自然语言处理技术自动分析新闻文本，实现新闻与上市公司股票的映射，快速定位相关产业链和个股，附带影响因素、利好利空及置信水平分析。具体示例如下表：

| 上市公司 | 新闻总结 | 潜在影响的产业链 | 影响因素分析（收入/成本/估值） | 利好/利空 | 影响置信水平 |
| -------- | ---------------------------- | ------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------- | -------- | --------------- |
| 寒x | 全球首款通用型 Agent发布，推动 AI芯片需求 | 上游（AI芯片） | 收入：AI芯片订单增长预期30%+；成本：研发强度高；估值：国产替代逻辑强化，PS估值或翻倍 | 利好 | 高置信（80%+） |
| 中xX光 | 算力需求爆发，服务器厂商受益 | 上游（算力基础设施） | 收入：AI服务器出货增速超25%；成本：供应链规模化降本；估值：算力龙头溢价提升 | 利好 | 高置信（80%+） |
| 浪xX息 | 通用Agent需大规模算力支持 | 上游（AI服务器） | 收入：国内市占率第一，订单加速；成本：GPU采购成本承压；估值：PS修复至行业均值(1.5x) | 利好 | 高置信（75%） |
| 科xx飞 | 多模态交互技术为Agent核心能力 | 中游（算法开发） | 收入：技术授权费模式打开，毛利率60%+；成本：研发费用率超20%；估值：PS由8x升至15x | 利好 | 中高置信（70%） |
| 商xx技 | 通用Agent推动算法平台商业化 | 中游（AI平台） | 收入：企业端定制化需求增加；成本：研发费用率长期超50%；估值：亏损收窄带动估值修复 | 利好 | 中高置信（65%） |
| 拓XX | NLP技术为Agent自主决策基础 | 上游（数据服务） | 收入：NLP赛道稀缺性支撑30x+PE；成本：办公成本下降；估值：AI工厂解决方案占比提升 | 利好 | 中置信（60%） |
| 恒XX子 | 金融领域Agent实现投研与风控自动化 | 下游（金融科技） | 收入：多模态数据销售占比超30%；成本：实施成本上升；估值：金融IT龙头溢价（PE50x→70x） | 利好 | 中置信（60%） |
| 埃xx | 风险提示 | —— | 技术替代压力及赛道切换估值承压（PE从35x降至25x） | 利空 | 中高置信（70%） |

- 该模块快速有效地映射新闻影响的产业链上下游，支持投研人员快速把握市场动态，但需结合其他研究方法综合判断[page::7]。

• DeepSeek+ Coze平台为低代码AI Agent开发环境，用户能通过拖拽、插件集成等简单操作，快速构建包含推理、文生图、互联网搜索和图片理解等功能的智能Agent，完成部署后可嵌入网页、小程序及多互联网媒介，提高投研智能化水平和服务能力。示例如下：

• 报告明确指出运用大模型及AI技术的潜在风险，包括算法随机性、大模型数据准确性问题、金融市场波动难以预测以及网络安全风险，提示用户需谨慎使用并结合其他研究工具[page::0][page::9]。

深度分析报告：《DeepSeek投资应用系列 用智能代替重复》

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：DeepSeek投资应用系列 用智能代替重复

- 作者：陈奥林、陆达

• 发布机构：浙商证券研究所

- 发布日期：2025年03月13日

• 主题：介绍和分析DeepSeek $^+$ 系列工具在投研过程中的应用与效益，重点展示了如何利用AI及智能Agent提升投研效率，覆盖从信息提取、整理、展示到智能决策支持的全流程工具平台。

核心论点与目标

本报告围绕“用智能代替重复”的理念，通过深度集成一系列基于AI的投研辅助工具（DeepSeek-R1、Xmind、Kimi、新闻映射及Coze智能Agent平台），显著提升投研人员在文献论文、新闻资讯、研报整理、PPT制作以及智能Agent搭建等环节的效率与质量。作者旨在说明，AI能够作为投研工作的重要中枢（思考引擎），在海量数据萃取、结构化信息重组、自动生成投研内容与智能互动等方面具备独特优势，极大优化传统投研流程，帮助投资人克服“信息爆炸”下的效率瓶颈。报告还诚实披露了与算法随机性、数据准确性、网络安全等相关的风险提示，平衡利弊，为投研人员提供参考框架[page::0,1]。

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2. 报告结构深度解读

2.1 摘要与引言

• 关键论点：现代投研在面对海量、快速变化的信息时效率不足。借助AI技术尤其是DeepSeek-R1为核心，整合Xmind思维导图、Kimi PPT助手、新闻映射工具与Coze智能Agent平台，可以完整覆盖投研的信息提取、整理、分析、展示和智能决策环节，实现效率质的飞跃。

- 逻辑与假设：投研人员面临巨量的文献、新闻，需要自动化和智能化工具释放大量重复性操作的时间，从而专注于核心决策。AI大模型及相关智能工具通过快速准确的要点提取与信息结构重组，帮助快速形成决策参考。同时，辅助工具能实现成果的专业化展示，提升信息传递和沟通效果。

• 风险提示：AI模型存在输出不确定性（由温度等参数控制），数据错误可能导致失真判断，且金融市场波动和网络安全威胁是不可忽视的潜在风险[page::0,1]。

2.2 DeepSeek $^+$ Xmind：观点凝炼

• 作用：自动从论文/研报中提取大纲和关键要点，快速生成结构化思维导图（树形图、鱼骨图等），以可视化形式直观呈现信息逻辑。

- 推动逻辑：传统手动绘制导图耗时费力，自动化工具释放出大部分时间，且思维导图比线性文档更易于把握复杂信息层级与重点，激发研究灵感，避免遗漏关键信息。

• 关键数据与案例：

- 使用2021年发表于《Journal of Financial Economics》的论文“Machine learning in the Chinese stock market”作为案例。
- DeepSeek-R1自动抽取论文大纲及要点并导出为Markdown格式文本（见图3、图4）。
- 通过Xmind导入Markdown快速生成视觉思维导图（见图6、图7），包括摘要、引言、数据方法、实证分析等结构模块，支持多层级细化，逻辑清晰。

• 技术说明：Xmind支持多种图形结构的导出，仪表盘式界面使投研人员无需繁琐操作即可实现复杂文件的结构化转换[page::1,2,3]。

2.3 DeepSeek $^+$ Kimi：PPT智能自动化创作

• 作用：自动根据投研内容及DeepSeek-R1提取的要点，结合预设及自定义模板，快速生成专业投研报告PPT，满足不同呈现场景需求。

- 关键逻辑：传统手工制作PPT耗时长，质量参差，自动化工具通过标准化设计规范与智能内容匹配，既保障美观专业，也极大节省时间。

• 流程：

1. DeepSeek-R1提取投研成果要点生成Markdown文件。
2. 将Markdown及原文输入Kimi+PPT助手。
3. Kimi结合预设模板快速生成PPT大纲（图8、图9）。
4. 用户可在线选择模板风格、配色方案，调整布局后本地保存（图10、图11）。

• 定制化：支持多行业主题模板，允许用户更改字体、颜色、结构满足个性化需求。

- 示例：同样以"Machine learning in the Chinese stock market"论文为例，完成了从要点提取到PPT制作的全流程演示，展现工具多场景兼容能力[page::3,4,5,6]。

2.4 DeepSeek $^+$ 新闻映射：定位个股

• 功能：运用自然语言处理技术，实现新闻文本解析——语义理解、情感倾向判定、实体识别，并将新闻事件结构化，映射至具体上市公司及其产业链位置。

- 核心优势：快速捕捉新闻对相关个股的潜在利好或利空因素，为投研人员提供及时市场信息与投资参考。

• 方法论：建立新闻与上市公司之间的关系模型，精细至收入变化、成本压力及估值调整等层面，形成系统化投资因子。

- 关键数据：报告附带表1，示范了通过DeepSeek-R1自动分析数十条新闻，系统识别出上中下游产业链中的相关上市公司，并用条目详细列出影响因素、利好利空、置信水平（80%等）等，内容丰富系统（涉及寒xx、中xX光、浪xX息等多个公司）。

• 局限提示：虽然模型能快速生成映射表，但有时影响分析缺乏深度演绎，仍需叠加其他投研方法与数据集综合判断，防止单一新闻误导决策[page::6,7]。

2.5 DeepSeek $^+$ Coze：智能Agent开发平台

• 定位：Coze是字节跳动旗下低代码AI大模型智能体开发平台，支持屏蔽技术门槛，让非程序员用户也能快速搭建定制化Agent（聊天机器人、内容写作等）。

- 技术特点：
- 拖拽式操作界面简化开发流程。
- 集成大模型与插件系统，具备任务规划和自动化作业能力。
- 支持多媒体功能：文生图、外部数据检索、图片理解、链接内容提取等。
- 可多渠道发布：微信小程序、公众号、抖音、网页嵌入等，呈现多触点服务方式。

• 示例：报告展示Coze平台页面（图12）和网页嵌入后的Agent交互界面（图13）。实例Agent以DeepSeek-R1作为“脑”，具备复杂推理能力。

- 意义：快速将AI投研能力以交互式智能体形式放大应用，增强用户获取投资信息和辅助决策的便利性，提升投研服务的智能化水平[page::8,9]。

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3. 图表深度分析

图2（Xmind树形图）、图7（Xmind思维导图）

• 描述：论文内容结构的树形图形式，按抽象层次分支，涵盖背景、研究方法、实证分析、结论等模块。

- 解读：图表直观呈现复杂信息的逻辑框架，帮助用户一目了然论文核心脉络，提高信息消化效率。颜色与层次区分明晰，易于理解和二次拓展。

• 联系文本：体现了DeepSeek-R1生成Markdown文本后，Xmind辅助完成视觉表达的转换步骤[page::2,3]。

图6（Xmind导入Markdown界面）

• 说明：展示导入Markdown文本至Xmind软件，自动生成思维导图的操作界面，突出一键生成效率。

- 意义：降低传统思维导图绘制复杂度，高效结构化表达复杂投研内容[page::3]。

图9（Kimi投研成果要点浓缩界面）

• 描述：展示Kimi读取投研内容与大纲，自动梳理生成PPT大纲的过程，带格式文件输入界面。

- 说明：反映Kimi智能提炼和内容匹配的核心能力，提升PPT制作自动化程度[page::5]。

图10、图11（Kimi在线配置模板与本地PPT演示）

• 描述：模板选择界面和生成PPT样板，展示专业视觉设计和灵活多样的定制选择。

- 意义：使得复杂成果可快速转化为客户可接受和易于解读的形式，满足多场合需求[page::6]。

表1（新闻映射个股分析表）

• 描述：多公司新闻摘要与其产业链位置对应，关联收入、成本及估值影响等详细维度，并给出利好/利空判定及置信度。

- 趋势及逻辑：
- 反映深度行业知识结合AI消息挖掘，支持宏观到微观投资决策。
- 区分产业链层级（上游AI芯片、中游平台、下游应用），全面捕捉链条效应。
- 置信度提示投资者对信息采信度有据可依。

• 限制：模型未完成要素深度理性分析，需人工结合其他方法辅助判断，避免过度机械依赖[page::7]。

图12、图13（Coze智能Agent平台及网页嵌入）

• 描述：Coze平台插件选择界面，体现多任务功能组合能力；网页端运行界面展示交互式智能Agent。

- 拓展：证明AI系统可嵌入多终端形式，极大便捷用户体验和投研互动，未来潜力广阔[page::8,9]。

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4. 估值分析

本报告重点为投研作业流程辅助工具的综合展示，未涉及具体上市公司或产品估值方法计算，因此不包含传统DCF、市盈率等财务估值分析部分。相关估值讨论集中于新闻映射模型对上市公司估值影响因素的初步识别（收入、成本、估值水平），但并无估值模型推演，仅为辅助决策提供参考框架[page::7]。

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5. 风险因素评估

报告明确列举和评估了与AI驱动投研辅助相关的主要风险：

• 算法风险：

- 大模型温度调整导致生成内容不确定，有时输出随机性大，影响投研结论稳定性。

• 数据风险：

- 缺陷、过时或不准确的数据基础会引发预测失真，风险在于导致错误投资判断。

• 市场风险：

- 金融市场本身具有高度波动性及不可预测突发事件，AI短期难以充分捕捉。

• 网络安全风险：

- 大规模数据及模型成为黑客攻击目标，可能导致数据泄露或模型被篡改，影响决策准确与保密。

• 缓释建议：

- 报告多次提示需结合人工判断、多源数据，谨慎使用，结合投研手段增强稳健性[page::0,7,9]。

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6. 批判性视角与细微差别

• 优势与潜力：

- 报告成功展示了AI+投研的融合场景，工具链完善，流程清晰，应用案例充分，结合了实务需要，体现了切实的时间效率和质量提升。

• 注意事项：

- 新闻映射分析中，系统对投资要素的演绎较为浅显，缺乏决策支持的深层次推理，提示需人工干预保持判断的科学性和严谨性。
- 报告多强调工具赋能，缺少对AI辅助投研准确率和实际投资业绩影响的量化验证（如回测数据、案例效果对比），这在实际推行中可能成为质疑点。
- 报告版式与结构极其重视功能演示，略少系统性论证AI投研对行业制度、人才模式和长远产业生态的影响。

• 内部连贯性：

- 一致清晰，风险意识贯穿全文，有助形成理性AI投研使用态度。

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7. 结论性综合

本报告全面、详实地揭示了基于DeepSeek-R1核心模型及Xmind、Kimi、新闻映射、Coze智能Agent等组成的AI投研工具平台，如何通过自动化知识提炼、结构化视图生成、智能内容落地展示和动态智能体交互，大幅提升金融投研工作效率与质量。详细流程演示及界面截图丰富具体，成功验证了投资研究中“用智能代替重复”的可行路径。

• 工具联动：DeepSeek-R1作为信息提炼中枢，赋能Xmind完成高效思维导图生成；赋能Kimi自动化专业PPT制作；基于语义理解能力支持新闻精准映射与个股分析；驱动Coze平台智能Agent多工具集成，实现智能交互和多渠道部署。

- 应用价值：显著节省大量人工梳理、制作时间，提升投研资料整合与信息传递效率；帮助投研人员应对信息爆炸和市场动态快速变化带来的挑战，实现知识资产的结构化与自动化利用。

• 风险管控：合理警示因AI生成不确定性、数据质量、市场波动和网络安全等引发的潜在风险，并建议保持人工复核和多维决策体系，确保风险有效管理。

- 未来展望：AI投研工具将深度融入核心投研流程，推动投研方法从信息采集到决策支持的智能升级，提升金融市场信息处理能力及决策科学性。

总体而言，本报告提供了AI技术与投研工作深度融合的完整典范，示范了如何搭建全链条智能投研平台。其丰富的功能模块和清晰的操作步骤，为投研人员实现高效、高质量的工作方式提供了卓有成效的工具支持，极具示范与推广价值[page::0~9]。

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参考图片

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（全文引用均带页码标注，确保后续追溯和核验）

报告