在传统金融业务中，专业人士往往需要花费大量时间进行数据搜集、信息筛选与重复性操作，从筛选标的、拉表对齐、构建模型到绘制图表，如同往返于数据孤岛间的搬运工。通用AI虽具备文本生成能力，但由于“幻觉”现象和数据可靠性问题，难以满足金融专业人士的要求。
万得信息（Wind）近日正式升级发布Alice 27智能金融操作系统，以AI架构为内核，灵活调用万得数百个金融专业MCP工具与Agent智能体，结合金融行业专业Skill技能打造个人数字分身，实现了AI从“回答问题”走向“完成任务”的工作全流程。
Alice 27深度集成Wind全生态工具，直连覆盖全球100多个国家和地区的金融信息，实现股票、债券、基金、指数、外汇、商品、宏观、行业及企业数据的一体贯通。系统内置数百个基于模型上下文协议（MCP）的金融工具与智能体，可自动完成从任务拆解、路径编排、工具调用到阶段校验的全流程操作，并最终交付结构化研究成果。
在技术实现上，Alice 27支持多维协同机制，可实现检索、研究、计算、策略、回测、验证与汇报的端到端全流程打通。系统能够根据任务需求自动匹配最适合的智能体执行特定金融工作环节，并在执行过程中保留每一个结论背后的数据源与逻辑链路，确保结果可核验、可复盘，提升了AI分析的可信度与透明度。
在功能设计方面，Alice 27围绕40多类金融专业角色构建了开箱即用的技能体系，覆盖公司研究、行业分析、估值建模、资产配置、产品筛选、策略回测、组合分析，组合优化、持仓诊断、演示汇报等所有工作场景，能进行一系列复杂的针对各种金融资产的金融工程计算。在核心金融工作场景包括投资研究、财富管理、量化交易、投资银行等多个业务领域，系统提供数十种预置技能模块，用户可以根据业务需求进行选择和组合，每日可解锁新的技能模块。
此外，Alice 27支持自定义创建技能。用户可以根据个人的研究习惯、分析框架和工作偏好，设定一套专属的工作方式，由系统代为执行。这一设计使用户无需每次从头开始解释流程，系统能够持续、稳定、可信地推进工作，实现了个人业务经验的数字化沉淀与可持续进化。
Wind表示，未来将持续优化Alice 27的平台能力，并探索AI智能体在金融业务领域的更多应用场景，推动金融工作向更加自动化和智能化的方向发展。
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