项目聚焦于构建基于大模型的智能投研助手千泰小研，具体思路包括：一是构建企业级投研智能底座，结合投研专属知识库与RAG检索增强生成机制，完成投研知识库、自研金融工程模型库（涵盖基金持仓穿透、多因子归因分析、资产配置优化等）及大模型Agent体系的建设，形成可沉淀、可复用、可进化的核心能力；二是推动投研范式实质性跃迁，兼顾自然交互与专业精度来大幅降低使用门槛，使超过60%的日常投研工作（数据清洗、信息检索、初步分析、纪要整理等）由智能助手辅助完成，投研人员从重复劳动中释放，聚焦高价值判断与策略创新；三是实现全链条智能化闭环，打通从需求感知、意图识别、专业计算到结论生成的自动化流程，关键场景（基金对比、研报问答、会议纪要）的处理效率提升50%以上，且结论可追溯、可解释；四是形成行业示范效应，打造多场景投研工作台，通过赋能财富管理、机构业务及子公司，输出一套可复制的“大模型+专业模型”混合智能投研解决方案，为行业提供大模型深度赋能投研的示范标杆。