工作原理
Bigdata.com 将有据可查的金融研究引入 ChatGPT：研究股票和公司、跟踪投资组合的最新消息，并查询市场数据、基本面、SEC 文件、财报电话会议文字稿、券商与分析师研究、市场情绪信号和付费新闻。每个回答都基于真实、可引用的来源，而非猜测。 搜索跨越 25 年以上的数十亿份文档：每月新增 1000 多万份公开新闻文档、200 多个付费新闻来源（《金融时报》、Benzinga、MT Newswires 等）、覆盖 50 多个国家的监管文件、30 多年的基本面数据，以及专家访谈和播客。RavenPack 的金融知识图谱可自动识别公司和实体名称，只需用自然语言提问，即可找到正确的监管文件、文字稿和新闻——无需手动匹配股票代码，不会捏造数字或虚构引述。 除了公开内容，您还可上传并搜索自己的私有文档，包括笔记、内部研究和文件，并与公开监管文件及市场数据一起检索，让专有和公开来源响应同一次查询。 专为需要制定金融决策的用户打造：无论是研究股票或跟踪持仓动态的个人投资者，还是任职于对冲基金、资产管理公司和投资银行的分析师，都能从中受益。撰写首次覆盖报告、比较两份 10-K 年报、准备财报发布前或 FOMC 会议前简报、跟踪竞争对手、在市场形成共识前捕捉情绪变化，或在通话前制作附有来源的简报——一次有据可查的搜索即可完成。 几秒即可连接——从输入第一个提示词起，就能搜索附有引用来源的金融数据。
What else can you do?
比较公司基本面
Bigdata.com 比较这三家公司最近三个财年的营收增长、营业利润率和现金流。请引用来源，并指出报告口径的差异。
准备财报简报
Bigdata.com 根据这家公司最新发布的财报及财报电话会议准备一份简报。重点说明业绩、指引变化和未解问题，并附上来源。
调查业务风险
Bigdata.com 利用现有监管文件、财务数据和文字稿，研究这家公司面临的增长风险。将管理层陈述与分析分开，并引用证据。
包含内容
应用
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技能
Bigdata Earnings Preview
Bigdata Catalyst Monitor
Bigdata Company Brief
Bigdata Country Analysis
Bigdata Country-Sector Analysis
Bigdata Cross-Sector Comparison
Bigdata Earnings Digest
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