在信息爆炸的时代，对资讯的筛选非常重要，需求会推动供给侧的发展。所以，如今，研究工具的迭代也是发展非常迅速。生成式AI的出现对数据分析师、行业研究分析师的工作方式和工作流程产生了巨大的影响。
用“site:” 指令把搜索范围限定在特定网站。在搜索引擎中输入关键词后加一个空格，然后输入“site:”并将网址放在其后。比如，输入“房地产税site:gov.cn”就可以搜索政府官网上有关房地产税的相关内容。值得注意的是，输入网址时不需要在网址前添加“http://”。
用“filetype:”指令搜索特定类型的文件。比如，在关键词的后面添加“filetype:pdf”，搜到的结果都是pdf格式的文件。
在关键词的前后加上双引号，搜索引擎可精准匹配搜索内容，排除模糊搜索带来不相关的结果。比如搜索“新能源汽车”时，如在搜索引擎中输入“新能源汽车”（前后不带双引号），返回的搜索结果会与“新能源”和“汽车”相关的所有结果，这两个词在搜索结果中不一定是连在一起的。而如果在关键词的前后加上双引号，则在搜索结果中，这两个词是连在一起的。
在一些搜索引擎中，加号可以用于确保搜索结果同时包含两个关键词，而减号则用于排除含有特定关键词的搜索结果。比如，用“三体 –动画”（注意减号前空一格，减号后不空格）作为关键词，通常可以过滤掉“三体”的搜索结果中与动画相关的内容。
通配符指的是星号“*”。当搜索某项内容，但又记不起它的全称时可以使用。比如搜索一本书《风口上的猪》，但只想起“风口”这两个字。此时，在搜索框中输入“风口*图书”来搜索相关信息。
大部分搜索引擎支持搜索在特定时间段发布的内容。在输入关键词并按回车键之后，在搜索结果的右上方会出现“搜索工具”4个小字。单击“搜索工具”后，可以在最左边选择时间范围。如需搜索较新的信息，可以在下拉菜单中选择“一周内”或“一月内”，这样就能够排除过时的信息。
策略研报：主要是从中观视角提供大势研判、行业比较和主题建议等内容，研报可看作宏观研究和行业研究之间的桥梁。大势研判是指判断指数的走势和空间以及市场占优风格等、探讨大盘的胜率和赔率；行业比较是指对各个行业的基本面和估值情况等做横向对比，看看哪个（些）行业最有性价比；主题投资则跟踪市场上热炒的概念和主题，探索各种细分的投资方向。策略研报提出的投资建议通常在具体的产业链或者受益于同一逻辑的多个行业上落地。
行业研报：主要关注某个行业的情况，包括其商业模式、产业链上下游、所处的竞争格局、未来的发展空间以及投资价值。这类报告还会深入分析行业内上市公司的特点以及哪些公司更有优势。
公司研报：聚焦于单一公司，主要研究和分析某家公司的历史背景、治理结构、商业模式、核心优势、盈利状况。
4. 专业数据库
专业的数据库分为金融数据库和学术数据库。常用的金融数据库有：万得、Choice、iFinD、香港环亚经济数据、智博投研、萝卜投研、天眼查、企查查、彭博、Capital IQ、Factiva；学术数据库有：知网、维普、万方、掌桥、JSTOR、ResearchGate、Elsevier等。
生成式AI因其可大幅提高效率受到了各行各业的重视。除了ChatGPT等大语言模型可用于生成文本内容外，其他可用来生成图像和视频的扩散模型（比如Stable Difusion、Midjourney、Pika等）以及音乐生成模型（比如Suno等）也受到了市场的关注。不断迭代的大语言模型也开始支持多模态——它们不但可以进行文本对话，还可以读取图像、视频和各类文档。然而，生成式AI的普及也令人焦虑和不安。
根据高盛预测，生成式AI可能将取代3亿全职工作岗位。麦肯锡更是预测，到2045年将有一半的工作被AI接管。与此同时，AI也会创造新的岗位。根据经济学家大卫·奥特尔（David Autor）的估算，在2018年的所有工作岗位中，有60%在1940年还不存在。近几年已经涌现出AI模型安全专家、AI转型顾问、AI绘画师等新兴岗位。
专业机构借助AI
新闻媒体、语言学习平台和游戏公司，金融机构和咨询公司也开始拥抱生成式AI。咨询公司贝恩在2023年2月宣布与OpenAI成立全球服务联盟，帮助它的客户挖掘并实现生成式AI的价值。
2023年9月，摩根士丹利推出了一款和OpenAI共同研发的AI聊天机器人。摩根士丹利以10万份财务报告、内部资料、金融文献等数据文档作为训练语料库，对AI聊天机器人进行了微调。这一AI助手可以用于查询专业金融数据、总结金融顾问与客户的对话内容、起草电子邮件等。
2023年8月，麦肯锡也宣布推出其首款AI聊天应用、类ChatGPT产品Lilli。这一聊天应用是基于超10万份文件和访谈记录训练而成的，目前主要在公司内部使用。
