專為財務打造的 AI 工具：Rogo
隨著金融市場的數據量增長，傳統的分析方式已難以應對龐大的資訊流，投資決策的效率與準確度面臨挑戰。現今市場上，大多數的人工智慧工具只提供基本的資料存取、簡單的聊天功能或簡單工作流程的有限自動化，無法滿足金融專業領域的需求。Rogo 憑藉其強大的生成式 AI 技術，提供了專業財務 AI 工具，幫助金融機構在數據分析、風險管理和決策支持等方面實現高效、智能化的運作。
公司介紹
Rogo 是一個專為金融機構設計的生成式 AI 平台，致力於理解金融部門的複雜語言和資料，並自動化財務數據處理，無縫整合到公司的獨特流程中，能夠查詢、建立和自動化任何東西，幫助投資機構擺脫繁瑣的資料處理流程，提升金融研究效率、優化投資決策，實現更高效、更智能、更精準的投資管理。
Rogo透過深度學習和自然語言處理（NLP），結合大型語言模型（LLM）和深入的財務專業知識，即時分析市場趨勢、財務報告、投資評級，，進行深入的市場研究，並生成全面的報告，為投資機構、銀行、基金公司等金融機構提供高效、智能且合規的 AI 研究與分析工具，讓 AI 成為金融專業人士最強大的研究助手。
不同於一般的生成式 AI，Rogo AI 針對金融數據處理進行最佳化，能夠理解財務數據、識別市場異常、追蹤投資情緒變化。透過Rogo，金融團隊可搜索、分析並引用超過 6500 萬份文件，包括企業的內部專有內容、市場研究報告和實時新聞，整合了內部數據與多種外部資料來源，以提供更全面的分析和見解。
Rogo 不僅僅是提供一套專門針對金融業的可定製工具，而是將人工智慧整合到金融運營的核心中，與客戶合作，建立訂製的解決方案，適應每個公司的具體用例，以解決他們的特定挑戰，從而徹底改變傳統的財務分析和研究方式，使人工智慧驅動的分析不僅成為一種工具，而且成為決策的戰略合作伙伴。
核心 AI 功能
圖片來源：https://vip.graphics/rogo-pitch-deck/
1. 大型語言模型 (LLM)
財務專用
Rogo 將大型語言模型針對金融領域進行了專門的微調，強調來源引用、可稽核性、資料時效性以及對金融知識的直覺理解 。經過微調後，Rogo 在財務領域的準確性明顯高於一般用途的語言模型。根據第三方評測，Rogo 在財務問題上的準確率比 ChatGPT 高出約 2.42 倍，使得金融專業人士能夠更加高效、準確地進行分析。
問答與內容生成
Rogo 提供類似聊天機器人的介面，無需使用複雜的查詢語法，只需要像與人對話一樣，提出問題，Rogo 即可根據不同的需求自定義內容的格式和深度，分析龐大的資料集及財務數據，從簡單的概要到詳細的技術分析，即時生成各類型的內容，滿足不同用戶的需求。生成內容的同時，提供可審查的引用來源 ，提高信任度並確保分析結果的可稽核性。
即時資料與新聞
Rogo 能夠即時接入全球的金融新聞和媒體資訊，追蹤和分析市場動態，包括股市、債市、外匯市場等各個金融領域的即時波動。除了傳統的新聞報導，Rogo 還能從市場研究報告、財報會議紀要、社交媒體、分析師評論等多元資料來源進行即時數據提取，並將這些來自不同管道的資訊進行快速驗證資訊，確保用戶獲得的每條資訊都是最新且可靠的，
圖片來源：https://vip.graphics/rogo-pitch-deck/
2. AI 智能代理框架
自動化工作流程
Rogo 的 AI 智能代理框架，實現了完整的工作流程自動化。用戶可以設置自定義的工作流程，讓 AI 自動執行幻燈片製作、研究彙整、未上市公司篩選、同業比較分析、Excel 建模等多種繁瑣財務工作，無需手動輸入數據或編寫複雜公式，減少重複性任務的手動時間，從而節省大量時間並提高效率。
資料整合
Rogo 連結到一個龐大的金融數據知識庫，其中涵蓋了數億份財報、研究報告、財報申報文件、會議記錄以及其他金融領域的內部和外部文件，並且透過檢索增強生成（RAG）技術，能夠在數據庫中進行快速搜索，跨越大量的非結構化文本，理解其中的關鍵信息，以自然語言進行解釋，讓非專業用戶也能理解這些財務數據的意義和影響。
知識圖譜
Rogo 的知識圖譜功能讓它能夠識別不同資料之間的關聯性，提取出的有價值的見解，建立清晰的資訊結構。例如，根據企業的財務表現、行業趨勢和市場環境，Rogo 能夠自動識別影響企業表現的關鍵因素，並將這些因素與其他相關資料進行連結，使得平台能夠即時解析複雜的財務任務，幫助其準確回答財務問題並生成高質量的分析。
圖片來源：https://rogo.ai/blog/rogo-series-a-with-khosla-ventures
3. Rogo平臺
客製化 AI 平台
Rogo 平台提供一個高度客製化的 AI 開發環境，讓企業技術團隊透過應用程式開發介面(API)和軟體開發套件(SDK)建立開發專屬的 AI 交易模型，根據企業的歷史決策與交易策略，自動化財務分析與預測，提升投資決策效率，實現更精準的市場洞察與資產管理。
深度整合
Rogo 平台通過學習企業內部的投資決策邏輯，整合到內部系統，如數據庫、交易平台和財務建模工具，並將 AI 功能無縫嵌入到現有的財務建模工具和業務流程中，逐步理解並適應企業的獨特風格，從而提升整體的決策效率和準確性，超越了單純的標準化 LLM。
技術優勢
金融領域最佳化
Rogo AI
訓練數據來自企業財報、投資報告、法規文件等，能夠理解財務數據、經濟指標、投資術語。
內建財報分析、風險評估、市場趨勢監測，可以自動整理重點，不只是提供一般對話。
生成的答案皆附帶來源引用，方便用戶核實，提升資訊的可信度。
一般生成式 AI
無法直接處理財務數據，無法識別如 PE Ratio、ROE、EBITDA等關鍵財務指標
僅提供基本的數據存取或簡單聊天功能，但無法進行深度分析
針對金融領域問題的訓練不足，造成模型“幻覺”產生錯誤資訊
資料一站式
Rogo AI
將內部機密資料與外部公共資料統合在一個平台中檢索和分析，即時取得全面金融數據。
支援 Excel、PDF、SQL 等跨文件數據庫，可接入客戶自己的文件庫擷取資料分析。
一般生成式 AI
無法直接存取金融數據庫，僅能訪問公開網路資訊。
無法讀取企業內部 Excel 或 SQL 數據，需要額外手動輸入數據，流程繁瑣。
客製化與自動化
Rogo AI
能自動產生完整的投資報告、風險分析、財報摘要，節省金融機構的大量人工分析時間。
開放 API 和 SDK，開發貼合內部使用案例的定制解決方案，並嵌入客戶現有的系統與流程。
一般生成式 AI
需手動輸入數據或編寫複雜公式，無法自動處理大量的專業金融數據並生成詳盡的報告。
對於特定領域的深度支持有限，較難適配每家公司的特殊流程。
合規性與數據安全
Rogo AI
專為金融機構設計，符合銀行、投資機構的數據安全標準（如 GDPR、FINRA、SEC 規範）。
市面上唯一端到端加密的生成式 AI 研究引擎，承諾用戶的提示和數據絕不被用於模型訓練 。
一般生成式 AI
無法滿足銀行和金融機構的數據合規需求。
數據可能會被訓練模型學習，有機密安全的風險。
即時性與持續學習
Rogo AI
即時抓取和分析來自專業金融數據庫（如 S&P Global、Crunchbase、FactSet 等）及市場數據的最新資料。
持續吸收最新的財務報告、經濟數據和市場分析資料，隨著時間不斷調整模型，以反映市場變動和新的金融知識。
一般生成式 AI⭕️
無法直接接入專業金融數據庫，對於即時市場反應、價格變動等動態數據的處理可能會有所延遲。
知識庫是基於某一時點的資料集進行訓練，需要定期的訓練更新來吸收新資訊，無法隨時反映最新的市場變化。
競爭對手
Arkifi
圖片來源：https://montgomerysummit.com/companies/arkifi/
Arkifi 是一家與 Rogo 類似的新創，提供公共市場資訊檢索、構建財務模型等，針對投資分析工作流程的 AI 工具。Arkifi 的市場定位與Rogo相似，有類似願景和技術路線，然而在資金與規模上略小於 Rogo，且 Arkifi 在自動化財務模型、表格處理上著墨較多，這與 Rogo 強調的研究內容生成形成互補又競爭的關係。
AlphaSense
圖片來源：https://www.insightplatforms.com/platforms/alphasense/
AlphaSense 為 AI 驅動的市場情報領域的龍頭 ，近年來，AlphaSense 大舉加入生成式 AI 功能，推出了 Generative Search 聊天機器人，可即時總結公司重要事件、新興市場趨勢和產業觀點，幫助用戶快速獲取洞見。AlphaSense 偏重提供標準化工具給大量客戶使用，而 Rogo 更強調為少數頂級客戶量身打造，提供客製化解決方案。因此，Rogo 的客製深度和集成能力是其對抗AlphaSense 這類大平台的差異化優勢。
大型金融數據提供商
Bloomberg：開發自有的語言模型（Bloomberg GPT），增強終端使用者的AI助手功能，協助資料搜尋和報告摘要。
FactSet：推出生成式 AI 聊天機器人「Transcript Assistant」，提供電話會議記錄的快速摘要與分析。
這些大型金融數據業者的方案強調與原有數據產品的緊密結合，提升現有終端用戶的體驗，作為其資訊服務的升級功能。對 Rogo 而言，這些巨頭的加入意味著間接競爭，客戶可能認為既有系統附帶的新 AI 功能已足夠，而不另購獨立平台。但 Rogo 覆蓋的工作流程，如自動寫報告、PPT等等，都超出了 Bloomberg 和 FactSet 的功能範圍，且 Rogo 可整合內部機密資料，這是外部供應商無法獲取的。因此，傳統數據商的 AI 功能主要是 Rogo 在資訊檢索領域的競爭者，而在定製分析與內部協同方面，Rogo 依然保持獨特定位。
未來潛力與挑戰
乘勢擴張：
近年來，大型語言模型與生成式 AI 技術日漸成熟，但針對投資銀行的專業 AI 解決方案仍處於早期階段，且金融市場數據量激增，投資銀行正尋求 AI 及自動化工具來提升前台業務效率，降低分析成本，提高決策速度，Rogo 在技術成熟、需求旺盛、競爭尚未白熱化的市場環境下進入，憑藉專業產品與先發優勢，搶占先發優勢，目前已與 25 家機構合作，未來有望迅速向更多銀行和資產管理公司拓展。
產品深耕與多元化：
目前 Rogo 打造出「AI 分析師」、「代理人工作流框架」、「AI 平台」三大產品線。隨著客戶需求反饋，Rogo 不僅專注於當前的投行研究輔助，更透過技術迭代與市場需求驅動，未來將朝向：加強對財務模型/估值的支持、拓展行銷和客戶管理場景的代理、開發針對特定子行業，如：商業銀行、保險、資產管理等等的客制 AI 助手，鞏固其全方位金融 AI 平台的地位。
併購與生態機會：
不排除未來 Rogo 可能成為併購標的，整合其技術以提升傳統終端產品的智能化水準，融入更大的生態。而除了被併購外，Rogo 自身也可通過策略投資或併購小型 AI 團隊，來擴大自身產品版圖。無論哪種情形，都顯示 Rogo 在市場中的價值受認可度高，有潛力成為金融 AI 版圖中的關鍵拼圖。
潛在挑戰：
Rogo 的未來既充滿挑戰，也蘊藏機會，取決於其應對競爭和技術變化的能力。大型科技公司可能推出更通用且價格低廉的企業 AI 解決方案，金融巨頭也可能傾向自行開發內部 AI。Rogo 需要在精專與規模之間取得平衡：既保持產品的專業深度，同時提高標準化程度以服務更多客戶。Rogo 能否抓住市場需求並有效應對競爭，將決定其能否持續領先並實現長期增長。
馬克碎念
傳統的財務研究與市場分析，往往依賴大量人工整理數據、比對趨勢、撰寫報告，而 Rogo 透過 AI 代理人的自動化能力，使研究員能夠從資訊收集的勞動密集型工作中解放出來，專注於決策與策略規劃。這種角色轉變，可能會讓未來的金融專業技能需求發生變化——從純數據分析轉向更高層次的判斷與創新能力，金融產業的人才結構也將因此調整。
然而，當 AI 的介入範圍越來越廣，金融機構的決策是否會變得過度依賴 AI？。Rogo 強調可稽核性與數據來源，但 AI 在處理複雜市場變數時，仍可能受限於數據的可得性與過去模式的偏見。市場從來不是純粹的數據遊戲，還涉及人性、政策變動、地緣政治等不可量化的因素。因此，如何確保 AI 不是取代決策，而是輔助決策，將是 Rogo 乃至所有金融 AI 產品需要解決的關鍵課題。
在未來，Rogo 的競爭力將取決於它能否在技術與金融專業之間找到最適合的平衡點。它不只是要做「最懂金融的 AI」，更要成為「最能與金融決策共存的 AI」。如果 Rogo 能夠發展出更強的個性化學習能力，真正理解每個機構的獨特投資邏輯，那麼它將不只是金融科技產業的一部分，而可能會重塑未來的金融研究模式，甚至改變金融機構本身的運作方式。
首圖連結：
https://rogo.ai