核心用法
Bank Market Research Assistant 是一款面向商业银行内部用户的垂直领域研究工具。用户只需输入目标行业名称（如"新能源汽车""物业管理""城投"等），即可触发完整的六阶段分析流程：
1. 行业概览：界定行业边界，测算 TAM/SAM/SOM 市场规模，判断生命周期阶段
2. 价值链分析：识别利润池集中区，匹配供应链融资、固定资产贷款等产品机会
3. 竞争格局：运用波特五力模型，输出核心企业财务健康度与银行合作画像
4. 政策监管：梳理准入门槛、环保要求、数据安全等合规风险点
5. 银行机会评估：通过风险-收益矩阵（25分制）给出"优先支持/审慎介入/限制进入"评级
6. 情报报告：自动生成标准 markdown 报告，含授信策略、推荐产品、核心风险提示
显著优点
- 结构化输出：所有分析均使用表格、评分矩阵、量化框架，降低主观判断偏差
- 银行视角：非通用研究，每个环节均映射到具体银行产品（供应链金融、固定资产贷款、跨境融资等）
- 区域定制：针对城投、地方政府融资等区域性行业，提供财政自给率、隐性债务率等专项指标
- 快速模板：内置标准行业研究、信用风险扫描、竞争格局三套快捷模板，支持秒级响应
潜在局限
- 数据时效依赖：未明确接入实时数据库，市场规模估算依赖方法论而非实时数据
- 区域深度参差：全国性行业分析框架成熟，但三四线区域城投数据覆盖可能不足
- 非投资决策：明确声明不构成投资或授信审批建议，仍需人工复核
- 中文语境优化：案例与政策框架以中国市场为主，跨境行业分析需额外补充
适合人群
- 银行战略部、公司金融部、风险管理部研究员
- 支行/分行对公客户经理，需快速生成客户行业背景材料
- 投行、资管部门进行行业赛道初筛
常规风险
- 模型幻觉：AI 生成的市场规模、企业财务数据需与 Wind、同花顺等权威来源交叉验证
- 政策滞后：监管政策解读可能未同步最新文件，需人工确认时效性
- 过度结构化：复杂行业（如 AI、生物医药）的创新商业模式可能难以套入传统价值链框架