API在AI和数据管理中的核心作用 - API已成为大型语言模型(LLM)、生成式AI及数据管理系统的重要支柱[2] - API能够访问多源数据，增强洞察生成和内容创作能力，使企业无需颠覆现有基础设施即可利用AI[4] - 到2027年40%的生成式AI解决方案将具备多模态功能，API在处理文本、图像、音频等异构数据时作用关键[4] API的技术集成优势 - API作为标准化接口，可灵活处理结构化/非结构化数据，支持开发动态应用以应对多样化数据需求[4] - 在检索增强生成(RAG)领域，API为AI模型提供实时外部数据接入，提升响应准确性和上下文感知能力[4] - 对话式API(如FactSet Mercury)优化金融工作流程，支持自然语言查询股票数据、业绩指引等数百类问题[4][7] 金融行业应用案例 - 对话式API减少手动搜索时间，结合NLP技术帮助金融机构实现数据驱动决策[7] - AI生成的投资组合评论通过API提供机构级风险分析、趋势解释及前瞻性评估[7] - API集成将独立系统转化为技术生态，实现实时数据流、个性化投资策略等价值[10] API驱动的业务转型 - 增强敏捷性：实时数据流助力快速应对市场变化[10] - 效率提升：AI与数据无缝集成减少冗余，优化资源管理[10] - 面向未来：API支持持续更新而无需重大基建改造，保持技术弹性[10] - API被定义为变革性业务能力的促成者，释放实时分析、个性化服务等潜力[10]