金融研报作为投资决策的核心信息源，其数据质量直接决定分析结论的可靠性。完整的研报数据处理流程包含数据采集、清洗、结构化与知识沉淀四个环节，每个环节均面临独特挑战：数据来源分散，格式多样，涵盖PDF、Word、网页等多种形式；数据质量参差不齐，存在重复、错误、歧义等问题；非结构化数据占比高达80%，难以直接用于分析；知识沉淀困难，难以形成可复用的结构化知识库。OpenClaw智能体的出现，为解决这些全流程挑战提供了一体化技术方案。
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