彭博已推出 BQuant Assistant，這是一款根植於專業領域的對話式 AI 編碼助理，內建於 BQuant Desktop 與 BQuant Enterprise。該工具整合於 BQuant 開發環境中，讓身為彭博終端機訂閱用戶的金融專業人士能夠透過自然語言提示撰寫程式碼、建立動態應用程式，並加速金融數據分析工作流程。

BQuant Assistant 將對話式 AI 直接帶入用戶構建投資策略、儀表板與量化金融分析的同一個 Python 環境。它能回答有關 BQuant 的問題、生成 Python 程式碼、協助透過彭博查詢語言（BQL）查詢彭博龐大的數據集、協助用戶除錯並反覆修改工作成果，以及建立數據視覺化程式碼。助理還能搜尋 BQuant 說明中心，並在回答問題時引用相關的範例筆記本、函式庫與操作指南。

這種對 BQuant 環境的深度掌握，使助理能夠針對用戶的專案、工作流程與程式碼提供具情境感知的回應，比起通用型編碼助理，能為金融數據分析提供更切合需求的支持。對於依賴 BQL 與 PyBQL 等彭博專屬工具的工作流程而言，這種領域知識的扎根正是助理的獨特優勢，也反映出金融科技業的一種更廣泛趨勢：將 AI 直接嵌入專有數據與領域特定工作流程所在的平台。

BQuant Assistant 也能提供程式碼建議，並在經用戶批准後，於安全的 BQuant 沙盒環境中直接在作用中的專案內插入並執行程式碼，讓用戶無需切換情境即可快速從問題導向結果。用戶對這些操作保有完整控制權，因為助理會表明其建議的操作，並在讀取或寫入筆記本之前請求批准。

「金融專業人士正在處理日益龐大且複雜的數據集，但將投資想法轉化為可重複執行的分析，仍可能需要大量時間與專業的編碼知識，」彭博首席技術長 Shawn Edwards 表示。「BQuant Assistant 將 AI 驅動的編碼能力——植基於彭博對金融數據與量化工作流程的理解——直接帶入客戶現有用以構建投資策略的工作流程。透過協助每一位 BQuant 用戶——從勾勒第一個查詢的投資組合經理，到設計多資產訊號的量化工程師——輕鬆地從自然語言問題導向可運作的程式碼、數據檢索與視覺化，我們讓客戶能更便利地在 BQuant 內測試想法、精煉分析並構建投資策略。」

透過 BQuant Assistant，用戶可以：

• 生成 BQL 與 PyBQL 查詢，以檢索並分析涵蓋股票、基金、固定收益、外匯、大宗商品、指數、衍生性商品及其他資產類別的彭博金融數據，範圍超過 22,000 個欄位，包括但不限於參考數據、定價、報酬、衍生分析、基本面、估值、永續金融數據、風險指標、預估數據與經濟數據。
• 為股票、固定收益、外匯、大宗商品、指數、交易所買賣基金及其他資產類別的篩選與選股池建立程式碼。
• 在作用中的筆記本內插入、執行、除錯並反覆修改 PyBQL 或 Python 程式碼，須經用戶批准。
• 就彭博函式庫、BQuant 工作流程與面向客戶的產品文件提出問題。
• 討論金融概念並生成程式碼，以協助為特定工作流程導入適當的模型或技術。
• 取得數據視覺化建議，並使用 Plotly、Jupyter Widgets 等開源函式庫生成程式碼。
• 選取現有程式碼並要求 BQuant Assistant 解說，協助用戶在工作中逐步累積 Python 知識。

BQuant Assistant 將在 BQuant Enterprise 正式全面上線，並於 2026 年 10 月底在 BQuant Desktop 推出限量測試版。此發佈時程意味著終端機訂閱用戶很快就能親自評估這款助理能否彌合 Edwards 所描述的投資想法與可重複編碼分析之間的落差——而基於批准機制的沙盒環境，也讓用戶始終掌控專案中實際執行的程式碼。

BQuant Assistant 的推出，延續了彭博近期一系列有關其他 AI 解決方案的公告，這些方案旨在協助投資人及其企業從彭博優質的金融數據中獲取更多價值。這些方案包括彭博終端機的對話式 AI 介面 ASKB，以及 Enterprise Model Context Protocol（MCP）——彭博次世代 Data License 產品 Data License Plus（DL+）的 AI 存取層。綜觀這些公告，可以看出彭博的策略是在平台的各個層面逐步嵌入 AI——從終端機介面、企業數據存取，到如今構建量化工作的 Python 開發環境。