Daloopa

内容说明：本文由 AI 基于目标网站公开信息及联网搜索结果整理生成，旨在帮助读者快速了解工具概况。文中涉及的功能、价格、性能等描述可能随官方更新而变化，请以官方最新说明为准。参考资料列表见文末，来源按权威性分组标注。

工具介绍

Daloopa是由Daloopa, Inc.推出的AI金融数据基础设施和投资研究工作流平台，总部位于美国纽约，面向公募股权、对冲基金、资产管理公司、银行及金融AI开发者。其核心定位是把公司公告、监管文件、财报电话会等来源中的财务指标与KPI转化为结构化、标准化、可审计的数据，并通过Excel插件、API、MCP、云端交付等方式接入投研流程。

据官方介绍，平台覆盖5,500多家全球上市公司，提供最长14年历史数据，并称每家公司的数据点可达其他供应商的4至10倍^[1]。第三方报道显示，Daloopa在2026年5月完成由Brighton Park Capital领投的4,700万美元C轮融资，累计融资超过1亿美元，客户包括大型对冲基金、共同基金和投行机构^[2]。需要注意的是，“超过99%准确率”“减少70%建模时间”等表述主要来自官方口径，适合作为产品能力参考，仍需机构结合自身试用结果验证^[1]。

效果展示/案例参考

从实际工作流看，Daloopa的价值主要体现在财务模型搭建和财报季更新。官方说明中，分析师可下载某一上市公司的Data Sheet，将历史财务数据、KPI和细分业务指标加入现有Excel模型；在公司发布新财报后，再通过Excel Add-in一键刷新模型，减少手工录入、口径调整和跨表复制。

Daloopa官方案例文章展示了使用Scout生成原生.xlsx模型、再用Excel Add-in保持数据连接的流程，覆盖更新、Retrofit匹配已有模型行、Create Rolled-Up Number汇总指标等操作^[3]。在AI代理场景中，Daloopa MCP可将可溯源财务数据提供给ChatGPT、Claude、Perplexity、Microsoft Copilot及Google Cloud Gemini等平台，用于盈利分析、估值建模和情景分析^[2][4]。第三方科技媒体报道称，其Gemini连接器可覆盖6,000多家上市公司，但该覆盖数与官网当前5,500多家的表述存在时间差，应以最新官方页面为准^[4]。

核心功能

• Daloopa Data Sheets：下载全球上市公司的结构化历史财务数据表，用于快速启动覆盖、搭建模型或补充现有Excel工作簿。
• Daloopa Add-In：在Excel内连接Daloopa数据库，支持财报季后一键更新模型，并将单元格与源数据保持关联。
• Daloopa Scout：面向分析师的AI Excel智能体，可基于内置数据层自动构建和维护财务模型，输出来源链接数据。
• Daloopa MCP：通过Model Context Protocol把财务数据接入ChatGPT、Claude、Perplexity、Copilot、Gemini等AI平台。
• Daloopa API：以编程方式批量获取财务指标和KPI，支持构建自定义分析应用、量化流程和金融AI代理。
• Cloud Integrations：支持Snowflake、Databricks、AWS S3等云端环境，便于机构在自有数据平台中大规模调用数据。
• 来源链接与审计：每个数据点均可回溯至原始公告或监管文件，帮助分析师核验指标口径。
• 标准化财务口径：对不同公司、财年和披露格式进行结构化处理，降低跨公司比较和模型更新中的口径错误。
• FinRetrieval基准：官方提供AI代理财务检索基准，用来说明使用可审计数据库相较公共网络检索的准确率提升。

使用流程

• 步骤1：访问Daloopa官网创建免费账户，或预约Demo了解机构版本。
• 步骤2：在产品中搜索目标上市公司，下载Data Sheet，或打开Excel并安装Daloopa Add-In。
• 步骤3：将历史财务数据、KPI和业务分部数据加入模型，完成初始估值或盈利预测框架。
• 步骤4：财报发布后，在Excel插件中查看更新状态，并一键刷新对应期间的数据。
• 步骤5：如需AI协作，配置Daloopa MCP，让ChatGPT、Claude、Gemini等工具调用来源可溯的财务数据。
• 步骤6：如需系统化集成，可通过API或Snowflake、Databricks、AWS S3等云平台批量接入数据。

使用场景

• 场景1：卖方或买方分析师首次覆盖一家公司时，快速获取多年历史财务数据和KPI，搭建基础模型。
• 场景2：财报季集中更新大量持仓公司模型，用Excel Add-in减少逐公司、逐指标手工录入。
• 场景3：基金经理和研究员进行跨公司比较、同业筛选、利润率变化分析和经营指标追踪。
• 场景4：量化团队或数据工程师通过API批量拉取标准化基本面数据，接入内部研究和风控系统。
• 场景5：金融AI开发者通过MCP为大语言模型提供可靠数据层，降低财务问答和估值分析中的幻觉风险。
• 场景6：机构在Snowflake、Databricks或AWS S3中统一管理基本面数据，与内部另类数据、行情数据联合分析。

适用人群

• 公募股票研究员
• 对冲基金分析师
• 基金经理和资产配置人员
• 投行与卖方研究团队
• 量化研究员和数据工程师
• 金融AI应用开发者
• 机构数据平台管理员
• 需要财务建模的商科学生和独立投资者

独特优势

Daloopa的核心竞争力不只是提供财务数据，而是把“数据提取、标准化、来源审计、Excel工作流、AI代理调用”连接成同一套数据基础设施。相较直接让通用大模型从网页搜索中读取财务数字，Daloopa强调每个指标都能链接到原始来源，更适合高合规、高准确性要求的机构研究。

其产品形态也较完整：Data Sheets适合冷启动建模，Add-In适合持续更新，Scout适合代理式建模，MCP适合连接主流AI工具，API和云集成适合机构级开发。官方称，平台可将新模型搭建时间减少70%，并在财报季为每只股票平均节省约2小时；这些数字来自官方宣传，但反映出其主攻“重复性数据整理”这一明确痛点^[1]。

收费模式

Daloopa提供免费入口和付费方案。根据官方计划页，免费账户可使用Data Sheets，并包含一次下载；Daloopa Core面向新客户提供Data Sheets、Excel Add-in、Scout和MCP等能力，具体价格需联系销售；Daloopa Premium包含Core全部功能并提供增强访问权限；Daloopa Fundamentals API则面向需要程序化数据访问、客户交付物和分析师基准分析的机构用户^[5]。

MCP在部分方案中可能存在月度调用限制，API通常更适合机构采购。页面未公开标准订阅价格，团队、企业和数据用量越大，越需要通过销售确认报价、调用额度、数据分发权限和合规条款^[5]。

同类对比

• Daloopa与FactSet：FactSet是成熟的金融数据与终端平台，数据品类、客户基础和企业功能全面，适合需要行情、研报、新闻、组合分析等一体化终端的机构；Daloopa更聚焦基本面数据提取、Excel模型自动化和AI代理数据层，上手重点更偏向财务建模与MCP生态。
• Daloopa与Bloomberg：Bloomberg优势在全球终端网络、实时市场数据、新闻和交易生态，适合大型金融机构全流程使用；Daloopa不追求替代综合终端，而是强调可审计基本面数据、Excel插件和AI工作流，通常可作为研究数据层补充。
• Daloopa与AlphaSense：AlphaSense侧重文档搜索、语义检索、研报和企业信息发现；Daloopa更强调结构化财务数据、模型更新和API/MCP调用。前者更像“研究信息搜索入口”，后者更像“可计算、可审计的数据基础设施”。

使用建议

AI创作导航建议先从免费Data Sheets和单一公司模型试用，重点检验三件事：指标口径是否符合你的建模习惯、源文件链接能否快速打开、Excel Add-In刷新后是否破坏原有公式。若你是分析师，可先拿财报季更新频率最高的持仓公司做对比，记录手工更新与插件更新的耗时差。若你是AI开发者，优先通过MCP测试数据引用、单位、财年口径和来源回溯，不要只看回答是否流畅。机构正式采购前，还应确认数据分发权限、API限额、云区域部署、审计留痕和团队协作条款。

参考资料

^[1] Daloopa官网：https://daloopa.com/
^[2] SuperbCrew：Daloopa Raises $47 Million In Series C Funding Round，https://www.superbcrew.com/daloopa-raises-47-million-in-series-c-funding-round/
^[3] Daloopa官方博客：Circle (CRCL) Q2 2026模型案例，https://daloopa.com/blog/analyst-pov/circle-crcl-q2-2026-earnings-arc-launch-model
^[4] TradeTech Eye：Daloopa Integrates Verified Financial Data into Google Cloud’s Gemini，https://tradetecheye.com/news/news-daloopa-brings-ai-ready-financial-data-to-gemini-5b67ee99
^[5] Daloopa官方计划页：https://daloopa.com/plans

参考资料

其他来源

1. Plans - Daloopa — Daloopa ↩
2. Daloopa Raises $47 Million In Series C Funding Round — SuperbCrew ↩
3. Home - Daloopa — Daloopa ↩
4. Daloopa Integrates Verified Financial Data into Google Cloud… — ↩
5. Home - Daloopa — Daloopa ↩
6. 漫步者G2有线无线Pro到底差多少?300块FPS耳机选购指南_游戏耳机_什么值得买 — 什么值得买社区频道 ↩
7. Daloopa — AI Financial Data Infrastructure for Analysts — IDP-Software ↩
8. Circle (CRCL) Q2 2026: Building the Model Before Arc Launche… — Daloopa ↩
9. Daloopa vs HEMAV: Revenue, Funding & Team Size Compared — Latka ↩
10. Business Development Representative — Built In NYC ↩