AlphaSense vs Kavout 2026: enterprise-research против retail AI-скрининга

Начнём с базового разграничения. AlphaSense — это enterprise market intelligence: платформа для research-команд банков, хедж-фондов, корпоративных стратегов. 6 500+ корпоративных клиентов, среди них 88% компаний из S&P 100, а также Pfizer, Microsoft, J.P. Morgan, PG&E, Salesforce, Dow, Royalty Pharma. Средний контракт по оценкам Vendr — около $125 000 в год для Enterprise Intelligence. Продукт продаётся через sales-демо, публичного прайса нет в принципе.

Kavout — это retail AI stock picker: инструмент для частного инвестора, который сам торгует американскими акциями через зарубежного брокера. Основной продукт — Kai Score, единая AI-оценка потенциала бумаги по шкале 1–9. Индекс — 11 000+ тикеров (акции, ETF, крипта, форекс). Тарифы $16–39 в месяц при годовой оплате, есть бесплатный доступ на 10 research credits в месяц без карты. Компания заявляет «десятки тысяч пользователей», MAU не раскрывает.

Дальше — разлом по задачам, а не по цене. AlphaSense отвечает на вопрос «почему акция пошла, что сказал CEO на earnings-звонке, что пишут sell-side аналитики, что было в 10-K». Kavout отвечает на вопрос «куда пойдёт акция, стоит ли её купить, что сейчас на рынке движется». В категории finance-trading-ai это два разных use-case, которые редко пересекаются у одного пользователя.

Ещё одна лакмусовая бумажка — модель продаж. AlphaSense живёт на корпоративном procurement: договор через юрлицо, KYC и AML, годовая предоплата в USD, sales-цикл 4–12 недель. Kavout продаётся через Stripe, self-signup за 3 минуты, помесячная подписка, никаких sales-звонков. Даже если вы захотите «поиграть» с AlphaSense из любопытства — не получится: сервис не даёт free-тарифа и trial без демо. Kavout же тестируется без карты за один вечер.

AlphaSense построен именно под этот сценарий. В индексе — 500+ миллионов премиум-документов: SEC-филинги (10-K, 10-Q, 8-K, S-1), earnings call transcripts, sell-side broker research от 1 000+ источников, 30 000+ expert call transcripts от Tegus, industry reports, press releases от 1 000+ источников, patent filings, regulatory documents. Дополнительно у Enterprise-клиентов индексируется внутренний контент корпорации.

Ядро продукта — Generative Search: multi-agent AI, который на вопрос «что говорили CEO S&P 500 про AI-capex в Q4 2025» собирает сводный ответ с цитатами и прямыми переходами в исходные транскрипты. Отдельно есть Deep Research — расширенный режим с reasoning поверх content set, аналог OpenAI Deep Research, но с закреплением на финансовом корпусе. Плюс исторический козырь Smart Synonyms: 14+ лет ручной работы над финансовой семантикой — запрос «capex» подтягивает «capital expenditure», «investment spending» и «PP&E spending» без ручного перечисления.

В 2025 году к этому добавилось Cerebras-партнёрство — по заявлениям компании inference-скорость ускорена, но публичных TTFT-цифр после партнёрства нет (data gap). Плюс запущена EU Data Residency Region на AWS Germany — для европейских регулируемых клиентов, которым нельзя гонять запросы через США.

Что делает Kavout в этом квадранте? Прямо скажем — почти ничего. У сервиса есть InvestGPT — conversational AI-чат, где можно спросить «какие акции с Kai Score 8+ сейчас?» или «покажи ETF на полупроводники». Это удобно для retail-вопросов уровня «дай список», но это не поиск по SEC-филингам, не earnings-transcripts и не broker-research. У Kavout нет индекса корпоративных документов — компания работает с ценовыми рядами, техническими индикаторами, alt-data по инсайдерам и Конгрессу, а не с полнотекстовым корпусом.

Kavout здесь на своём поле. Флагман продукта — Kai Score 1–9: единая AI-оценка потенциала акции, где 1 — низкий потенциал, 9 — высокий. По заявлениям компании, модель учитывает фундаментальные показатели, price action, sentiment sell-side аналитиков и макро-данные. Алгоритм закрытый — методология не раскрывается (важный минус, см. блок про калибровку доверия). Дополнительно есть AI Stock Picker для автоматической выборки перспективных бумаг, Smart Signals на базе 100+ технических и фундаментальных индикаторов, Market Movers в реальном времени и Watchlist с intraday-алертами.

Формально это классический retail AI-скринер, но Kavout выделяется двумя вещами. Первая — единая шкала 1–9 вместо разбора 50+ метрик самостоятельно. Аналог у Zacks (Rank 1–5) и Morningstar (Star Rating 1–5) — но там не deep learning, а комбинация ручной аналитики. Вторая — Factor Portfolio Builder и Portfolio Optimization на тарифе Premium ($39/мес): факторное инвестирование обычно продают институционалам за тысячи в месяц (BlackRock, AQR), а Kavout даёт условно розничный доступ.

AlphaSense не участвует в этой нише вообще. Сервис не выдаёт buy/sell-сигналов, не рассчитывает единого рейтинга акции и не делает автоматический screening. Это принципиальная позиция: AlphaSense — research-инструмент, а не investment advisor. Аналитик получает материалы, но решение принимает сам. У Kavout наоборот — AI даёт готовую оценку, а пользователь её либо использует, либо игнорирует.

Здесь важна оговорка. Kavout сам заявляет 3–6% alpha на бэктестах — без независимой верификации, без публикации методологии. Это исторические результаты по внутренним данным компании, не гарантия будущей доходности. В категории retail AI-скринеров это норма (Trade Ideas тоже заявляет свои цифры), но принимать их надо с оговоркой «backtests ≠ real trading results» — что мы и делаем.

Kavout — сервис из категории price forecasting. Компания декларирует три технологических слоя: Deep Data (связывание разрозненных источников для корреляций), Deep Learning (обработка нелинейных зависимостей) и Deep Discovery (комбинация фундаментальных и alternative data для детекции сигналов). Это маркетинговые названия — техническая детализация не раскрывается, что важно для оценки методологии.

Итоговый вывод модели — Kai Score 1–9 и внутренние сигналы, которые компания использует для заявленных 3–6% alpha в исторических бэктестах. Что здесь принципиально: это не «покупать за $X через 5 дней и продать за $Y», это оценка потенциала бумаги. Confidence intervals в открытых источниках Kavout не публикует, точность модели по публичным аудитам не проверена — дата-гэп зафиксирован в dossier.

AlphaSense в price forecasting не играет. Сервис не даёт AI-прогнозов цен акций, не рассчитывает целевых уровней, не публикует направленных сигналов. Это архитектурное решение: AlphaSense построен под задачу «найди и объясни», а не «предскажи». В корпусе есть sell-side price targets, которые ставили сами аналитики банков, — но это цитирование чужих мнений, а не собственная AI-модель.

Отсюда практическое следствие. Если ваш workflow строится вокруг ежедневного вопроса «какая бумага сейчас недооценена, покажи цифру» — AlphaSense будет странным выбором. Если вы хотите увидеть, что аналитик Morgan Stanley дал таргет $500 по NVDA после последнего звонка, — этот сценарий закрывает AlphaSense, а не Kavout.

Ещё один момент по калибровке доверия. Kai Score — черный ящик. Пользователь видит цифру 8 у бумаги X и цифру 4 у бумаги Y, но не может проверить, почему модель так решила. Для beginner-инвестора это удобно (готовая оценка), для quantitative-подхода — красный флаг. Мы бы не строили на Kai Score половину портфеля без внешней sanity-проверки через фундаментальный анализ.

Kavout встроил alt-data прямо в основной экран под названием Smart Money Intelligence. В одном UI собраны: сделки конгрессменов США (Congressional Trades), insider-transactions по бумагам, апгрейды и даунгрейды sell-side аналитиков. Обычно это три отдельных сервиса или подписки — Kavout склеивает их в единый лист «умных денег» без переключения контекстов. На тарифе Pro ($16/мес годовой оплатой) это входит.

AlphaSense берёт другую вершину alt-data — expert insights через Tegus. Приобретение Tegus в 2024 году (по разным оценкам — $930M+, точная сумма не подтверждена) дало сервису эксклюзивный доступ к 30 000+ транскриптам интервью с предквалифицированными экспертами: бывшими VP, региональными продажниками, поставщиками, дистрибьюторами. Для buy-side это killer feature — такой корпус нельзя получить нигде больше, а через AlphaSense он ищется тем же Generative Search вместе с broker-research и SEC-филингами.

Есть нюанс. Expert calls Tegus в AlphaSense — это глубокий рынок для профессионалов, ценность считается сотнями долларов за час эксперта. Congressional trades и insider-панель у Kavout — это широкий инструмент для розницы, ценность — в скорости и удобном UI. Прямого пересечения нет: аналитик buy-side не будет искать сделки Nancy Pelosi в AlphaSense, а retail-инвестор не будет читать 40-страничный Tegus-транскрипт про поставщика полупроводников.

Из чего складывается вердикт по подтеме. Ни один из сервисов не покрывает всю категорию alt-data целиком: FinBrain, например, шире в этом квадранте с 12 нестандартными датасетами (см. dossier категории). Но в своих кластерах оба сервиса сильны — AlphaSense через уникальный Tegus, Kavout через удобную сборку публично доступных Congressional+insider-данных в один экран.

У AlphaSense в этой нише — Canalyst Financial Models, приобретённый в 2022 году. Это AI-генерируемые финансовые модели по тысячам публичных компаний: P&L, FCF, EBITDA bridges, сегментация выручки по продуктам и географии, кастомные KPI. Продаётся как отдельная лицензия дополнительно к Market Intelligence или Enterprise Intelligence, точная цена не публикуется (data gap). Для команд equity research это экономит десятки часов ручного построения моделей в Excel по каждому эмитенту.

Отдельно на всём корпусе AlphaSense работает поиск по company-specific метрикам. Запрос «покажи segment revenue Nvidia data-center за 8 кварталов» через Generative Search вытаскивает данные напрямую из earnings-транскриптов и 10-Q с цитатами. Это не то же самое, что готовая модель Canalyst, но заметная часть задачи решается без обращения к финансовой модели вообще.

Kavout в этой нише пассивен. Сервис оперирует ценами, техническими индикаторами и Kai Score, а не разбирает segment-level structure компании. У пользователя Pro-тарифа нет доступа к готовым P&L-моделям, нет сегментации выручки по гео и продуктам, нет tracker кастомных KPI. Отдельные фундаментальные показатели (P/E, EPS, ROE и подобное) в интерфейсе есть — но это тот же уровень, что даёт бесплатный Yahoo Finance, не Canalyst-модель.

Есть честная оговорка про AlphaSense. Отзывы на G2 фиксируют ошибки в Financials-разделе и жалобы на устаревшие записи. У сервиса нет полноценного Excel-plugin для прямого экспорта данных в модель — этим Bloomberg сильнее, и это одно из немногих мест, где Bloomberg Terminal объективно впереди AlphaSense в 2026 году. Так что «идеальная модель одним кликом» — это не про AlphaSense; это про AlphaSense + ручной перенос ключевых цифр в свою рабочую книгу.

Kavout работает по self-service SaaS: Free за $0 (10 research credits в месяц, 1 AI-агент, без карты), Pro за $16/мес при годовой оплате ($192/год) или ~$20 при помесячной, Premium за $39/мес при годовой оплате ($468/год) или ~$49 при помесячной, Institutional — по запросу. На Pro входят 1 000 credits в месяц, 7 AI-агентов, Smart Money Intelligence. На Premium добавляются Factor Portfolio Builder и Portfolio Optimization с квотой 3 000 credits.

Годовая скидка ~20% (Pro $20→$16, Premium $49→$39). На Black Friday 2025 компания давала скидку 50% на годовые планы — не постоянная акция, но исторический прецедент. Никаких sales-звонков, никакого onboarding-training за $2 000 — оплата через Stripe, доступ сразу.

AlphaSense — противоположный полюс. Публичного прайса нет в принципе, всё через sales-демо и юридический контракт. По оценкам Vendr и Spendhound, Market Intelligence (базовый) — $10 000–$20 000 на seat в год, Enterprise Intelligence — $50 000–$125 000+ в год (средний контракт ~$125K, крупные клиенты платят $1M+). Add-on"ы вроде Canalyst, Generative Search Premium и заказных Tegus-интервью — сверху, отдельная лицензия. Точных цифр за конкретный expert call и за Canalyst dossier AlphaSense не раскрывает.

Что здесь важно понимать. Годовой контракт AlphaSense требует budget approval, юридического ревью, quarterly business reviews с CSM — стандарт enterprise-закупки. Kavout — карта в Stripe и десять секунд оформления. Даже сравнивать эти модели «по цене» не совсем корректно: сравниваются подписки на разных рынках. Для sell-side аналитика в JPM $125K в год — это меньше, чем стоимость офисного кресла с эргономикой; для розничного инвестора $192 в год — заметный чек, за который нужно получить пользу за первый месяц.

Kavout даёт классический бессрочный free-тариф. По состоянию на 2026-05-12 состав: 10 research credits в месяц, 1 AI Agent, ограниченный доступ к данным, без банковской карты для активации. Не trial на 14 дней, не «одна бесплатная генерация» — именно постоянный тариф с обнуляемой квотой. Этого хватает, чтобы протестировать несколько тикеров, увидеть Kai Score в интерфейсе, попробовать InvestGPT-чат на пары вопросов и сформировать мнение о продукте без риска потерять $16.

AlphaSense не даёт ничего. Ни free-тарифа, ни self-serve trial, ни sandbox для разработчиков. Единственная точка входа — sales-демо через форму Contact Sales на alpha-sense.com. Даже для того, чтобы посмотреть, как выглядит Generative Search на живом запросе, нужно оставить корпоративный email, дождаться звонка BDR, пройти discovery-колл 30–60 минут и запросить formal демо. Для private-инвестора без корпоративной аффилиации выход к продукту фактически закрыт.

Это не мелочь для маркетинга — это отражение бизнес-моделей. AlphaSense не мониторит metric free-to-paid conversion, потому что не работает с free-пользователями вообще. Kavout наоборот — free-тариф это funnel-начало продажи, продукт заточен под то, чтобы читатель залогинился и через месяц захотел Pro. Соответственно и UX активации у Kavout приличный, у AlphaSense — оптимизирован под демо и обучение через CSM.

Есть и косвенный эффект. Отсутствие free-режима у AlphaSense фактически отсекает независимые blind-тесты — журналистам и аналитикам сложно сравнивать сервис с конкурентами вживую. Kavout же обкатывается любым обзорщиком за один вечер, и материалов по нему в сети больше (правда, качество этих обзоров разное — см. блок про репутацию).

У AlphaSense есть GraphQL-based API в составе Enterprise Intelligence — не отдельный SKU, а часть корпоративного тарифа. По dossier API покрывает: поиск по документам, company lookup, Watchlist API, Download API. Аутентификация через OAuth bearer token. Документация — только для авторизованных enterprise-клиентов, публично не открыта. Отдельно у Enterprise-контрактов есть API uploads (загрузка внутреннего корпоративного контента для индексации) и third-party connections в CRM/Slack/Teams.

Практически это выглядит так: чтобы получить доступ к AlphaSense API, нужен корпоративный контракт минимум за $50 000 в год плюс отдельная линия с sales про API-квоты и rate limits. Для стартапа с двумя разработчиками, которому нужен доступ к финансовым данным в pipeline, эта планка невзятая — GraphQL API AlphaSense физически нет вне Enterprise-подписки. Заодно у AlphaSense есть mobile-приложения (iOS и Android), браузерное расширение Chrome, MS Office add-in для Word и Excel — интеграции для конечных пользователей.

Kavout по API — почти пустое поле. Публичного API для Pro и Premium нет вообще. По dossier на Institutional-тарифе возможно наличие custom API/data feeds, но точных параметров и документации в открытых источниках Kavout не даёт (data gap). Мобильных приложений на 2026-05-12 не подтверждено — статус iOS/Android разбирался в предыдущей редакции dossier, публичной подтверждённой информации не появилось. Браузерных расширений и Office-add-in"ов нет.

Что это значит для разработчика. Если стоит задача «получать Kai Score или сигналы Kavout в pipeline на Python» — это невозможно без Institutional-контракта и переговоров с sales. Если задача «получать данные из AlphaSense в quant-модель» — то же самое, только вход дороже и требует enterprise-статуса юрлица. В нише «доступный API для quant-разработчиков» оба сервиса проигрывают FinBrain и таким игрокам, как Polygon.io или Alpha Vantage — но их сравнение с AlphaSense/Kavout здесь оффтоп.

AlphaSense — де-факто недоступен для российских корпоративных клиентов. Формально платформа не имеет явной геоблокировки, страница открывается. Но корпоративный контракт с американской компанией в USD, санкционный режим США по российским юрлицам и внутренний compliance-режим AlphaSense делают продажу российскому юрлицу невозможной. Российских реселлеров, через которых можно легально оформить AlphaSense на локальную компанию, редакции на 2026-05-12 неизвестно.

Обходной вариант — контракт через зарубежное юрлицо группы (например, кипрская или ОАЭ-структура). Это рабочий сценарий для крупных российских инвестгрупп с иностранными офисами. Для российского юрлица без internationalization такой путь недоступен. Оплата российскими картами в любом сценарии — нет, только USD-контракт через SWIFT или зарубежная финансовая инфраструктура.

Kavout — более гибкая история. Явных геоблоков на сайте нет, self-signup работает. Но оплата через Stripe требует зарубежной карты (Visa/Mastercard, выпущенной за пределами РФ) или криптоплатёж; российской картой оплатить нельзя. Интерфейс только английский, локализации на русский нет и не планируется. Ключевой минус — фокус только на US stock market (NYSE, NASDAQ). MOEX не индексируется, российские эмитенты в Kai Score не оцениваются. Если ваш портфель — SBER и GAZP, ценность Kavout нулевая.

Для российского читателя AIRatings это означает конкретный расклад. Если вы торгуете американскими бумагами через IB, зарубежного брокера или зарубежный dealer — Kavout Pro за $16/мес технически доступен через VPN и иностранную карту. Если торгуете на Московской бирже — оба сервиса не для вас, вне зависимости от бюджета. 152-ФЗ не применим ни к одному, поскольку персональные данные российских граждан на этих платформах не обрабатываются в регулируемом формате.

AlphaSense в этом квадранте построен как enterprise-продукт с самого начала. Публично подтверждены: SOC 2 Type II, ISO/IEC 27001, GDPR-compliance. Шифрование AES-256 at rest, TLS in transit. Для Enterprise-клиентов доступны Customer-Managed Encryption Keys (CMEK). Регулярные penetration tests, круглосуточный мониторинг безопасности. В 2025 году запущен EU Data Residency Region на AWS Germany — для регулируемых европейских клиентов, которым нельзя маршрутизировать запросы через США.

По политике использования данных: для Enterprise Intelligence клиентский контент не используется для обучения общих моделей — стандартная enterprise-практика с подтверждением в контракте. Что явно не заявлено: HIPAA и FedRAMP — публично AlphaSense их не упоминает (data gap в dossier). Для медицинских и госзаказных use-cases в США это может быть блокером.

Kavout здесь — противоположная ситуация. По dossier на 2026-05-12: SOC 2, ISO 27001 и GDPR публично не упоминаются. Стандартный дисклеймер про «informational purposes only». Compliance-сертификации не позиционируются как продуктовая фича. Шифрование TLS in transit заявлено (стандарт для любого SaaS), at-rest — публично не раскрыто. Opt-out процедура для использования пользовательских данных в моделях компании отдельно не описана.

Отдельный нюанс — research office в Пекине. У Kavout три локации: Сиэтл (штаб-квартира), Лос-Анджелес, Шанхай. Наличие китайского офиса — потенциально сильная сторона в плане AI-таланта, но для американских enterprise-клиентов с регуляторными требованиями (особенно государственных или связанных с ITAR) это красный флаг на этапе security review. Для розничного инвестора вопрос малозначим, для потенциального institutional-заказчика — критичный.

AlphaSense за 14 лет собрал $1,39 млрд за 15 раундов от 37 инвесторов. Series F в июне 2024 — $650 млн от BDT & MSD Partners и Viking Global Investors при оценке $4 млрд. ARR по данным Sacra к концу 2025 — около $500 млн с ростом +73% год-к-году. Компания включена в Forbes Cloud 100 (2026), CNBC Disruptor 50 (2026), Fast Company Most Innovative Company (2026), Leader в Gartner Magic Quadrant for Competitive & Market Intelligence Platforms 2026. В финансовой прессе обсуждаются возможные планы IPO 2026–2027 (не подтверждено).

Стратегия M&A: за десять лет AlphaSense последовательно поглотил конкурентов — Stream (2021), Canalyst и BamSEC (2022), Sentieo и Tegus (2024, оценочно $930M+ за Tegus), Carousel (2025). Это дало «one-stop-shop» для financial research — сервис вобрал в себя рынок expert calls, financial models и SEC-search.

Kavout — противоположный полюс по масштабу. По dossier — $7,8 млн суммарного финансирования от China Growth Capital, Glory Ventures и FinCon. Крупных публичных раундов после стартового финансирования не было, оценка на 2026-05-12 в открытых источниках не подтверждена. Штат — по косвенным признакам небольшая команда (research office в Пекине + основной офис в Сиэтле). Продукт живёт с 2015 года, то есть десятилетний трек-рекорд у компании есть — но с таким объёмом капитала бизнес-устойчивость всё же остаётся открытым вопросом.

Разрыв в 178 раз по привлечённому капиталу — это не «дороже vs дешевле», это разные весовые категории для оценки долгосрочного риска. AlphaSense с ARR $500M и оценкой $4B практически не может закрыться в горизонте 2–3 лет без грандиозного скандала. У Kavout сценарий закрытия или продажи более крупному игроку в горизонте 2–5 лет — реалистичный, особенно при насыщении рынка retail-AI-tools (ChatGPT + finance-плагины, Perplexity Finance).

Sell-side аналитик в инвестбанке (Goldman Sachs, Morgan Stanley, JPM). Целевой день — 30+ запросов к транскриптам, поиск broker research по конкретным темам, регулярная работа с Tegus expert calls. Бюджет — корпоративный, seat AlphaSense оплачивается работодателем. Выбор — AlphaSense Market Intelligence. Kavout не покрывает 90% задач профиля.

Buy-side аналитик в хедж-фонде или asset manager. Задача — deep due diligence на 10–20 компаниях в квартал плюс тематические screens. Нужны Tegus, SEC-filings и sell-side research в одном интерфейсе. Выбор — AlphaSense Enterprise Intelligence с Canalyst add-on. Kavout нерелевантен для профессионального buy-side workflow.

Индивидуальный розничный инвестор с $50–200K на брокерском счёте в IB. Час-полтора в вечер, торгует американскими акциями и ETF. Не хочет разбирать 50 индикаторов вручную. Выбор — Kavout Pro за $16 в месяц. AlphaSense избыточен по цене (в 60 раз) и по функциональности — он о поиске research-материалов, а не о готовых сигналах.

Начинающий инвестор с $5–20K, только год-два на рынке. Нужен помощник для отсечения плохих идей, единый сигнал вместо 100 индикаторов. Выбор — начинать с Kavout Free, через 2–3 месяца оценивать переход на Pro. AlphaSense категорически избыточен и по цене, и по кривой обучения.

Due diligence team в consulting или PE-фонде. Задача — быстро закрывать интеллектуальные target-компании с помощью Tegus expert calls, sell-side research, corporate filings. Интеграция внутреннего research-архива через Enterprise Intelligence. Выбор — AlphaSense Enterprise Intelligence. Kavout здесь не в игре — не тот класс продукта.

Российский инвестор, работающий на MOEX. Ни один из сервисов не покрывает российские бумаги: MOEX не индексируется, russian-language research отсутствует. Выбор — ни один, ищите локальных провайдеров (SberCIB Analytica, Тинькофф-инвестиции аналитика).

AlphaSense — сервис для организации, где research это отдельная функция. Если вы часть команды 3+ человек, чей рабочий день строится вокруг earnings-транскриптов, sell-side research и expert calls — вы будущий пользователь AlphaSense. Продукт лидирует в enterprise market intelligence по G2 (4,6★, 346 отзывов, #1 в Financial Research четыре года подряд), включён в Gartner Magic Quadrant Leader 2026, Forbes Cloud 100 (2026), CNBC Disruptor 50 (2026). Есть за что платить $10K–$125K в год: 500 млн+ премиум-документов, эксклюзивные 30K+ Tegus expert calls, Cerebras-ускоренный inference, SOC 2 + ISO 27001 + EU data residency, интеграция внутреннего корпоративного research-архива.

Kavout — сервис для одного человека с ноутбуком и брокерским счётом на американские бумаги. Если вы частный инвестор с $20–200K на счёте, торгующий US-акциями и не желающий разбирать десятки индикаторов вручную — Kavout Pro за $16 в месяц закрывает эту задачу. Kai Score 1–9 как единый AI-рейтинг, Smart Money Intelligence с Congressional trades и insider-панелью, InvestGPT для быстрых research-вопросов, Factor Portfolio Builder на Premium. 11 000+ тикеров в реальном времени. Бесплатный тариф на 10 credits в месяц позволяет протестировать без карты.

Три вопроса-фильтра для выбора. Первый: у вас корпоративный procurement с бюджетом $50K+ в год на research-инструменты? Если да — AlphaSense. Второй: вы торгуете американскими акциями сами и работа с сервисом — вечером после основной работы? Если да — Kavout. Третий: вы находитесь на MOEX или в РФ-юрлице без международной структуры? Если да — ни тот, ни другой; смотрите локальных провайдеров и другие обзоры категории.

Смежные обзоры для более широкого сравнения: AlphaSense vs Bloomberg (обе в enterprise-сегменте), AlphaSense vs Koyfin (кросс-сегмент enterprise vs retail-terminal), AlphaSense vs FinBrain (enterprise vs alt-data API), страница Kavout и страница AlphaSense.