要在金融业中保持竞争优势，探索新想法非常重要。学术研究为投资者制定有利可图的投资策略提供了丰富的新思路。然而，从大量学术研究中提取有价值的见解是一个成本高昂的过程。一个具备专业知识的人也需要花费大量时间来理解一篇论文，并判断该论文对投资专业人士的价值。针对该问题，我们提出了一种节省时间和成本的方案，即利用机器学习能力来整理研究资料。

本文比较了人类和机器在判断给定研究论文与投资的相关性、以及根据与投资过程相关的主题对研究进行分类方面的准确率和表现。我们发现，机器学习方法在分类质量上可以与人类相媲美，而且还具有低成本、可扩展、高效率等优势。