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用大模型写金融文档？我们是专业的

发布日期：2024-08-02 17:23:03 浏览次数： 1740 来源：文因互联

前

言

在文档智能撰写领域，文因互联至今已实践近10年，随着大模型时代的来临，我们也已牵手多位头部证券机构，探索大模型时代的智能撰写平台建设。

用智能撰写辅助各类金融文档的自动化生成，基于内部平台化产品实现统一管理、快速建设，甚至部分“0开发”。

证券、银行、保险……各金融机构的业务部门和从业者，日常接触的大量分析、调研工作，包含海量文档阅读与写作。随着人工智能技术的发展，很多文档撰写工作已经逐渐摆脱了纯人工写作的方式，接入各种智能撰写系统，但一些新的问题也浮出水面：

1、重复建设，成本高

由于企业内部的需求多样性，在初步接入撰写辅助系统时，容易出现重复建设的情况，最终形成多系统局面，为数据互联、流程共通带来很多不便。同时也带来高昂的 IT 建设成本和建设周期，不利于整体运营的效率提升和协同发展。

2、难以实现质控合规、信息共享

金融文档需要高准确性并且满足合规要求。因此，在将大模型接入撰写系统时，不仅需要解决准确性问题，还需要满足内部核查需求。且由于多部门多系统，很难实现数据信息共享，且系统和工具之间缺乏兼容性，限制了系统的扩展。

3、资源复用性差，且无法统一管理

由于建设未基于统一平台，难以实现资源共通和配置调度的优化，在各业务部门的数据收集、处理、储存、使用没有统一的规范，与业务知识同样难以互通，直接影响了运营的优化和管理决策的效率，无形中也会损失很多“数据资产”和企业内部知识沉淀。

以投行、证券机构为例，我们经常看到一些成本高昂且互不连通的系统，它们就像一座座孤立的岛屿，不仅维护和升级成本巨大，而且严重阻碍了信息的流通和共享。金融文档的诞生过程，从数据搜集到报告撰写和审核，每一步都涉及繁琐的工序和复杂的流程。

然而，如果利用大模型技术构建一个集成的一体化平台，这个平台能够实现文档的智能解析、关键信息的自动提取、数据的实时核查以及报告的快速撰写，那么整个金融文档的处理流程将会变得异常高效和流畅。这不仅仅是将孤立的岛屿连接成一片繁荣的大陆，更是实现信息的无缝对接和资源的最大化利用。

基于大模型打造智能撰写平台

打 3 折：解析、核查、撰写金融文档“读、查、写”一体化平台。

在金融领域，我们已将大模型智能撰写平台在证券、银行、保险……等细分场景实现落地，证券行业的部分金融文档，可实现100%的自动化写作，效率提升20倍以上。单份评级报告，可实现60%的自动化写作；投行文档的写作智能化，让业务人员写作时间缩短70%。已帮助多家头部金融机构，实现多种复杂金融文档的深度专业撰写。

将企业内部知识糅合进文档撰写，让优质内容和业务经验持续沉淀，助力企业知识管理和数字化转型时代的硬核成长。

大模型+解析：有知识&懂业务

打造核心知识壁垒，为高质量撰写做好知识储备。

统一接入：多来源数据

金融文档撰写需要参考大量数据，来源包含结构化和非结构化的数据。例如，第三方数据接入、企业内部数据库、企业员工新上传的各类文档等。将多来源的数据统一接入一个平台，进行解析、提取、使用，为各个业务部门提供基础便利。

可溯源：数据解析、提取

金融文档的内容相对固定，现阶段将大模型能力尽可能地赋能业务生产，依然是一个“工程问题”。如果不对系统提取出的数据加以控制，输出的内容可能会有30%以上是编造的。通过“数据溯源的技巧”进行幻觉检测和控制，识别数据是否为编造。这是一个需要深入理解、精心设计的“工程挑战”。

自动化：企业内部知识互联

在金融领域，自动化的内部知识管理不仅是一项技术挑战，更是企业战略发展的核心。

金融机构运营过程中积累了大量关键文档，包括合同、交易记录、市场分析报告等，不仅记录了企业的历史交易和决策过程，而且详细阐述了业务操作的规则和标准。它们共同构成了一个丰富的知识库，为企业提供了宝贵的信息资源。

基于大模型、提示工程、知识图谱、自然语言处理（NLP）等技术，智能撰写平台可以实现业务规则快速建模。实现数据进行高效地提取、分类，深入理解文档中的历史数据和业务规则，对后续输出内容的质量产生直接作用，并帮助企业能够更加系统地管理和应用其内部知识。

大模型+撰写：平台化&自动化

打通业务部门撰写平台，优化资源配置

大模型+大纲整理

由大模型辅助拟出报告或文稿大纲，根据内部业务需要和行业格式标准要求，为后续的具体章节内容自动生成或多人协同编辑，提供框架支持。用户在平台内发起撰写后，对目标数据解析摘要，大模型根据撰写类型生成文稿大纲，包括文章脉络、章节信息、章节树整理等。为长篇撰写的内容减轻工作负担，也为后续的撰写工作奠定基础。

大模型+数据驱动

基于大模型的学习理解能力，对数据进行深度分析和理解，生成结构化且信息丰富的文档。并基于大模型的实时监控，根据数据变化自动更新文档内容，确保信息的时效性和准确性这在财务报告、市场分析、投资建议书等文档中尤为重要。

另外，基于同一组数据源和提前设置好目标模板，我们提出的大模型智能撰写平台还支持一键批量生成多套文件，不仅提高了文档生成的速度，也确保了文档的质量和一致性。

大模型+灵活改写

大模型可以作为企业内部的知识库，进行金融知识和文档信息的存储和检索，促进知识共享和团队协作。基于内部知识库和用户需要，可对文档进行修订，进行智能化的扩写、改写、续写，辅助终稿的生成。

另外，考虑到撰写场景常常存在机动灵活的编辑需求，我们为用户设置了操作简便的开放功能，可在撰写生成后进行二次编辑，或用大模型继续改写、润色文稿内容等。

在文档完成撰写后，通常还会需要进行格式、章节、数值等信息进行合规检查，保证文档的产出质量。在大模型智能撰写平台中，我们同样可以根据内部建设需求配备文档审核的功能模块。

大模型+核查：文档审核更轻松

打破质控、合规多平台切换的陈旧体验感

在大模型智能撰写平台中，智能核查功能遵循一套严格的流程，确保文档的准确性和合规性。这一流程包括文档解析、信息提取和信息核查三个关键步骤，构成了一个完整的核查体系。

基于业务规则理解和易用性考虑，兼容内部、外部来源文档，保持统一的核查标准。

智能核查功能的设计考虑到了非技术用户的易用性，使得管理者也能轻松地管理和监督文档核查过程。智能核查功能不仅适用于平台内部生成的文档，也兼容业务人员上传的非平台撰写文档。

通过与企业内部的知识管理体系紧密连接，智能核查环境能够深入理解企业的业务规则和经验，提供更兼容的核查服务。

场景延伸

在企业专家智能体，从数据到知识（2）| “JIT”——企业内部知识管理的新范式中，我们讨论过：企业进化需要关注的核心工作是“知识”，我们提出的知识管理新范式“JIT”，通过提高数据处理和业务分析层面的效率，为办公文档中的“读、查、写”带来直接的效果提升。

大模型时代，文因互联凭借十余年的知识管理和文档处理实战经验，不断探索智能撰写在多领域场景的应用与延伸。

1、医疗领域

通过智能辅助和自动化报告生成，辅助医疗研究和人力资源管理。根据评估反馈数据进行深度分析，对被评价人的评估结果进行细致的判断。结合底层数据分析与智能写作服务，可以自动生成详尽的评估报告，从而提升院内教学评估的工作效率，并推动教学评估体系的数字化转型。

2、航空领域

通过分析飞行数据、维护记录等数据来源，智能撰写平台可以提供优质的报告和分析。基于飞行品质监控（FOQA）中对大量数据的分析与管理，和对航空专业知识、业务经验的深入理解，为飞行安全分析、智能维修提供撰写辅助，提高运营品质和成本优化。此外，通过分析乘客反馈，还可以帮助航空公司改善客户服务，提升乘客满意度。

往

期

推

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