FinReporting：一种面向跨管辖区财务披露的本地化报告智能体工作流
计算与语言
2026-05-18 v2
摘要
财务报告系统越来越多地利用大语言模型（LLMs）来提取和总结企业披露。然而，大多数现有方法假设单一市场环境，并忽略了不同管辖区之间的结构差异。会计分类体系、标记基础设施（如XBRL与PDF）以及聚合惯例的差异，给语义对齐和可靠验证带来了重大挑战。在此，我们旨在弥合这一差距。我们提出了FinReporting，一个用于本地化跨管辖区财务报告的智能体工作流。该系统构建了一个涵盖利润表、资产负债表和现金流量表的统一规范本体，并将报告分解为可审计的阶段，包括文件获取、提取、规范映射和异常记录。FinReporting并非将LLM视为自由生成器，而是将其作为受显式决策规则约束且具备证据支撑的验证器。在对美国、日本和中国的年报进行评估后，FinReporting在异构报告体制下提升了一致性和可靠性。我们还发布了一个交互式演示，支持跨市场审查并支持结构化导出本地化财务报表。我们的演示位于url{https://huggingface.co/spaces/BoomQ/FinReporting-Demo}。描述我们系统的视频位于https://www.youtube.com/watch?v=f65jdEL31Kk。
引用
@article{arxiv.2604.05966,
title = {FinReporting: An Agentic Workflow for Localized Reporting of Cross-Jurisdiction Financial Disclosures},
author = {Fan Zhang and Mingzi Song and Rania Elbadry and Yankai Chen and Shaobo Wang and Yixi Zhou and Xunwen Zheng and Yueru He and Yuyang Dai and Georgi Georgiev and Ayesha Gull and Muhammad Usman Safder and Fan Wu and Liyuan Meng and Fengxian Ji and Junning Zhao and Xueqing Peng and Jimin Huang and Yu Chen and Xue and Liu and Preslav Nakov and Zhuohan Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.05966},
year = {2026}
}
备注
Accepted at ACL 2026 Demo Track. 9 pages, including figures and tables