FinRpt：面向股权研究报告生成的数据集、评估系统与基于 LLM 的多智能体框架
计算与语言
2025-11-12 v2 人工智能
摘要
尽管 LLM 在诸如股票预测和问答等金融任务中显示出巨大潜力，但其在完全自动化股权研究报告（Equity Research Report, ERR）生成方面的应用仍未探索。本文首次提出 ERR 生成任务。为解决数据稀缺和评估指标缺失问题，我们提供了一个开源的 ERR 生成评估基准——FinRpt。我们构建了一个集成7种金融数据类型的数据构建管道，自动生成高质量的 ERR 数据集，可用于模型训练和评估。我们还引入了包含11个指标的综合评估系统。此外，我们提出了专为该任务量身定制的多智能体框架，命名为FinRpt-Gen，通过监督微调和强化学习在所提数据集上训练多个 LLM-based 智能体。实验结果表明，FinRpt 基准的数据质量和指标有效性，以及 FinRpt-Gen 的卓越性能，展示了其在 ERR 生成领域的潜力。所有代码和数据集均公开可用。
引用
@article{arxiv.2511.07322,
title = {FinRpt: Dataset, Evaluation System and LLM-based Multi-agent Framework for Equity Research Report Generation},
author = {Song Jin and Shuqi Li and Shukun Zhang and Rui Yan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.07322},
year = {2025}
}
备注
AAAI 2026