FinSight: 面向真实世界金融深度研究的框架
计算与语言
2025-10-21 v1 人工智能
计算工程、金融与科学
摘要
生成专业金融报告是一项耗时且需要高度智力的工作，当前AI系统难以完全自动化。为此，我们引入FinSight( Financial InSight)，一个用于生成高质量多模态金融报告的新型多智能体框架。FinSight的基础是具备可变记忆的Code Agent(CAVM)架构，将外部数据、专用工具与智能体统一集成到可编程变量空间中，通过可执行代码实现灵活的数据采集、分析与报告生成。为确保专业级可视化效果，我们提出了迭代视觉增强机制，以逐步细化原始视觉输出为精致的金融图表。此外，两个阶段的写作框架将简洁的Chain-of-Analysis段落扩展为连贯、具引用感知且多模态的报告，确保分析深度与结构一致性。在多项公司及行业层面的实验中，FinSight显著优于所有基线模型，包括领先的深度研究系统，在事实准确性、分析深度与呈现质量方面均表现突出，为接近人类专家水平的报告生成指明了明确路径。
引用
@article{arxiv.2510.16844,
title = {FinSight: Towards Real-World Financial Deep Research},
author = {Jiajie Jin and Yuyao Zhang and Yimeng Xu and Hongjin Qian and Yutao Zhu and Zhicheng Dou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.16844},
year = {2025}
}
备注
Working in progress