金融领域AI任务通用核心能力分类体系

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金融AI如何精准处理海量数据？本文系统梳理了金融领域AI任务的四大核心能力分类。

核心内容：
1. 金融AI核心概念精解：RAG、Grounding、Agent三大关键技术
2. 四大任务体系详解：从信息检索到智能体应用
3. 典型应用场景与解决方案：交易查询、尽调分析等实战案例

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

目录

1. 核心概念定义

2. AI任务分类体系

·2.1 信息检索 (Information Retrieval)

·2.2 知识整合与生成 (Knowledge Integration & Generation)

·2.3 交互式内容处理 (Interactive Content Handling)

·2.4 复杂任务与智能体 (Complex Tasks & Agents)

1. 核心概念定义

2. AI任务分类体系

2.1 信息检索 (Information Retrieval)

这是分析工作的起点，核心是从海量信息中快速、精准地定位关键数据。

2.1.1 内部知识库检索

·描述: 在银行内部的服务器、数据库或内部知识库中进行高效搜索。

·应用场景:

o交易先例查询: “查找过去3年我们在TMT行业完成的所有并购项目的演示文稿。”

o尽职调查: “在内部知识库中，搜索与目标公司相关的、所有提及‘控制权变更’或‘债务契约’的合同文件。”

·常用解决方案: 搭建RAG（检索增强生成）系统。具体步骤包括：文档切块（Chunking）、使用文本嵌入模型（如OpenAI text-embedding系列）生成向量，并将其存储在向量数据库（如Pinecone, ChromaDB）中。查询时，结合向量语义搜索和关键词搜索（混合搜索）以提升检索准确率。

2.1.2 外部网络检索

·描述: 利用搜索引擎和金融数据提供商接口（如Bloomberg, Capital IQ），实时获取公开市场信息。

·应用场景:

o市场动态监控: “监控目标公司或特定行业的重大新闻、监管公告和分析师报告。”

o数据查询: “拉取目标公司及其主要可比上市公司的最新股价、市值和市场一致预期。”

·常用解决方案: 集成第三方搜索API（如Google Search API, Bing Search API, Tavily AI）。通过LLM（大语言模型）生成精确的搜索关键词，调用API获取实时网页信息、新闻和数据，并对返回的结果进行筛选和整合。

2.2 知识整合与生成 (Knowledge Integration & Generation)

在获取信息后，对信息进行深度加工，形成洞察和交付成果。

2.2.1 问答与总结

·描述: 基于检索到的文件，直接回答特定问题或生成摘要，并确保答案忠于原文。

·应用场景:

o财报解读: “总结目标公司最新年报中‘管理层讨论与分析’（MD&A）章节的核心要点。”

o关键信息定位: “在这份招股说明书中，公司的主要募资用途是什么？请引用原文并注明页码。”

·常用解决方案: 将检索到的上下文（Context）与用户问题（Question）一同输入到先进的大语言模型（如GPT-4o, Claude 3 Opus）中。通过精心设计的提示词工程（Prompt Engineering），引导模型基于给定材料进行回答和总结，并要求其提供内容溯源（引用）。

2.2.2 推理与分析

·描述: 结合多源信息，进行逻辑推理、比较分析和初步判断。

·应用场景:

o估值倍数分析: “根据可比公司数据和市场报告，分析为什么目标公司的EV/EBITDA倍数高于行业平均水平。”

o交易逻辑推演: “结合新闻稿和管理层访谈，分析本次收购背后的主要战略协同效应可能是什么。”

·常用解决方案: 采用高级提示词技巧，如思维链（Chain-of-Thought, CoT）或ReAct框架，引导模型进行多步推理。模型首先分解问题，然后基于检索到的多份文档进行逻辑推导、比较和因果分析，最终形成综合性结论。

2.2.3 数据提取与结构化

·描述: 从非结构化的文档中自动抽取出关键财务数据和条款，并填入结构化的表格（如Excel）。

·应用场景:

o建立可比公司分析: “从这10家可比公司的年度报告中，提取过去三年的收入、EBITDA数据，并自动填充到标准化Excel估值模型中。”

o交易条款梳理: “扫描这份并购协议，提取交易对价、支付方式、分手费等关键条款，并生成摘要表格。”

·常用解决方案: 利用大模型的函数调用（Function Calling）或工具调用（Tool Calling）功能。预先定义好需要提取数据的JSON Schema（数据结构），模型会自动解析非结构化文本，并将提取的信息以结构化的JSON格式返回，实现自动化填表。

2.3 交互式内容处理 (Interactive Content Handling)

AI作为智能助手，与分析师协作完成复杂的文档撰写和修改工作。

2.3.1 对话式编辑与优化

·描述: 通过多轮对话，精确地修改和润色演示文稿、备忘录和客户邮件。

·应用场景:

o文稿优化: “将这张‘投资亮点’幻灯片的语气调整得更具说服力。”“把这段关于市场规模的描述缩减一半，但保留核心数据。”

o邮件草拟: “帮我起草一封给客户的邮件，更新项目进展，措辞需专业、积极并管理好对方预期。”

·常用解决方案: 构建具备长上下文理解和状态跟踪能力的对话系统。每次交互都将完整的对话历史和文档当前状态传递给模型。对于特定风格的写作（如投行报告），可对模型进行指令微调（Instruction Fine-tuning）以获得更佳效果。

2.3.2 生成式创作

·描述: 基于少量指令，从零开始创建文档初稿。

·应用场景:

o起草初稿: “为目标公司生成一份公司简介的初稿，包含业务概述、股权结构和管理层背景。”

o头脑风暴: “为我们的客户列出10个潜在的战略收购方，并简要说明收购理由。”

·常用解决方案: 使用强大的生成式大语言模型（Generative LLM）。通过提供清晰的初始指令（Initial Prompt），包括背景、目标、格式要求和风格（Tone of Voice），来启动和引导内容的初步创作。

2.4 复杂任务与智能体 (Complex Tasks & Agents)

AI作为自主的“虚拟分析师”，独立执行多步骤的复杂分析任务。

2.4.1 任务规划与拆解

·描述: AI接收一个高阶指令，并自动将其分解为一系列逻辑清晰、可执行的子任务。

·应用场景:

o指令: “为ABC公司准备一份初步的估值分析材料。”

oAI自动拆解: 1. 识别公司行业与模式。 2. 筛选可比公司。 3. 调用API获取财务与市场数据。 4. 计算估值倍数。 5. 汇总数据生成估值区间。 6. 输出总结报告。

·常用解决方案: 利用LLM作为中心规划器（Central Planner）。通过设计元提示（Meta-Prompt），让模型在接收到复杂任务时，能自主地将其分解为一系列逻辑上连续的、可执行的子任务列表。

2.4.2 工具调用

·描述: 在执行任务时，智能体自主决定并调用最合适的工具。

·应用场景: 在执行估值分析任务时，AI会自主调用内部数据库（查找类似案例）、数据提供商API（获取财务数据）、搜索引擎（查找行业新闻）、代码解释器（进行计算）。

·常用解决方案: 基于大模型的函数/工具调用能力，结合AI Agent框架（如LangChain, LlamaIndex）。为每个可用工具（如数据库查询、API调用）定义清晰的功能描述，模型根据任务需求自主选择并执行相应工具。

2.4.3 结果整合与执行

·描述: 整合所有子任务和工具返回的结果，形成一份逻辑连贯、数据准确的最终交付成果。

·应用场景: AI最终输出一份备忘录：“根据对6家可比公司的分析，ABC公司的初步估值范围为$1.5B - $1.8B。详细的数据表和计算过程已附在Excel附件中。请注意，近期市场波动可能对估值产生影响。”

·常用解决方案: 设计一个循环执行（Execution Loop）或ReAct（Reason-Act）循环。模型在每次工具调用后，会接收并评估返回的结果（Observation），然后决定是继续执行下一步，还是已收集足够信息来整合并生成最终答案。