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Glazer+大模型:实现金融文档智能撰写高效、准确、可溯源

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庖丁科技文档智能撰写系统 Glazer 是借助先进的 AI 技术,实现自动撰写复杂商业文档、智能生成业务所需的报告。


在过去,我们已经实现投行文档的智能撰写,覆盖债券文档全流程,支持智能刷报和智能填充,数据更新的完成度高达 95%。


近期,我们在 Glazer 现有产品能力的基础上,接入大模型能力,并支持用户自定义模板,让 Glazer 智能撰写覆盖的文档类型更广,填充撰写的内容也更全面。

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Glazer : AI 赋能投行文档撰写,赢得行业广泛认可

金融行业涉及到大量的文档撰写工作,这些报告通常文档篇幅长、涉及数据点多并且合规要求高,不仅需要强大的 AI 能力,并且需要根据具体的场景打磨出相应的产品功能,保证智能撰写的文档高效、准确、可溯源。

庖丁科技早在 2019 年就在探索,针对这一场景需求,2020 年正式推出投行文档智能撰写工具 Glazer,率先将AI技术与投行业务场景相结合,能够满足债券全流程的金融文档自动撰写需求,提供智能填充与智能刷报两大核心功能,极大地提升了投行业务人员的工作效率和文档质量。

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Glazer1.0所实现的功能和效果

产品一经推出就得到了多家金融机构客户的认可,中信证券、华泰联合证券、国泰君安、招商银行、招商证券、宁波银行、中诚信国际等多家行业领先的金融机构,已经用 Glazer 撰写了数万份金融文档,准确更新了数千万个数据点。

经过不断地打磨,Glazer 对财务数据的识别与撰写,在金融从业者关注的准确率上表现得相当出色。在 2022 年,庖丁科技也联合银河证券研究的课题《基于深度学习的文档智能撰写在投行业务中的应用研究》,获评中国证券业协会 2022 年重点课题研究优秀课题报告(详见:喜报|庖丁科技 x 银河证券研究课题获评中证协2022年优秀课题报告)。

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Glazer+大模型:不断拓宽文档智能撰写的能力边界

在一份模板化的金融文档中,需要撰写填充的内容主要分为两部分:客观事实数据和主观内容分析。

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原先的 Glazer 在处理定量数据方面表现出色,但在生成风险总结、趋势变化和原因分析等主观内容上存在不足。最新升级的 Glazer 不仅保持了其在处理定量数据方面的优势,还通过创新性地结合大模型能力和先进的工程化方案,显著提升了对主观分析内容的处理能力。我们不仅利用了大模型的自然语言处理能力,还引入了一系列专门针对金融领域的优化措施,确保生成内容的准确性、可用性和稳定性。

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接入大模型能力后,Glazer的产品能力进一步升级

以银行的信贷调查报告为例,一份完整的报告需要对企业客户进行系统性的调查和评价,全面反映公司基本信息、行业状况及财务健康,以符合银行信贷政策的要求。升级后的 Glazer 不仅能够高效完成客观事实数据的填充,还能为需要进行业务分析的部分生成高质量的初稿。这些初稿经过我们特有的行业知识库校验和逻辑推理优化,为业务人员提供了可靠的参考基础,大大提高了报告撰写的效率和质量。

Update

Glazer的核心优势:

1. 精准的数据处理:继续保持在客观数据分析和填充方面的卓越表现。

2. 增强的分析能力通过融合大模型能力和专业金融知识,提供更深入、更相关的业务分析。

3. 工程化保障引入多层次的验证机制和优化算法,确保生成内容的准确性和一致性。

4. 金融行业适配针对金融行业的特定需求进行了深度定制,提供更符合实际业务场景的智能撰写服务。

5. 人机协作为业务人员提供高质量的初稿和分析建议,辅助专业人员更快速、更准确地完成报告。

亮点一:开放模板自定义能力,文档覆盖类型更广

之前的 Glazer 主要专注在投行文档领域,支持处理各类募集说明书、计划说明书、公告、申请、报告等,文档类型较为有限。但升级之后的 Glazer,开放了模板自定义能力,将文档类型拓展到了金融领域的其他文档类型中,目前已拓展到银行、基金、信用评级等其他金融文档领域。

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  1. 银行类:支持《信贷调查报告》《授信报告》等文档类型;

  2. 证券和基金类:支持《私募基金合同》《补充协议》《征询函》《风险揭示函》《募集监督协议》《公司研究报告》《IPO调查报告》等文档类型;

  3. 信用评级类支持《信贷类首次评级报告》《信贷类首次评级报告》《信贷类首次评级报告》等文档类型。

亮点二:全方位智能文档撰写,从数据更新到深度分析

Glazer 的本次重大升级结合了大型语言模型的推理能力和检索增强生成(RAG)技术,实现了从数据处理到专业分析的全流程智能化。升级之后的 Glazer 不仅能够自动生成报告的数据部分,并且利用大语言模型进行关联底稿分析,为用户提供主观内容撰写建议。

  1. 多源数据源整合:自动收集和处理来自企业年报、公司章程、财报、工商数据、涉诉情况,以及银行内部的信贷、征信、反洗钱等多种数据源。

  2. 智能数据处理:对结构化和非结构化数据进行智能处理,确保数据的完整性和准确性。

  3. 内容智能分析:根据行业标准和最佳实践,自动补充必要的分析内容,提升报告的专业性和完整性。

亮点三:智能撰写内容全程可溯源,确保准确性和可信度

在金融文档这种专业性强、严谨度高、容错率低的场景中,智能撰写生成初稿只是整个流程的第一步。Glazer 深刻理解用户对内容准确性的高要求,因此特别开发了强大的内容溯源功能,为用户提供便捷的二次核验机制。

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  1. 全面溯源:用户可以对智能撰写生成的文档中的任意内容进行溯源查询。无论是客观数据还是分析内容,都能追根溯源。

  2. 一键追踪:只需点击文档中的任何部分,Glazer 就会自动定位并展示对应的原始底稿资料,使验证过程变得简单直观。

  3. 实时更新:当底稿资料发生变化时,Glazer 能够及时反映这些更新,确保文档内容始终与最新的数据源保持一致。

通过这一功能,Glazer 不仅提高了文档撰写的效率,更重要的是大大增强了生成内容的可靠性和可信度。用户可以轻松验证每一个数据点和分析结论,确保最终呈现的文档既符合专业标准,又经得起严格审查。

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写在最后

生成式人工智能的出现为金融文档的智能撰写开启了新的可能性,但将这一技术创新转化为真正可落地、高效可用的解决方案,需要深厚的行业积累、持续的技术钻研和不懈的产品打磨。

在这个看似简单的模板化文档填充过程中,实际上隐藏着诸多挑战:多样化的写作逻辑、复杂多元的数据源、严格的准确性要求以及保证生成内容的可解释性和可追溯性,这些都是智能撰写在实战场景中落地的显性难题。

不可不用大模型,但也不能盲用大模型。庖丁科技基于多年来对金融行业的深入理解,采取了平衡而创新的方法,将大模型技术与经过多年打磨的 Glazer 工具有机融合,致力于打造一个高效、准确、可溯源的智能文档撰写解决方案,让先进的 AI 帮助金融人士撰写文档效率更高、风险更低。

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