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LLM在金融分析领域推理研究与应用
〇 分享简介 〇
金融报告分析在金融投资决策中至关重要。分析师和投资者需要处理包含文本和表格的异构金融数据，进行专业的数值理解、推理和计算。在这样复杂场景中，推理能力尤为重要，它能有效地理解数值之间的关系，规划合理的计算逻辑。传统的自然语言处理方法在数值推理方面能力有限，在金融报告问答任务中的表现并不理想。
大型语言模型凭借其强大的语义理解能力以及涌现的思维链推理能力，能够从文本数据中识别关键指标，进行复杂的数值推理，生成流畅的回答内容，为金融报告分析问答提供了更高效的解决方案。但是，大型语言模型对于金融报告的数值推理离实际落地仍然有着推理流程优化、信息召回、数值计算工具调用等问题。
本次分享，我们将探讨如何利用大型语言模型进行企业财报问答，优化推理流程，包括关键技术点的研究和应用探索。
〇 分享收益 〇
目标：
介绍自动化金融报告分析领域的技术难点，阐述数值理解和推理的重要性，并利用大模型进行相关的研究。
成功要点：
有效地进行计算逻辑规划和数值推理，辅助信息召回技术和计算工具调用算法。
启示：
大型语言模型在金融报告分析中的强大潜力以及面临的挑战。具体的收益点有：深入了解金融报告自动化分析领域，利用大模型的数值推理能力解决复杂的金融报告分析问题。
〇 分享亮点 〇
1. 国内外自动化金融报告分析的现状与趋势
2. 大型语言模型在金融报告分析中的问题与挑战，展示推理的重要性
3. 基于大型语言模型进行金融报告分析的技术研究，包括推理流程生成、关键信息召回、以及数值计算工具调用等方面。
4. QA
