自2017年创立以来，火头科技一直在沟通如何来匡助从业东谈主员高效、准确审核金融文档。近期，咱们针对债券召募评释书的自动审核期间完了破损，并正在疲塌应用到其他类型的投行金融文档审核使命中。
咱们基于海量公开年报数据，借助 LLM 期间，对开源的大型话语模子进行了精确微调，显耀升迁了咱们在上市公司年报审核中识别数据差错的智商，极大提高了数据审核的准确性。
宽恕阅读本期本色，进一步了解咱们的探索与翻新，也诚笃期待你的使用反映：）
1 | 董办苦年报编制使命久矣
年报季刚昔日不久，半年报的编制使命又已徐徐张开，从汇总额据到查对数据，这些依期表现上齐有无数的信息需要董办东谈主员认真对待。
多部门合稿经由中莫得遗漏或者差错吧？ 各项数据齐填写无误吧？ 表格中的单元齐没问题吧？ 前后相似的本色齐一致，莫得相互矛盾吧？ 数据齐筹备对了吧？但由于这些信息浮现文献中波及的三会文献、公告文献及底稿贵府较多，本色的继续修改且本色相互之间存在关联性、套用以旧年度或者其他公司模板、董办东谈主员变动等各式原因，通常会导致信息浮现上的流弊。公司的证券部、财务部等沟通负责东谈主齐措手不及、毛骨屹然。因为即使是眇小的数据瑕疵也可能会勾引监管机构的关注，并需要公司进行自查和整改。
若是东谈主工操作失真实所不免，那是不是不错借助 AI 来智能校验和审核年报呢？
2 | AutoDoc First：从投行文档运行探索
火头科技从创业滥觞就聚焦在文档智能界限，念念考如何利用最先进的期间来惩处波及复杂财务数据的金融文档审核使命，让 AI 襄理处理这些繁琐的数据器具。
早在 2017 年，咱们推出了一个债券召募评释书财务自动复核器具，用 AI 找出召募评释书里财务数据可能的差错和冲突，一条一条列出来供用户复核。（详见：AI来了 - 债券召募评释书财务自动复核，https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4ODUwNDYxOA==&mid=2247483733&idx=1&sn=03cb47967cd72008f2e8d8b46adad375&scene=21#wechat_redirect）
家具也曾推出，就取得了庞大金融从业者的认同和撑捏，在火头科技 AutoDoc 的匡助下，用户复核一份债券召募评释书的使命量从几十个小时缩减为 1 个小时，文档复核的准确率也升迁至 95%以上，终于将他们从繁琐的数据查对使命中摆脱出来。
?在撑捏审核的文档类型上，从债券召募评释书运行，AutoDoc 撑捏审核的文献类型握住增多，疲塌彭胀到招股评释书、再融资表现、公开转让评释书以偏执它一些浮现文献。
?在审核的文献数目上全色网导航，AutoDoc 最运行只撑捏单文档搜检，疲塌发展出多文档搜检，肤浅用户上传年报、审计表现等文档来和主文档进行交叉比对复核。
?在文档审查的功能点上，AutoDoc 从一运行只可搜检勾稽干系，之后握住增多审核功能点，撑捏相似本色比对、单个表格内复核、笔误和错别字搜检、公司名/东谈主名白名单搜检等等多种审核点。
3 | 用 AI 来复核上市公司年报可行吗？
那除了这些金融文档，也有不少上市公司的董办使命主谈主员来问过咱们：
“上市公司的年报、半年报能用 AI 来智能审核吗？"
相似是篇幅长、财务数据多，需要步步为营地完成浮现使命。年报这个文档类型咱们也作念过不少尝试，之前也推出过几个版块，但在终止上咱们里面一直齐不太满足，这是一个约莫能用的家具，但还并不是一个饱和好用的家具。仔细分析上市公司的年报，会发现主要难点在于：
难点一：年报中财务表现的章节标题作为和排版识别难
财务章节部分的章节标题作为、排版较为特别，部分标题之间的层级干系也不解确，与惯例文档的标题作为、排版各异较大，是以岂论是用规矩或约略的 AI 模子，齐难以准确识别。
难点二：年报中的财务数据量大且雅致导致复核难度高
债券召募评释书、招股评释书等文档中波及的财务数据，财务科目开阔不会像年报、审计表现中的附注部分，浮现的那么详备。是以债券召募评释书、招股评释书等文档中的财务数据复核难度相对莫得那么高。
然则年报中附注的财务数据，浮现的本色极度详备，同期本色好多，这就导致这部分数据的复杂度很高，难以径直延用债券召募书中、招股评释书中所用到的 AI 模子。
- 在段落部分，关于某个科目，描绘了某个条目下或者仅波及某个子公司的部分，那么此时提到的数据，就需要明确它的具体情况，能力判断是否与其他部分的该科目沟通数据进行匹配，那么这类本色的识别，就需要极度长远的语义透露，不然极度容易误识别。
- 在表格部分，部分表格结构复杂，波及归并单元格、多层表头。那么关于某个数值单元格，就需要准确的透露归并单元格的对应干系、找到每一个层级对应的表头，幸免科目称号、口径、单元识别差错
难点三：年报数据维度多进一步增多了复核难度
和招股书、债券召募书比拟，年报的本色愈加种种。举例疏导的科目称号，然则不同的含义，需要联结表格中信息、表格前后信息来补助判断。
又比如其他应收款末节下的表格，其中一转所列的科目称号是其他应收款，同期另一转还有一个整个行，此时该末节下的段落提到的”其他应收款“应该是指哪一转，则需要空洞判断。而且年报本色中名词含义的复杂性进一步提高了借助 AI 的语义透露难度。
负责有好多，但咱们从未停驻过探索的脚步。
4 | AutoDoc Next：火头年报审核器具新升级
大模子的出现，是东谈主工智能期间一次大的变革，也给这个咱们想要惩处的负责提供了一个新的解题念念路。
当今撑捏审核上市公司年报和半年报
拜谒结合：https://autodoc-next.paodingai.com/
火头科技的工程师们基于自己在财报界限的深厚积淀，并空洞应用废话语模子的智商，故意提高了大模子在年报、审计表现上的目次章节识别智商，以及对财务筹备透露智商等，让大模子冒失「看懂」上市公司年报。
在进行无数尝试和期间研发之后，咱们终于针对上市公司年报审核这个场景，对 AutoDoc 审核器具作念了一个大的升级，让这个家具不错针对年报审核的更准确，漏报更少，误报更少。
当今已撑捏对上市公司的年报进行勾稽干系搜检、比例筹备、财务公式搜检、表内筹备逻辑复核等功能，用户只需要上传文档，系统就会自动审核文档数据并给出审核终止。
数据阴私问题是每一位用户齐会宥恕的问题，为保护人人的数据安全，火头科技自西席的微调模子还为客户提供了特有部署的选项，无需依赖外部的大型LLM平台API，从而灵验详确了要道金融数据的外泄风险，也为客户提供了更大的纯真性和扬弃权。
5 | 立即体验
若是你对咱们的上市公司年报智能审核家具感好奇，宽恕央求试用。
试用央求请先填写结合：央求试用?
https://www.paodingai.com/cooperation/connect/?product=AutoDoc Next&source=AutoDoc Next
虽然，除了应用大模子的智商升迁了 AutoDoc 审核上市公司依期表现的终止，咱们还开展了其他一系列的尝试，宽恕沟通火头科技的运筹帷幄照拂人进一步交流，了解大模子是如何惩处不同场景下的问题。
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