大模型+基金 | 文因互联携手银华基金，探索大模型智能投研场景落地
引
近日，文因互联携手银华基金，共同探索基于大模型智能研报场景的运用。
利用大模型技术对现有投研能力进行升级，打造场景化的智能投研平台。
为解决金融垂直领域知识迁移难等问题，文因互联基于自研金融领域大模型平台，建立研报解析与搜索引擎，整合多来源研报，充分利用各渠道接收到的研报信息，为投资研究人员提供投研所需的相关信息，最大限度地减少投研人员在基础数据搜集、整理及工作管理方面的工作量。
银华基金
银华基金成立于2001年5月，是一家全牌照、综合型资产管理公司，拥有企业年金基金投资管理人、合格境内机构投资者（QDII）、特定客户资产管理人、社保基金境内委托投资管理人、保险资金投资管理人、基本养老保险基金证券投资管理机构、基金投资顾问业务试点等多项业务资格。截至2022年末，银华基金管理公募基金183只，涵盖股票型基金、指数型基金、QDII基金、混合型基金、债券型基金及货币市场基金等各类产品，公司资产管理总规模超9000亿元（含子公司）。
成立以来，银华基金始终坚持做价值投资理念的坚定追随者，不盲目追求短期收益，注重控制投资风险，以细水长流的方式积蓄力量，追求长期持续的稳健回报。凭借严格的管理、优良的业绩和一流的服务，银华基金在业内树立了良好的品牌形象，赢得了投资者和业界的广泛认可，九次获得“金牛基金管理公司”奖。
作为一家老牌公募基金公司，银华基金一直秉持“坚持做长期正确的事”的价值观，深耕投研，一方面不断夯实和优化投研体系、流程，一方面打造了科学、专业的权益投资团队，汇聚了一大批具有良好教育背景、丰富投研管理经验的权益投资人才。
智能投研效率提升三板斧
投研分析师们常常是名副其实的“空中飞人”，从清晨的阳光到深夜的星光，他们不是在研究报告，就是在去研究报告的路上。缓解高强度工作带来的压力，并提高工作效率，迫切需要建立一个集成式的投研数据检索和应用平台。帮助投研从业者们更轻松地检索和应用数据，让工作流程更加顺畅。
在金融市场中，宏观分析、战略规划、行业研究以及个股评估等各类研究报告的发布频率日益增长，这为投资者的日常信息筛选带来了挑战。为了高效地进行报告撰写和分析，投研需要更加关注整合关键数据和重要内容。
面对日益增长的研究报告数量，市场正逐步向提供差异化和个性化信息的方向发展，这无疑增加了对这些报告进行深入解读和应用的复杂性。
总结一下，投研面临的挑战：
1、投研信息爆炸。每天有海量的碎片化的资讯阅读与数据整理，投研思路有限，难以快速获取其他研究员的思路及经验。
2、信息系统的割裂。各投研信息系统没有打通，仍处于数据孤岛的状态，阻碍了数据被更深层次的挖掘和应用。
3、数据异构分散。从低频到高频的数据，从结构到非结构化的数据，还有基础披露的数据。
继续思考，效率提升思路：
- 线下、线上的路演，目前全行业大概是没有更好的提效办法。
- 各种会议可以借助智能会议助手辅助摘要：文因大模型智能投研会议助手
- 分析报告需要提炼很多研报内容，可以借助AIGC工具辅助提效。
- 剩下的研报阅读，就是今天我们主要探讨的投研效率提升思路。
随着信息技术的不断发展，研报解析平台的建设速度越来越快，越来越多的基金公司开始关注并参与到平台建设中来。新一代的研报解析平台不仅提供了基本的研报检索、数据下载等功能，还引入了文本挖掘、语义分析等技术，帮助研究员更好地理解和利用研报资源。
研报解析平台的建设已经取得了长足的进步，但仍然存在一些问题需要进一步解决。
Q：
大模型如何赋能智能投研？
A：解析、激活研报信息，形成可用的投研数据。
STEP 01
深度搜索：主动式搜索
- 聚合众多来源，统一查找；
- 搜出图表中的高价值数据；
- 搜索报告中的指标并实现关联指标的对比分析。
STEP 02
研报解析：单篇研报解析
- 全文摘要；
- 研报基础信息；
- 研报属性。
STEP 03
综合分析：研报综合分析
- 基于图表的行业信息速览；
- 多研报信息聚合分析。
由此我们继续展开了解。
Q：
大模型智能投研可以自动获取信息吗？
A：可以。支持多来源研报数据统一接入、自行上传。
研报获取：多源统一
在实际使用中，例如邮件系统、文件系统、数据库等都是常见的研报来源渠道。智能研报管理系统通过自动化采集和用户自主上传的机制，能够统一接入来自不同渠道的研报数据。这样的设计使得，在一个平台上实现研报数据的统一管理和存储成为可能。此外，对于研究员自行上传的研报，系统还支持单独的解析过程，以便研究员能够及时查看和分析处理后的结果。
Q：
大模型智能投研实际表现是什么样的？
A：快速脱水、可查可搜。
脱水阅读
自动化提炼标题、摘要等关键信息，结构化查看、编辑，不用一边看研报一边用辅助文档记得笔记了。
实现这一步需要处理复杂版式，之前我们聊过的“大模型时代的数据炼金术：将数据要素转化为决策黄金”中有对大模型文档解析的综合概述。而针对研报的智能化处理，需要在文档解析的基础上，着重深化对研报的版式识别和内容解析。文因的大模型智能研报系统解析速度，在主流配置可达千篇每小时。
结果应用
投资研究分析师在审阅研究报告时，通常需系统地梳理关键信息，包括但不限于：报告的基本信息、核心论点以及行业或公司的发展趋势。
通过智能化工具对研究报告进行处理，可以实现数据的系统化和结构化输出，从而便于快速检索和深入分析。
此外，对于跨页布局、无边框设计的表格与图表等复杂元素，智能化处理同样能够实现有效的结构化整理和存储，以支持高效的信息管理与决策支持。
研报搜索
一站式检索所有内外部研报，通过深度搜索意图识别，实现在一个系统内实现搜研报、搜图表，支持多维度研报的快速筛选，展示搜索结果关键信息，以便快速查找目标内容。
Q：
大模型如何赋能智能研报搜索？
A：“快”、“准”、“好”。
快
用搜索来统一。研报、图表、表格、观点等一站解决研报信息搜索。
准
基于NLP和知识图谱的强大语义搜索能力，在全文搜索、语义搜索、图谱问答等方面强化知识获得感。
好
统一用搜索，打破以往多个系统相互隔离，各自提供搜索入口的繁琐操作，统一搜索入口，一步检索多系统投研数据，轻松支撑亿级知识检索。
依托我们当前已建立的智能研报处理框架，展望未来将持续深化研究，利用先进的大模型技术作为基础，对研报内容进行更深层次的分析与整合。目标构建一个全面的研报信息管理系统，以提升信息处理的效率和质量，从而为决策提供更加精准的支持。
文因互联是基于大模型的领域专家系统构建者，服务于监管、资管、银行等业务场景。立足金融，辐射航空、医疗、媒体、建筑、房产等行业。自主研发了文因飞梭、文因快察、文因快报等多款产品，高效支撑客户业务场景。
大模型技术为基座，结合 NLP、提示工程、知识图谱等技术，通过多年行业实践积累，实现对业务文本进行文档解析、智能信息提取、智能内容生成、深度语义理解与关联分析。致力于企业知识的深度挖掘与有序传承，进而助力企业实现提高工作效率、沉淀知识工程。
实现对业务文本进行文档解析、智能信息提取、智能内容生成、深度语义理解与关联分析，致力于企业知识的深度挖掘与有序传承，进而助力企业实现大规模的流程自动化和敏捷的市场响应。
文因互联致力于对内建设知识管理系统，打造业务人员高效智能副驾驶，提升运营效率；对外协助客户搭建各个客户服务系统，以场景为驱动，更好地了解客户需求，为客户提供更快、更全面、更有针对性的响应，创造更多价值。
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