在投研问答场景中，模型直接生成数字是风险最高的环节。金融AI实验室本期实验把问答链路拆成检索、计算、引用三段：模型不产出裸数值，只负责定位报表字段、选择计算算子并组织表述，所有数字由确定性计算模块给出，答案附带单元格级引用，便于人工回查。
实验中最棘手的是口径问题。同一指标存在合并与母公司、累计与单季、原始披露与最新重述等多套口径，模型若不做判定就直接取值，答案看似正确实则不可比。我们为每个字段打上口径标签，在检索阶段先完成口径匹配，再进入计算。
要点：
- 进展：在内部3000条测试问句上，数值准确率由78%升至94%，引用可定位率96%，口径类提问的错误率下降约一半；
- 下一步：接入公告PDF原表坐标回链，并扩展港股、美股的口径映射规则，验证跨市场可用性。
评论