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SEEKINGDAO / FIELD NOTES
从真实业务出发，看清 AI 如何落地。读懂做法、成效与边界，把案例变成自己的判断。
它解决了什么业务问题？用了哪些数据？披露的效果是实绩、试点，还是计划？
THE INDEX
找到 156 条 · 生成式 AI
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ConvFinQA 是 EMNLP 2022 的对话式金融数值推理问答数据集，进一步把金融问答从单轮问题扩展到多轮对话。它要求模型在连续提问中保留上下文，理解上一轮问题和答案对下一轮的影响，并继续执行数值推理。这个任务非常贴近真实金融分析，因为用户往往不是一次性提出完整问题，而是边看材料边追问。 例如分析师可能先问“公司 2021 年收入是多少”，再问“相比上一年增长多少”，再问“这种增长主要来自哪个业务”。后续问题依赖前文实体、指标和时间范围。如果模型不能维护对话状态，就会
对话式金融数值推理问答
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FinanceBench 是 Patronus AI 发布的金融开放书问答评测基准，用于评估大模型在公开上市公司文件上的问答能力。它包含一批公开样例，问题围绕真实公司、真实文件和可验证答案展开，并强调证据字符串。FinanceBench 的重要性在于，它不是展示模型多聪明，而是揭示当前大模型在金融问答中的可靠性不足。 该项目论文中提到，即使使用强模型和检索增强，很多问题仍然会出现错误、拒答或幻觉。这对银行非常有警示意义：金融问答不能只看回答是否流畅，而要看是否引用正确文件、是
金融开放书问答评测基准
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Open FinLLM Leaderboard 是 Open-Finance-Lab 开源的金融大模型评测和教程项目，目标是为金融 LLM 和金融智能体提供标准化评估框架。它的文档整理了多个金融任务类别，包括信息抽取、文本分析、问答、文本生成、风险管理、预测和决策等，并把不同数据集映射到这些能力维度。 这个项目的价值在于它帮助学习者从“模型名字”转向“能力评测”。金融大模型不能只看通用榜单分数，因为金融场景有大量特定能力：财报问答、金融情绪、实体关系抽取、信用风险、欺诈检测、
金融大模型评测套件
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FINOS Open Financial LLM Leaderboard 是 FINOS Labs 维护的开放金融 LLM 排行榜项目。FINOS 是金融行业开源生态中比较重要的组织，这个项目旨在推动金融大模型评测的开放协作，让社区能够在金融专属任务上持续比较模型能力。 与 Open FinLLM Leaderboard 类似，它也关注金融模型评测，但 FINOS 的行业属性让它更接近金融机构开源协作视角。金融大模型应用不能只靠单家公司内部评测，行业共识、开放数据集、公共指标
金融 LLM 开放排行榜
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FinTagging 是 The-FinAI 组织开源的金融标签和数据构建相关项目，面向金融大模型训练、评测和任务组织。它的项目简介和材料体现了一个重要方向：金融 AI 不仅需要模型和原始数据，还需要可复用的标签体系、任务标签、数据切分和标注流程。虽然项目规模不大，但它与用户本次提出的“数据标注、清洗、开源数据源”主题高度相关。 金融数据标注不同于通用文本标注。金融文本往往涉及实体、指标、事件、情绪、风险类型、合规条款、时间、金额、方向和业务口径。一个句子可能既包含公司实体，
金融 LLM 数据标注 / 标签构建
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XuanYuan 是度小满开源的中文金融对话大模型项目，中文名“轩辕”。它从早期面向中文金融对话的模型逐步扩展到 XuanYuan-6B、13B、70B 以及后续推理模型，并同步发布了金融语料 FinCorpus 和金融知识评估数据 FinanceIQ 等资源。对中文金融 AI 学习者来说，它的价值在于展示“中文 + 金融 + 大模型”如何从模型、语料、评测三个层面一起推进。 这个项目尤其适合补齐中文金融大模型视角。很多国外金融 LLM 项目围绕 SEC 文件、英文新闻、英文
中文金融大模型 / 金融推理数据
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DISC-FinLLM 是复旦大学数据智能与社会计算实验室开源的中文金融大语言模型项目，目标是面向金融咨询场景提供专业、智能、相对全面的问答服务。它不是只把一个通用模型微调成会说金融词汇，而是把金融咨询、金融文本分析、金融计算、金融知识检索问答等模块组合起来，体现了金融大模型需要“多能力协同”的特点。 项目公开了 SFT 数据样例、模型参数链接和 DISC-Fin-Eval 评测资源，对学习者很有价值。因为真实金融问题经常不是单一问答：客户可能先问产品概念，再问收益风险，再问
中文金融大模型 / 检索增强金融咨询
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PIXIU 是 The FinAI 团队推出的金融大模型开源资源集合，包含金融 LLM、指令微调数据和评测基准。它在金融 LLM 研究中经常被引用，因为它把模型、数据和 benchmark 放在同一条线上，而不是只发布一个模型名字。 项目覆盖情绪分析、文本分类、命名实体识别、问答、股票走势预测等多个金融 NLP/AI 任务，对理解金融大模型“多任务能力”很有帮助。金融机构真正需要的模型不是只会聊天，而是要能从公告、新闻、研报、财报、社媒和表格里抽取信息、判断情绪、做推理和生成
金融 LLM / 指令数据 / 评测基准
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FinEval 是上海财经大学相关团队推出的中文金融领域评测基准，包含大量与真实金融应用场景高度相关的问题。它的定位不是训练模型，而是评估大模型在金融专业知识、复杂任务处理和安全性方面的表现。 对中文金融 AI 学习者来说，FinEval 很重要，因为它回答了一个实际问题：怎么知道一个模型“懂金融”？如果只看模型能否流畅回答，很容易被语言能力误导。FinEval 用更系统的题目覆盖金融、会计、经济、证券、基金、银行、保险等知识，可以帮助发现模型在专业概念、推理链和风险边界上的
中文金融大模型评测基准
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CFLUE 是面向中文金融语言理解的大模型评测数据集，由阿里云与高校合作推出，项目页面关联“通义点金”中文金融行业大模型资源。它将金融知识评估和金融 NLP 应用评估结合起来，既包含金融资格考试类选择题，也包含文本分类、机器翻译、关系抽取、阅读理解、文本生成等应用任务。 CFLUE 的价值在于它不只考“金融常识”，还考模型处理金融文本的能力。银行业务中大量任务并不是简单问答，而是阅读合同、制度、公告、报表、投诉文本、营销话术和监管文件，判断类别、关系、意图、风险点和摘要。CF
中文金融语言理解评测集
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OpenFinData 是东方财富与上海人工智能实验室联合发布的开源金融评测数据集，面向大语言模型金融能力评估。它强调来自实际金融业务场景，包含金融知识、金融事实、金融判别、金融计算、金融分析、金融解读、金融合规等模块。 这个项目非常适合作为“产业化评测”的样本。相比只用考试题，OpenFinData 更强调金融场景拆分：术语解释、事实判断、意图理解、情绪识别、实体识别、数值提取、指标计算、股票/基金/行业分析、公告解读、宏观解读和合规判断。这些模块与真实金融机构应用更接近。
开源金融评测数据集
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FinLLMs 是一个围绕金融大语言模型的资源整理项目，来自《Large Language Models in Finance》相关工作。它不是单个模型或数据集，而是系统梳理金融 LLM 的历史、技术路线、数据集、benchmark、任务、机会与挑战。 这个项目适合作为金融 AI 学习地图。前面收录的 FinGPT、XuanYuan、DISC-FinLLM、PIXIU、FinEval、CFLUE、OpenFinData 等项目，都可以放回 FinLLMs 的框架里理解：哪些属
金融大模型资源图谱 / 数据集与基准索引
内容整理自金融 AI 长期进化实验室。银行用例、开源项目与 Skill 工作流分开展示；商业合作、计划和试点的表述按原分析保留，披露指标不等同于独立审计结果。
业务分类和技术标签按公开规则归纳；同机构不同项目、同名但来源不同的 Skill 独立保留。总览与正文只计一次，相同机构项目或相同上游路径合并并保留来源版本。当前 462 条来源记录，合并 0 条重复记录。
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