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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？
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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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FiNER-139 是一个面向 XBRL 标签的金融数值实体识别数据集，包含约 110 万句从美国上市公司年度和季度报告中抽取的句子，并标注了 139 类 XBRL 标签。它把财务报告中的数值识别和标签映射转化为实体识别任务，目标是让模型自动判断一个数字在上下文中对应哪个财务科目或披露标签。 这个项目非常适合放在金融 AI 数据批次里，因为它揭示了财报结构化的核心难点：数字本身没有语义，同样的 “100 million” 可能是收入、成本、资产、负债、现金流、员工费用或税费，
XBRL 标签 / 金融数值实体识别
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FinTabNet Benchmark 是 DocLD 发布的金融表格抽取评测项目，用于在 FinTabNet 数据集上评估表格抽取准确率。FinTabNet 是来自 S&P 500 公司 SEC 年报的大规模金融表格数据集，包含复杂表头、合并单元格、层级结构和密集数字。该项目提供数据加载、抽取调用和评分方法，用于复现实验或评估其他表格抽取管道。 金融文档中最难处理的部分之一就是表格。表格不是普通文本，行列结构、表头层级、单位、合并单元格、脚注和跨页都会影响含义。银行做财报解
金融表格抽取评测
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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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TradingAgents 是一个多智能体 LLM 金融交易框架，论文和仓库都围绕“用大模型智能体模拟交易公司协作流程”展开。它把基本面分析师、情绪分析师、技术分析师、研究员、交易员、风险管理团队等角色组织起来，让不同智能体围绕市场信息进行讨论、争辩和决策。 这个项目比简单的“LLM 选股机器人”更值得学习，因为它强调协作结构和流程。真实金融机构中，交易决策往往不是单人判断，而是研究、交易、合规、风控、组合管理多个角色共同作用。TradingAgents 把这些角色抽象成可运
多智能体 LLM 金融交易框架
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OpenAlice 是一个面向多资产交易的 AI 交易智能体项目，定位为“一个人的华尔街”。它覆盖股票、加密资产、大宗商品、外汇和宏观等资产类别，并强调从研究、入场、持仓管理到退出的全生命周期，而不是只给一个买卖信号。 项目的一个重要特点是强调本地运行和用户控制。交易涉及私钥、账户和真实资金，OpenAlice 的 README 明确提醒实验性和风险，并强调每笔交易需要版本历史、安全检查和用户显式批准。这一点对金融 AI 治理非常有启发。 与一些只输出交易观点的项目相比，Op
AI 交易智能体 / 全生命周期交易管理
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Lumio 是一个开源财务数据平台，面向银行流水导入、交易处理、报表分析和协作工作区。它强调自托管、隐私、bank statements、transaction processing 和 reporting，适合放在金融 + AI 数据工程与运营自动化方向。 与单纯的 bank statement parser 不同，Lumio 更像一个财务运营平台：导入流水后，还要处理交易、生成报表、支持团队协作和权限管理。对银行或企业财务来说，数据从文件进入系统只是第一步，后面还有分类、
银行流水导入 / 财务运营数据平台
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easyquotation 是一个用于获取股票实时行情的开源 Python 项目，曾被很多量化学习者用于快速接入 A 股、港股等行情数据。它的代码相对轻量，适合理解行情接口、实时数据抓取和简单监控。 在金融 AI 项目里，实时数据和历史数据同样重要。历史数据适合训练和回测，实时数据则用于监控、预警、触发工作流和生成当日市场解读。easyquotation 提供了一个轻量入口，帮助学习者理解实时行情如何进入程序。 对银行来说，实时行情可用于财富管理产品监控、市场风险提示、客户持
实时行情数据接口
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Riskfolio-Lib 是一个功能丰富的组合优化和风险管理库，支持大量风险度量、风险平价、均值风险优化、层次聚类组合、Black-Litterman 和多种约束。它适合深入学习资产配置中的风险建模。 相比更入门的组合优化库，Riskfolio-Lib 更强调风险口径多样化。金融机构做组合管理时，不只看波动率，还会关注 CVaR、最大回撤、下行风险、尾部风险、集中度和风险贡献。 银行财富管理和理财业务中，风险预算思想非常重要。一个组合看起来收益高，但如果风险集中在少数资产、
风险预算 / 组合优化 / 资产配置
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TensorTrade 是一个面向强化学习交易的开源框架，提供交易环境、数据流、交易所、钱包、订单、奖励函数和 agent 训练接口。它适合学习如何把金融交易问题转化为强化学习环境。 强化学习在金融中很吸引人，因为交易天然是连续决策问题：观察市场状态、选择动作、承担风险、获得收益或损失。但金融环境非平稳、噪声大、交易成本高，奖励函数设计非常困难。TensorTrade 提供了一个可实验的框架。 银行学习者可以把它作为“决策环境建模”案例，而不是只看交易。授信额度调整、催收策略
强化学习交易框架
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FinEmotion 是 AI4Finance Foundation 开源的金融情绪标注算法项目，旨在为金融文本构建更细粒度的情绪标签，而不仅仅停留在“正面/负面/中性”三分类。项目基于 Text2Emotion 等情绪识别方法，结合金融语境做适配，用于生成或辅助生成金融情绪数据集。 传统金融情感分析往往只判断一句话对资产价格是利好、利空还是中性，但真实的市场文本更复杂：投资者可能表达焦虑、恐慌、兴奋、乐观、困惑或愤怒。FinEmotion 的学习价值在于提醒我们：金融 NL
金融情绪标注算法 / 情感数据增强
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AI Bank Statement Document Automation 是一个围绕银行流水 PDF 自动化处理的开源项目，结合 YOLOv8 布局检测、OCR、LLM 表格抽取、RAG 问答和 AG2 智能体分析。它的目标是把非结构化银行流水文档转换为结构化交易数据，并进一步生成收入支出分类、趋势分析和月度/年度财务报告。 这个项目非常贴近银行业务，因为银行流水、对账单、收入证明、消费记录等文档在零售金融、信贷审批、小微企业贷、反欺诈和个人财务管理中都很常见。传统处理依赖
银行流水 OCR + LLM + RAG + 智能体
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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