近日，广发证券以《基于金融领域语言模型的投行文档理解、生成、编辑、审核一体化解决方案研究》课题，成功入选“中国证券业协会2023年重点课题研究优秀课题报告名单”。
智能投行建设
随着人工智能的持续发展正在深刻地改变传统金融领域，智能投行成为金融科技发展的焦点。行业对信息披露质量的要求在不断探索中得到提升，通过系统化规划和建设，满足投行业务提升的需求。
智能投行通过提高业务效率、增强准确性和可靠性，推动业务创新与市场发展。此外，它还增强了风险管理能力。面对不断变化的金融市场和日益激烈的竞争环境，金融机构需要主动把握智能投行的发展趋势，加速技术创新和实际应用，以适应金融业务的新变革。
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智能投行需要“通才”+“专才”
智能投行需要既具备广泛知识的“通才”又具备深厚领域专业知识的“专才”。智能投行的常见应用涵盖了文档的智能抽取、生成、核查等多个方面。金融大模型融合了广泛的“通才”知识和深入的“专才”领域知识。
与传统 AI 技术相比，大语言模型能够整合信息提取、文档审核、生成等下游 NLP 任务，并显著提高任务精度。通过构建具有规划和记忆能力的“大脑”，未来的业务智能体有望在投行领域达到专家水平。
本课题紧紧围绕注册制下提升投行业务信息披露质量的核心痛点展开，探索应用大模型并结合提示工程，设计实验评估其三大下游NLP任务表现（文本提取、文本审查、文本生成），在未来赋能投行业务文档全生命周期的智能一体化处理。
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本课题研究意义如下：
提升投行业务的准确性和可靠性。在投行业务中，准确性和合规性是至关重要的。利用先进的语言模型进行文档审核，可以确保内容的准确无误，同时满足各种合规要求，避免可能的信息披露风险。
大幅提高投行业务的效率。传统的投行业务需要大量的人力投入，基于金融领域的语言模型可以大大提高投行业务的工作效率。自动化的文档理解和生成技术可以帮助业务人员快速整合信息获得业务文档初稿。
应用延伸
智能投行平台
基于大模型底座建设投行文档智能抽取、智能生成、智能核查能力。智能抽取能力构建投行数据底座，提供统一的结构化数据来源，支撑投行业务文档智能生成和智能核查。打造从数据到投行业务文档生成、核查的全生命周期工具链平台。
01
智能抽取
提取场景主要基于投行领域常见的招股说明书、募集说明书、公告、年报、审计报告等进行提取。在此之前需要对模型进行微调，让其获得对应“语感”，在这个过程中要做大量的语料工程工作。
02
智能撰写
投行业务场景中，常常涉及大量的申报材料编写工作，例如招股说明书、募集说明书、年报、上市公司尽调报告、ABS 计划说明书等，而从行业实践来看，在投行业务中智能撰写的成果还相对匮乏。申报材料本身内容存在主观性，且编写业务逻辑相对复杂。
03
智能核查
证券投行业务中包括IPO、债权融资、并购重组、资产证券化、股权融资、新三板挂牌等，每个业务条线都涵盖大量的文书工作，且受到强监管。目前已实现包括格式、财务/非财务数据、文书规范等智能核查，大模型学习了大量“通才”知识，又掌握金融领域“专才”知识，更准确地判断出申报材料中是否存在错别字、语义不顺等情况。
延伸展望
投行将能够利用这些技术获得更强大的支持，增强服务能力，为金融市场参与者提供更高的服务质量、更强的可靠性和更高的透明度。
同时，这也将使投行能够为客户提供更加个性化和优质的服务体验，为金融市场的稳定运作提供坚实的技术支撑。
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