FinanceComplexQA面向工业级金融文档的智能体推理评测基准论文网页原文https://arxiv.org/html/2607.19238v1摘要大语言模型驱动的智能体可整合海量金融信息生成专业分析报告但现有评测体系难以量化不同智能体在真实复杂金融场景下的推理能力。本文首先提出Finance-LaTeX SKILL多智能体数据生成流水线依托金融领域专家知识批量生成带复杂图文排版的专业财务文档与高质量问答样本基于该流水线构建FinanceComplexQA双语开放式金融文档问答评测基准。基准包含1009份真实工业级金融文档、2026道深度调研问答中英文各1013题覆盖8大金融场景、9类核心分析任务具备专家级推理难度、复杂跨版式图文约束、稳定可核验标准答案、多维度智能体裁判自动评测四大核心特性。本文在轻量RAG、版式检索、代码式智能体三类主流系统上开展大规模对照实验覆盖闭源/开源7款主流基座模型。实验结果表明现有模型在长文档跨版式证据融合、多步骤数值推理、完整行业综合分析三大任务存在显著性能短板通过失败案例分类拆解定位检索、规划、计算、事实保真四大核心缺陷为金融专用AI智能体优化指明方向。四大核心贡献设计Finance-LaTeX多智能体数据生成流水线可规模化产出带表格、图表复杂结构的金融文档与可验证问答对构建FinanceComplexQA双语金融评测基准支持跨版式、多步骤深度金融推理标准化评测提出基于智能体裁判的多维度自动评测方案从准确率、数值精度、证据覆盖率、事实保真度多角度量化分析质量完成全谱系检索/智能体系统横向对比系统性归纳金融推理典型失效模式给出智能体架构优化落地思路。1 引言1.1 研究背景金融分析对数值精准度、事实严谨性要求极高微小计算或证据偏差会直接导致错误投资决策。当前LLM、RAG、工具智能体广泛用于财报解读、行业研报分析但现有金融评测数据集存在明显短板样本多为短文本片段缺少完整多页、表格/图表混合长文档仅支持单步数值抽取无法模拟分析师多证据交叉综合调研流程以简答填空为主缺少开放式专业分析类任务评测指标单一仅依靠文本重叠度无法衡量数值正确性、证据完整度。现有FinQA、ConvFinQA、FinanceBench等数据集仅覆盖局部数值计算无法评测真实分析师级综合推理能力。本文构建的FinanceComplexQA基准补齐该空白同时配套可批量扩产的数据生成流水线。1.2 核心设计思路双上下文推理机制答案必须融合文档显性图文证据隐性行业会计/市场知识强制跨版式推理单道问题需同时读取段落、表格、附注等多类异构素材多维度裁判评测摒弃单一F1/ROUGE综合判定结论、数值、证据、完整性稳定标准答案依托长期公开财务事实规避实时股价、动态政策带来答案失效问题。1.3 论文结构第2章介绍Finance-LaTeX数据生成流水线第3章详细说明FinanceComplex基准数据集构造、标注体系与评测规则第4章大规模对照实验第5章失效案例、人工评估与基准难点分析第6章相关工作第7章总结附录包含全部提示模板、运行脚本、数据集统计表格。2 Finance-LaTeX 文档问答生成流水线2.1 设计动机现有金融数据集素材多为简化文本片段缺少真实研报分层章节、多行列财务表、图表附注、脚注等复杂版式。Finance-LaTeX采用多智能体协同从专家知识库出发生成结构化LaTeX财务文档并配套可验证问答对产出数据可用于模型消融实验与基准扩充。2.2 专家证据规划阶段智能体选定金融细分领域、文档类型、受众定位梳理稳定行业知识、会计规则、财务指标关系过滤时效性极强动态信息预规划证据分布哪些数据放正文段落、哪些存入多列表格、图表附注补充约束同时标记每条证据对应的推理任务数值对比/多跳推导/行业总结。2.3 版式感知LaTeX文档生成不生成纯文本输出完整LaTeX分层文档包含章节、正文、多行财务表、柱状/折线图说明、注释脚注、单位/时间限定。核心约束表格单元格绑定行标题、列周期、计量单位制造跨版式推理需求——例如营收描述在段落、年度数据在表格、同比约束在图表附注回答问题必须整合三类素材。2.4 问答对生成与三重校验根据预规划证据自动生成问题、标准解析流程、完整参考回答三重校验机制LLM逻辑校验核算推导步骤、行业逻辑自洽工具核验调用计算器、公开行业知识库验证数值可复现测试使用生成文档重新作答确保仅依靠文档即可推出答案无法通过校验的样本直接丢弃重生成。2.5 质量管控与数据划分文档层面剔除表格表头丢失、公式错乱、财务逻辑矛盾文件问答层面剔除单段文本即可作答、依赖实时行情、无完整推导的简单样本生成的2000份文档、6000条问答仅用于开发消融不混入正式评测基准FinanceComplexQA。3 FinanceComplexQA 基准完整架构3.1 数据集整体规模总文档1009份问答2026道中英文各1013题覆盖8大金融场景、9类分析任务全部为工业级长财务报告单文档平均16.33页。场景分类统计场景中文问答数英文问答数企业财报(CF)163253投资研报(IS)246276市场趋势分析(MTA)91192金融科技报告(FR)134157客户业务记录(CSR)140-监管审计文档(SCA)100-政府财政公报(GF)-135任务分类中文任务对比、隐式推理、知识检索、多跳推导、总结、规划英文任务数值对比、隐式推理、多跳判断、显式推导、总结、规划。3.2 文档解析与证据单元体系文档不拆分为纯文本块保留完整层级结构章节、段落、表格行列标题/数值/单位、图表说明、脚注。每条证据单元绑定元数据所属页面、位置、实体范围系统评测时可判定模型是否遗漏表格、附注等关键跨版式证据。3.3 双上下文推理核心设定显性上下文文档内段落、表格、图表原始素材隐性上下文固定会计规则、行业周期性、财务指标换算等领域知识合格答案必须同时融合两类信息仅摘抄文本会被判定不完整。3.4 标准参考答案与智能体裁判评测参考答案规范不使用短句填空完整包含结论、全部支撑证据、数值计算过程、边界说明/风险提示。多维度自动评测指标智能体JudgeACC准确率最终结论与标准答案是否一致数值正确性单位、周期、正负符号、计算公式无偏差证据覆盖率Cov是否使用全部必要表格/段落证据事实保真FS无文档外编造行业观点完整度ROUGE推理链条无缺失步骤评测执行流程输入问题、模型回答、检索到的文档证据、标准参考输出五项标准化打分同时记录token消耗、推理耗时用于成本评估。4 大规模对照实验4.1 参与系统与基座模型三类主流金融智能体系LightRAG轻量化基础检索基线PageIndex保留完整页面表格结构的版式感知检索Codex/Claude Code工具调用规划式智能体基座闭源GPT-5.4、GPT-5.5、Claude Sonnet 5、Qwen3.7-Plus基座开源Qwen3.5-Flash、Qwen3.5-Plus、DeepSeek-v4-Flash。4.2 核心实验结论版式感知检索PageIndex全面优于普通分块LightRAG证明表格、页面结构是金融推理关键规划式智能体Codex/Claude Code综合准确率最高但token消耗、推理时长翻倍性能瓶颈统一集中三类场景跨版式多跳数值计算、长文档证据全覆盖、行业综合规划总结不存在全能最优方案检索类成本低但复杂推理失效智能体推理强但算力开销极高生产环境需按任务动态路由。4.3 场景分层结果投资研报、政府财政公报难度最高各类系统平均分显著下降企业常规财报结构化表格丰富基础检索即可取得中等效果监管审计文档依赖复杂规则解读仅智能体可稳定完成完整分析。4.4 典型五大失效模式数值漂移公式正确但周期/单位/正负号出错证据遗漏只引用单一段落忽略配套财务表版式混淆表格行列标题匹配错误过度推演编造文档无支撑行业观点规划残缺总结类回答缺失关键分析维度。5 深度分析5.1 人工评估校验抽取各场景50道样本交由金融专业人工打分人工与智能裁判打分皮尔相关系数0.89证明自动评测可信度高长英文财政文档、复杂投资研报人工标注分歧更大是当前基准最难子集。5.2 基准难点根源三重约束叠加长文档远距离证据分散表格文本多源交叉数值计算专业会计规则隐性约束仅摘抄文本无法完成合规分析。5.3 对金融智能体设计启发检索层必须保留完整表格层级结构禁止扁平化文本切割推理阶段增加独立数值校验工具单独核算指标规划任务强制证据覆盖自检步骤生产环境分级路由简单知识查询用低成本RAG复杂综合分析调用工具智能体。5.4 消融拓展方向移除表格版式元数据量化结构带来性能衰减幅度关闭工具计算模块测试纯LL数值推理缺陷单轮生成vs分步规划智能体性能对比。6 相关工作6.1 金融问答数据集早期FinQA、ConvFinQA仅短片段单步计算FinanceBench、DocFinQA拓展长文档但缺少跨版式综合任务BizFinBench等侧重业务简答无分析师级开放式调研任务。本文基准首次统一双语、跨版式、多跳综合分析完整评测体系。6.2 RAG与工具智能体传统RAG分块检索丢失表格结构迭代Self-RAG、GraphRAG提升关联检索PlanSolve、ReAct类工具智能体支持分步规划但缺少金融领域专用数值校验逻辑本文实验量化各类方案在财务场景的适配差距。7 结论提出Finance-LaTeX流水线可自动生成带复杂版式金融文档与可验证问答用于模型迭代与数据集扩充构建FinanceComplexQA双语工业金融评测基准覆盖8大场景9类深度分析任务配套多维度智能裁判自动评测大规模实验证明版式感知检索、分步规划智能体是金融推理两大核心优化方向现有模型普遍存在数值、跨证据、总结三大短板归纳五类高频金融推理失效模式给出检索、智能体分层落地的工程优化思路。局限性不覆盖实时行情交易、量化预测类动态金融任务仅中英双语未拓展小语种金融素材自动裁判存在微小评估偏差关键实验仍需人工抽样复核Finance-LaTeX生成合成数据仅用于开发消融不替代真实财报基准。附录附录A Finance-LaTeX完整提示词模板金融文档生成系统提示问答证据规划提示三重校验判定提示存放于开源仓库prompts/目录。附录B 完整运行脚本批量生成文档gen_fin_latex.py问答生成与校验qa_generator.pyFinanceComplexQA批量评测bench_eval.py指标统计可视化metric_plot.py。附录C 数据集全量统计表格文档页数、文本长度、各场景/任务样本分布、中英文样本拆分原始数据表。附录D 实验环境与超参各LLM基座调用参数、PageIndex检索分块规则、智能体最大迭代轮次、token开销统计代码。资源下载汇总论文HTML原文https://arxiv.org/html/2607.19238v1论文PDFhttps://arxiv.org/pdf/2607.19238FinanceComplexQA数据集、生成流水线代码、批量评测脚本、提示模板论文配套开源GitHub仓库部署文档仓库README包含环境依赖、批量复现命令、裁判评测启动参数
FinanceComplexQA面向工业级金融文档的智能体推理评测基准论文网页原文https://arxiv.org/html/2607.19238v1摘要大语言模型驱动的智能体可整合海量金融信息生成专业分析报告但现有评测体系难以量化不同智能体在真实复杂金融场景下的推理能力。本文首先提出Finance-LaTeX SKILL多智能体数据生成流水线依托金融领域专家知识批量生成带复杂图文排版的专业财务文档与高质量问答样本基于该流水线构建FinanceComplexQA双语开放式金融文档问答评测基准。基准包含1009份真实工业级金融文档、2026道深度调研问答中英文各1013题覆盖8大金融场景、9类核心分析任务具备专家级推理难度、复杂跨版式图文约束、稳定可核验标准答案、多维度智能体裁判自动评测四大核心特性。本文在轻量RAG、版式检索、代码式智能体三类主流系统上开展大规模对照实验覆盖闭源/开源7款主流基座模型。实验结果表明现有模型在长文档跨版式证据融合、多步骤数值推理、完整行业综合分析三大任务存在显著性能短板通过失败案例分类拆解定位检索、规划、计算、事实保真四大核心缺陷为金融专用AI智能体优化指明方向。四大核心贡献设计Finance-LaTeX多智能体数据生成流水线可规模化产出带表格、图表复杂结构的金融文档与可验证问答对构建FinanceComplexQA双语金融评测基准支持跨版式、多步骤深度金融推理标准化评测提出基于智能体裁判的多维度自动评测方案从准确率、数值精度、证据覆盖率、事实保真度多角度量化分析质量完成全谱系检索/智能体系统横向对比系统性归纳金融推理典型失效模式给出智能体架构优化落地思路。1 引言1.1 研究背景金融分析对数值精准度、事实严谨性要求极高微小计算或证据偏差会直接导致错误投资决策。当前LLM、RAG、工具智能体广泛用于财报解读、行业研报分析但现有金融评测数据集存在明显短板样本多为短文本片段缺少完整多页、表格/图表混合长文档仅支持单步数值抽取无法模拟分析师多证据交叉综合调研流程以简答填空为主缺少开放式专业分析类任务评测指标单一仅依靠文本重叠度无法衡量数值正确性、证据完整度。现有FinQA、ConvFinQA、FinanceBench等数据集仅覆盖局部数值计算无法评测真实分析师级综合推理能力。本文构建的FinanceComplexQA基准补齐该空白同时配套可批量扩产的数据生成流水线。1.2 核心设计思路双上下文推理机制答案必须融合文档显性图文证据隐性行业会计/市场知识强制跨版式推理单道问题需同时读取段落、表格、附注等多类异构素材多维度裁判评测摒弃单一F1/ROUGE综合判定结论、数值、证据、完整性稳定标准答案依托长期公开财务事实规避实时股价、动态政策带来答案失效问题。1.3 论文结构第2章介绍Finance-LaTeX数据生成流水线第3章详细说明FinanceComplex基准数据集构造、标注体系与评测规则第4章大规模对照实验第5章失效案例、人工评估与基准难点分析第6章相关工作第7章总结附录包含全部提示模板、运行脚本、数据集统计表格。2 Finance-LaTeX 文档问答生成流水线2.1 设计动机现有金融数据集素材多为简化文本片段缺少真实研报分层章节、多行列财务表、图表附注、脚注等复杂版式。Finance-LaTeX采用多智能体协同从专家知识库出发生成结构化LaTeX财务文档并配套可验证问答对产出数据可用于模型消融实验与基准扩充。2.2 专家证据规划阶段智能体选定金融细分领域、文档类型、受众定位梳理稳定行业知识、会计规则、财务指标关系过滤时效性极强动态信息预规划证据分布哪些数据放正文段落、哪些存入多列表格、图表附注补充约束同时标记每条证据对应的推理任务数值对比/多跳推导/行业总结。2.3 版式感知LaTeX文档生成不生成纯文本输出完整LaTeX分层文档包含章节、正文、多行财务表、柱状/折线图说明、注释脚注、单位/时间限定。核心约束表格单元格绑定行标题、列周期、计量单位制造跨版式推理需求——例如营收描述在段落、年度数据在表格、同比约束在图表附注回答问题必须整合三类素材。2.4 问答对生成与三重校验根据预规划证据自动生成问题、标准解析流程、完整参考回答三重校验机制LLM逻辑校验核算推导步骤、行业逻辑自洽工具核验调用计算器、公开行业知识库验证数值可复现测试使用生成文档重新作答确保仅依靠文档即可推出答案无法通过校验的样本直接丢弃重生成。2.5 质量管控与数据划分文档层面剔除表格表头丢失、公式错乱、财务逻辑矛盾文件问答层面剔除单段文本即可作答、依赖实时行情、无完整推导的简单样本生成的2000份文档、6000条问答仅用于开发消融不混入正式评测基准FinanceComplexQA。3 FinanceComplexQA 基准完整架构3.1 数据集整体规模总文档1009份问答2026道中英文各1013题覆盖8大金融场景、9类分析任务全部为工业级长财务报告单文档平均16.33页。场景分类统计场景中文问答数英文问答数企业财报(CF)163253投资研报(IS)246276市场趋势分析(MTA)91192金融科技报告(FR)134157客户业务记录(CSR)140-监管审计文档(SCA)100-政府财政公报(GF)-135任务分类中文任务对比、隐式推理、知识检索、多跳推导、总结、规划英文任务数值对比、隐式推理、多跳判断、显式推导、总结、规划。3.2 文档解析与证据单元体系文档不拆分为纯文本块保留完整层级结构章节、段落、表格行列标题/数值/单位、图表说明、脚注。每条证据单元绑定元数据所属页面、位置、实体范围系统评测时可判定模型是否遗漏表格、附注等关键跨版式证据。3.3 双上下文推理核心设定显性上下文文档内段落、表格、图表原始素材隐性上下文固定会计规则、行业周期性、财务指标换算等领域知识合格答案必须同时融合两类信息仅摘抄文本会被判定不完整。3.4 标准参考答案与智能体裁判评测参考答案规范不使用短句填空完整包含结论、全部支撑证据、数值计算过程、边界说明/风险提示。多维度自动评测指标智能体JudgeACC准确率最终结论与标准答案是否一致数值正确性单位、周期、正负符号、计算公式无偏差证据覆盖率Cov是否使用全部必要表格/段落证据事实保真FS无文档外编造行业观点完整度ROUGE推理链条无缺失步骤评测执行流程输入问题、模型回答、检索到的文档证据、标准参考输出五项标准化打分同时记录token消耗、推理耗时用于成本评估。4 大规模对照实验4.1 参与系统与基座模型三类主流金融智能体系LightRAG轻量化基础检索基线PageIndex保留完整页面表格结构的版式感知检索Codex/Claude Code工具调用规划式智能体基座闭源GPT-5.4、GPT-5.5、Claude Sonnet 5、Qwen3.7-Plus基座开源Qwen3.5-Flash、Qwen3.5-Plus、DeepSeek-v4-Flash。4.2 核心实验结论版式感知检索PageIndex全面优于普通分块LightRAG证明表格、页面结构是金融推理关键规划式智能体Codex/Claude Code综合准确率最高但token消耗、推理时长翻倍性能瓶颈统一集中三类场景跨版式多跳数值计算、长文档证据全覆盖、行业综合规划总结不存在全能最优方案检索类成本低但复杂推理失效智能体推理强但算力开销极高生产环境需按任务动态路由。4.3 场景分层结果投资研报、政府财政公报难度最高各类系统平均分显著下降企业常规财报结构化表格丰富基础检索即可取得中等效果监管审计文档依赖复杂规则解读仅智能体可稳定完成完整分析。4.4 典型五大失效模式数值漂移公式正确但周期/单位/正负号出错证据遗漏只引用单一段落忽略配套财务表版式混淆表格行列标题匹配错误过度推演编造文档无支撑行业观点规划残缺总结类回答缺失关键分析维度。5 深度分析5.1 人工评估校验抽取各场景50道样本交由金融专业人工打分人工与智能裁判打分皮尔相关系数0.89证明自动评测可信度高长英文财政文档、复杂投资研报人工标注分歧更大是当前基准最难子集。5.2 基准难点根源三重约束叠加长文档远距离证据分散表格文本多源交叉数值计算专业会计规则隐性约束仅摘抄文本无法完成合规分析。5.3 对金融智能体设计启发检索层必须保留完整表格层级结构禁止扁平化文本切割推理阶段增加独立数值校验工具单独核算指标规划任务强制证据覆盖自检步骤生产环境分级路由简单知识查询用低成本RAG复杂综合分析调用工具智能体。5.4 消融拓展方向移除表格版式元数据量化结构带来性能衰减幅度关闭工具计算模块测试纯LL数值推理缺陷单轮生成vs分步规划智能体性能对比。6 相关工作6.1 金融问答数据集早期FinQA、ConvFinQA仅短片段单步计算FinanceBench、DocFinQA拓展长文档但缺少跨版式综合任务BizFinBench等侧重业务简答无分析师级开放式调研任务。本文基准首次统一双语、跨版式、多跳综合分析完整评测体系。6.2 RAG与工具智能体传统RAG分块检索丢失表格结构迭代Self-RAG、GraphRAG提升关联检索PlanSolve、ReAct类工具智能体支持分步规划但缺少金融领域专用数值校验逻辑本文实验量化各类方案在财务场景的适配差距。7 结论提出Finance-LaTeX流水线可自动生成带复杂版式金融文档与可验证问答用于模型迭代与数据集扩充构建FinanceComplexQA双语工业金融评测基准覆盖8大场景9类深度分析任务配套多维度智能裁判自动评测大规模实验证明版式感知检索、分步规划智能体是金融推理两大核心优化方向现有模型普遍存在数值、跨证据、总结三大短板归纳五类高频金融推理失效模式给出检索、智能体分层落地的工程优化思路。局限性不覆盖实时行情交易、量化预测类动态金融任务仅中英双语未拓展小语种金融素材自动裁判存在微小评估偏差关键实验仍需人工抽样复核Finance-LaTeX生成合成数据仅用于开发消融不替代真实财报基准。附录附录A Finance-LaTeX完整提示词模板金融文档生成系统提示问答证据规划提示三重校验判定提示存放于开源仓库prompts/目录。附录B 完整运行脚本批量生成文档gen_fin_latex.py问答生成与校验qa_generator.pyFinanceComplexQA批量评测bench_eval.py指标统计可视化metric_plot.py。附录C 数据集全量统计表格文档页数、文本长度、各场景/任务样本分布、中英文样本拆分原始数据表。附录D 实验环境与超参各LLM基座调用参数、PageIndex检索分块规则、智能体最大迭代轮次、token开销统计代码。资源下载汇总论文HTML原文https://arxiv.org/html/2607.19238v1论文PDFhttps://arxiv.org/pdf/2607.19238FinanceComplexQA数据集、生成流水线代码、批量评测脚本、提示模板论文配套开源GitHub仓库部署文档仓库README包含环境依赖、批量复现命令、裁判评测启动参数
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