隨著 8 月中下旬中報披露高峰期的到來,眾多上市公司公布了其 2024 年上半年度的財務業績,海量的財報文件涌現,給金融行業從業者帶來了巨大的工作挑戰。面對海量的數據報告,部分前瞻性的企業和個人開始探索利用大模型進行財務報表分析,以提升效率與精準度。然而,大模型在初始階段常遭遇數據讀取錯誤、版面理解不足等難題,限制了其分析能力的充分發揮。
為助力大模型更好地“理解”財報,合合信息大模型“加速器”方案對 PDF 文檔解析技術進行了深度優化與升級,通過將非結構化的 PDF 內容轉化為結構化數據,極大提升了大模型在圖表類數據提取及版面理解方面的準確性,實現了從“泛讀”到“精讀”的質的飛躍。
PDF 作為財報的主要載體,其復雜多變的版面布局往往成為大模型解析的攔路虎,合合信息 PDF 文檔解析技術,能夠實現將 PDF、圖片等多種格式的財報文件轉換為 Markdown 或 JSON 格式,以一種更易于大模型處理的方式呈現,有效降低了文檔識別失敗率,提升了復雜版面下的解析精度。特別是針對財報中常見的無線表、合并單元格、不規則行距等復雜元素,該技術展現出強大的版面分析和元素識別能力,確保了大模型在提取細節信息時的準確無誤,避免了回答錯誤、段落語義劃分錯誤及總結性偏差等問題。
同時,該技術還具備模擬人類閱讀順序的能力,能夠依據 PDF 文檔的布局和格式,智能判斷閱讀順序,推斷出人類閱讀時的順序,而非機械地判定為從左至右排序,避免把完整的段落文字“攔腰斬斷”,真正做到了“所見即所得”。
據合合信息技術團隊成員介紹,上市公司年報頁數大多集中在 200 至 300 頁的范圍內,一個熟練的分析師可能在幾天到一周的時間內完成對年報的基本分析,PDF 文檔解析工具最快能在 1.5 秒完成百頁文檔的解析,按 8 小時為一天工作時間計算,解析工具可幫助大模型在一日內對數千家企業的年報數據進行精準分析。在數字化、無紙化辦公趨勢日益明顯的今天,這一技術的應用前景無疑更加廣闊,有望為更多領域的文檔處理與分析帶來革命性的變革。
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