文檔是證券公司工作的核心媒介，每日需處理海量文稿。達(dá)觀數(shù)據(jù)與多家證券公司長期深入合作，在業(yè)務(wù)實(shí)踐中，發(fā)現(xiàn)許多文檔類型都可通過AI實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，這些日積月累下的“小效率”蘊(yùn)藏巨大生產(chǎn)力。
經(jīng)過長期的業(yè)務(wù)調(diào)研、功能研發(fā)，達(dá)觀智能金融文檔寫作平臺(tái)正式上線！目前已實(shí)現(xiàn)全市場主要債種的債券募集說明書及其全套材料高比例生成，包括公司債、企業(yè)債、中期票據(jù)、短期融資債等等。此外，平臺(tái)也正在快速迭代，不久的將來也將上線股權(quán)類業(yè)務(wù)，銀行間業(yè)務(wù)等相關(guān)配套文檔的自動(dòng)撰寫能力。達(dá)觀智能金融文檔寫作平臺(tái)，其自動(dòng)撰寫不僅大幅提升辦公效率,還能持續(xù)降低公司的質(zhì)控與合規(guī)壓力。AI系統(tǒng)取數(shù)精準(zhǔn)、推理嚴(yán)謹(jǐn)、內(nèi)容符合要求，為用戶帶來優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品體驗(yàn)，能夠極大地賦能業(yè)務(wù)人員的金融文檔寫作工作：
- 提高文檔編寫效率通過寫作平臺(tái)自動(dòng)完成重復(fù)性強(qiáng)的內(nèi)容編寫,讓業(yè)務(wù)人員能夠節(jié)省大量文書工作時(shí)間,更專注于研究分析工作。
- 減少人工編寫錯(cuò)誤利用寫作平臺(tái)自動(dòng)生成可以減少因人工疏忽造成的語法、數(shù)據(jù)錯(cuò)誤,提高文檔的整體質(zhì)量。
- 覆蓋主要金融業(yè)務(wù)文檔債券募集說明書及其全套材料，以及股權(quán)類業(yè)務(wù)材料等均能通過寫作平臺(tái)自動(dòng)化編寫。
- 緊跟監(jiān)管規(guī)則所生成內(nèi)容完全符合行業(yè)監(jiān)管規(guī)則，合法合規(guī)。同時(shí)平臺(tái)內(nèi)置審核規(guī)則，能夠根據(jù)最新監(jiān)管要求自動(dòng)調(diào)整規(guī)則。
- 簡單易用的交互模式平臺(tái)界面簡潔清晰，項(xiàng)目組能夠快速掌握文檔自動(dòng)生成的流程，大幅提升工作效率。
業(yè)內(nèi)獨(dú)創(chuàng)“三端合一”
達(dá)觀智能金融文檔寫作平臺(tái)業(yè)內(nèi)獨(dú)創(chuàng)“三端合一”，能夠同時(shí)支持在網(wǎng)頁端、WPS客戶端和Office客戶端完成文檔的自動(dòng)生成，方便業(yè)務(wù)人員根據(jù)公司實(shí)際情況以及辦公環(huán)境，任意切換，且做到三端的數(shù)據(jù)同步。
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“曹植”助力金融文檔寫作
同時(shí)將達(dá)觀數(shù)據(jù)自研的垂直、專用、自主可控的國產(chǎn)版大語言模型“曹植”接入達(dá)觀智能金融文檔寫作平臺(tái)，通過大模型能力賦能財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)總結(jié)分析、業(yè)務(wù)分析等文檔內(nèi)容，同時(shí)具備各類文檔自動(dòng)寫作的功能，如以下主要文檔寫作場景：
01-發(fā)行條款章節(jié)生成
針對(duì)該部分章節(jié)，在手動(dòng)錄入發(fā)行條款信息后，部分?jǐn)?shù)據(jù)經(jīng)配置后能夠直接填入，例如“第二節(jié) 發(fā)行條款”、“第三節(jié) 募集資金運(yùn)用”、“第六節(jié)發(fā)行人信用狀況”等章節(jié)內(nèi)容。另外一些需要按條件使用的文本將在側(cè)邊欄進(jìn)行展示，供項(xiàng)目組勾選、填寫。
02-財(cái)務(wù)章節(jié)生成
針對(duì)財(cái)務(wù)章節(jié)，系統(tǒng)能夠根據(jù)wind等外部數(shù)據(jù)、審計(jì)報(bào)告文檔，將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)自動(dòng)寫入到相應(yīng)章節(jié)。并會(huì)在側(cè)邊欄展示對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)來源，供項(xiàng)目組進(jìn)行進(jìn)一步復(fù)核。
03-發(fā)行人業(yè)務(wù)分析章節(jié)生成
分析章節(jié)則會(huì)大量使用“曹植”大模型的生成能力。不過第一步，便是使用達(dá)觀最為成熟，業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的智能文本解析能力，將往期的電子版或掃描版的募集書、研究報(bào)告等進(jìn)行解析并向量化，以供“曹植”大模型閱讀學(xué)習(xí)，獲取往期募集書里可復(fù)用的段落和章節(jié)。
再由“曹植”大模型將往期文檔材料中可復(fù)用的段落結(jié)合最新的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，生成最新的分析章節(jié)，例如發(fā)行人主要業(yè)務(wù)板塊等章節(jié)。
04-財(cái)務(wù)分析章節(jié)生成
同樣的，財(cái)務(wù)分析章節(jié)也需要“曹植”大模型的參與。首先將范文、往期分析段落、各類項(xiàng)目底稿進(jìn)行向量化處理。“曹植”基于通過問題向量檢索后獲取的文檔片段，自動(dòng)生成財(cái)務(wù)分析段落初稿，例如發(fā)行人財(cái)務(wù)狀況分析等章節(jié)。
達(dá)觀智能金融文檔寫作平臺(tái)已在多家頭部券商的實(shí)際工作環(huán)境得到落地應(yīng)用。通過數(shù)據(jù)測(cè)算，平均整套債承文檔自動(dòng)生成能夠覆蓋的比例超過70%左右。以在某券商投行部的一個(gè)項(xiàng)目組為例，他們使用平臺(tái)進(jìn)行了公司債券募集書的自動(dòng)撰寫，其中數(shù)據(jù)直接填寫占比約50%，系統(tǒng)輔助生成占比約40%，大模型分析報(bào)告生成占比約20%，但債券募集書這一類型覆蓋率達(dá)到了90%~若以一篇公司債券募集書共15萬字計(jì)，平臺(tái)能夠自動(dòng)生成超過13萬字的文檔，極大程度地減少項(xiàng)目組工作量！目前，平臺(tái)正在以每周一小版、每月一大版的節(jié)奏大踏步向前，不斷增加平臺(tái)支持的文檔類型。未來也將陸續(xù)上線智能一鍵刷報(bào)，邊寫邊審等功能，更好地賦能金融文檔寫作！
