基于人工智能技术中的时间序列预估技术与生成式语言模型技术支撑金融产品。对上市公司进行周期性监控。
上市公司是一个主体。上市公司的状态犹如忒修斯之船，时间的面前一切的经济都变得具有周期性。周期性是数学对信息可控的核心因素。而周期性展示的核心是一套统一的数据标准模式。
基于人工智能技术中的时间序列预估技术和生成式语言模型技术来支持金融产品，对于上市公司的周期性监控，可以采取以下策略：
时间序列预估技术
- 利用历史数据，通过时间序列分析预测公司的财务指标、市场表现等未来趋势。
- 采用机器学习算法，如ARIMA、LSTM（长短期记忆网络）等，来捕捉时间序列数据的非线性特征。
- 对上市公司的季度或年度报告、市场动态等数据进行深入分析，以预测其未来的业绩波动。
生成式语言模型技术
- 利用自然语言处理（NLP）技术，分析上市公司的公告、新闻报道、分析师报告等文本数据，提取关键信息。
- 采用生成式语言模型，如GLM 4，来理解和生成关于上市公司的自然语言描述，辅助分析公司的业务模式、市场策略和潜在风险。
- 通过模型对大量文本数据的处理，可以发现上市公司的业务模式、市场策略和潜在风险之间的关联性。
周期性监控
- 结合时间序列预估和生成式语言模型，构建一个综合的监控系统，对上市公司的经营状况进行周期性监控。
- 定期更新模型，以反映市场的新变化和公司的最新动态。
- 设立预警机制，当模型的预测与实际数据出现较大偏差时，及时通知决策者。
忒修斯之船
- 忒修斯之船是一个哲学问题，讨论的是物体同一性的问题。在金融领域，可以理解为监控上市公司在时间变化下的本质变化。
- 通过上述技术，可以持续地分析上市公司在不同时间点的状态，评估其核心业务、管理团队、市场地位等是否发生了实质性变化。
数学与信息可控性
- 周期性是金融市场的一个重要特征，数学工具可以帮助我们理解和预测这些周期性变化。
- 通过量化分析，可以实现对上市公司信息的可控性，即通过数据分析和模型预测来掌握公司的运行规律。
通过这样的综合监控系统，投资者和决策者可以更准确地理解和预测上市公司的周期性变化，从而做出更明智的投资决策。
面向企业标准化富文档章节段结构化解决方案模块
这一解决方案将提供一个端到端的服务，用于处理非结构化数据，并将其转化为结构化、易于分析的形式。以下是这一解决方案的具体应用步骤：
数据识别与接入
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确定需要收集的数据类型和来源，例如公司的年报、新闻稿、市场分析报告等。
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接入不同类型的数据源，包括电子文档（如PDF、Word、HTML等）、数据库、云存储服务等。
文档解析与章节抽取
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使用OCR（光学字符识别）技术将扫描文档转换为可编辑的文本格式。
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应用NLP技术识别文档中的章节标题和子标题，以及它们之间的层级关系。
内容结构化与元数据生成
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对文档内容进行结构化处理，将文本分割成段落，并识别关键信息，如公司名称、财务数据、产品信息等。
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为每个段落和关键信息生成元数据，包括内容类型、重要性、相关实体等。
实体识别与关系构建
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利用实体识别技术识别文档中的公司、产品、市场等实体。
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构建实体之间的关系网络，如公司与其子公司、公司产品与市场等。
数据存储与检索
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将结构化的数据和元数据存储在数据库或数据仓库中，确保数据的持久性和可访问性。
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实现高效的检索机制，允许用户根据各种条件快速查找和访问数据。
数据验证与质量控制
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对结构化的数据进行验证，确保数据的准确性和一致性。
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实施质量控制流程，包括错误检测、修正和数据更新。
API集成与自动化处理
- 开发API接口，允许其他系统和服务自动化地访问和处理结构化数据。
- 集成自动化工作流，如数据抽取、转换和加载（ETL）过程。
通过上述步骤，能够将非结构化数据转化为结构化形式，便于后续的分析和应用。这样的解决方案不仅提高了数据的可用性，还提供了更深入的数据洞察，支持更精准的决策制定。
在关键性验证环节，我们通过结构化处理富文档的能力，与生成式指令构建方式。并通过glm4得到了以下的结论。这意味着支持了32K token的生成式语言模型展现出来了对复杂问题处理的能力。
案例展示
在您提供的文本中，似乎是某公司在年度报告中披露其资产构成在报告期内的重大变动情况。以下是资产构成重大变动情况的概述： 货币资金： 2021年末：1,417,324,775.08元 2021年初：1,993,949,566.34元 比重变化：下降5.84个百分点 重大变动说明：主要是由于航天新通购买大额存单4亿元，及经营活动净流出影响。 应收账款： 2021年末：2,803,494,467.34元 2021年初：2,049,093,467.58元 比重变化：上升3.64个百分点 重大变动说明：主要由于所属子公司客户多为军方，部分款项尚在结算之中；航天新通本年正式开始运营，年末产生应收账款余额，年初尚未有余额。 合同资产： 2021年末：66,126,163.62元 2021年初：54,876,613.43元 比重变化：上升0.03个百分点 存货： 2021年末：1,809,866,770.83元 2021年初：1,204,782,245.70元 比重变化：上升3.30个百分点 重大变动说明：产任务提前备货导致本年原材料增加以及部分任务在生产中未到交付节点合同履约成本增加；所属孙公司江苏大洋因受疫情影响，船东提船时间推迟导致存货增加。 投资性房地产： 2021年末：1,266,788,492.05元 2021年初：1,177,965,987.13元 比重变化：下降0.38个百分点 长期股权投资： 2021年末：708,029,685.42元 2021年初：677,707,981.10元 比重变化：下降0.37个百分点 固定资产： 2021年末：33,204,115.96元 2021年初：24,525,059.08元 比重变化：上升0.04个百分点 在建工程： 2021年末：26,593,832.38元 2021年初：32,188,592.02元 比重变化：下降0.07个百分点 使用权资产： 2021年末：502,794,771.39元 2021年初：421,043,750.00元 比重变化：下降7.12个百分点 重大变动说明：主要由于所属子公司南京长峰办理应收账款保理业务，增加借款9500万元。 短期借款： 2021年末：582,579,210.42元 2021年初：313,817,972.68元 比重变化：下降5.88个百分点 重大变动说明：主要由于本年所属子公司部分项目收到预付款项，项目正在生产中。
这样的生成结果意味着模型在海量的预训练中天然的支持对年报信息的理解。
我们将输入改成 基于营业收入构成评价航天发展公司的运营状况。
营业收入总体情况： 2021年航天发展公司的营业收入为4,143,867,010.79元，较2020年的4,436,047,708.57元下降了6.59%。这表明公司在报告期内的整体销售收入有所减少。 分行业收入情况： 防务装备产业是公司的主要收入来源，但其收入同比下降了7.26%，这可能是由于市场饱和、竞争加剧或政策变化等因素导致的。 信息技术产业和装备制造产业也出现了收入下降的情况，分别下降了19.38%和17.90%。 其他民用三产的收入增长了23.39%，这可能是公司多元化战略的一个亮点。 分产品收入情况： 数字蓝军与蓝军装备产品、海洋信息装备产品的收入都有显著下降，分别下降了15.32%和26.42%。 新一代通信与指控装备产品的收入增长了32.72%，显示出较好的增长潜力。 网络空间安全产品和其他产品的收入也出现了下降。 分地区收入情况： 华北地区是公司的主要市场，但收入同比下降了20.28%。 华东地区是第二大市场，收入略有增长。 华中地区收入大幅下降，降幅达64.25%，这可能是由于市场变化或公司战略调整所致。 销售模式： 公司的销售主要通过直销模式进行，直销收入占到了总收入的100%。 总体来看，航天发展公司在报告期内的营业收入有所下降，尤其是在防务装备产业和信息技术产业。尽管部分产品如新一代通信与指控装备产品显示出增长潜力，但整体经营状况似乎面临一定的挑战。公司可能需要进一步优化产品结构、市场策略以及成本控制，以应对市场的不确定性和竞争压力。同时，公司的多元化战略在其他民用三产中显示出一定的成效，这可能是未来发展的一个方向。
那么这里面我们是如何实现的这种复杂的年报场景问答的能力的
下面是构建年报场景问答能力的数据处理部分和生成式处理部分的步骤：
数据处理部分：
第一步：提取标准化富文档大纲
- 使用自然语言处理（NLP）技术，如文本提取和结构化分析工具，从年报中提取出关键章节和子章节标题，形成一个结构化的文档大纲。
第二步：基于大纲构建文档元
- 根据提取的大纲，构建年报的元数据，包括每个部分的标题、子标题和相关内容。这些元数据将作为文档的骨架，用于后续的搜索和问答。
第三步：构建面向标准化富文档搜索引擎
- 开发或集成一个搜索引擎，专门用于处理和搜索结构化的富文档。这个搜索引擎应该能够理解文档的元数据结构，并快速检索相关内容。
生成式处理部分：
第一步：生成agent决策
- 基于用户提出的问题，使用一个决策树或规则引擎来确定如何回答问题，包括需要哪些信息以及从哪个部分获取信息。
第二步：关键信息抽取
- 从数据处理部分提取的文档元中，抽取与问题相关的公司名称和关键索引信息。
第三步：通过公司名称与关键性索引搜索到数据处理部分第二步获取到的文档元
- 使用面向标准化富文档搜索引擎，根据抽取的公司名称和关键索引信息搜索文档元数据，找到与问题相关的部分。
第四步：拼接生成式语言模型所需要的指令
- 将搜索到的文档元数据与用户的原始问题拼接，形成一个指令，这个指令将用于指导生成式语言模型如何回答问题。
第五步：返回生成式语言模型结果
- 使用生成式语言模型根据拼接的指令生成回答，并将结果返回给用户。
整个流程结合了数据处理和生成式处理，旨在提供一个高效、准确的问答系统，能够理解和回答关于上市企业标准化富文档的复杂问题。
用于比较多家公司关键性企业运营指标的生成式语言模型系统
我们可以使用类似汽车互联网中常见的对比功能来对比生成式语言模型对多家公司的对比。
在企业标准富文档结构化解决方案的基础上，借鉴汽车互联网中车型对比的功能，可以构建一个用于比较多家公司关键性企业运营指标的生成式语言模型系统。以下是实现这一系统的步骤：
比较指标定义：
- 确定用于比较的关键性企业运营指标，如营业收入、净利润、市场份额、增长率、产品线多样性、技术创新能力等。
- 为每个指标设定具体的评价标准和量化方法。
数据整合与预处理：
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利用企业标准富文档结构化解决方案，整合多家公司的相关数据。
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对数据进行预处理，包括清洗、去重、格式统一等，确保数据的质量和可用性。
模型训练与优化：
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使用生成式语言模型（如GPT-3）对预处理后的数据进行训练。
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优化模型，确保其能够理解和生成关于比较主题的文本。
比较功能实现：
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开发一个前端界面，允许用户输入比较请求，如"比较2021年和2022年阿里巴巴和腾讯的净利润"。
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后端使用训练好的生成式语言模型来理解用户的请求，并生成比较报告。
生成比较报告：
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模型将分析比较请求中的公司名称、年份、比较维度等信息。
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根据训练数据中的评分体系，生成一个结构化的比较报告，包括各公司在每个维度上的得分和排名。
用户交互与反馈：
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提供用户与生成的比较报告的交互界面，允许用户提问、获取更多细节或对报告进行评价。
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根据用户反馈调整模型和比较维度，以提高服务的准确性和用户满意度。
持续更新与维护：
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定期更新模型，以反映市场的新变化和公司的最新动态。
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维护和优化比较维度，确保比较的全面性和准确性。
通过这样的系统，企业可以构建一个基于生成式语言模型的公司比较平台，帮助用户快速、准确地获取所需的信息，并进行深入的分析和决策。这样的平台能够提供直观的比较结果，帮助用户更好地理解市场动态和公司表现。