大的配资公司覆盖全球和大中华两个市场

让 AI 像金融分析师一样搜索和分析数据，到底有多难？当前的大模型虽然能回答基础金融知识，在 CFA 考试中取得高分，但面对真实的金融场景，它们的表现究竟如何？

为了回答这个问题，字节跳动 Seed 团队联合哥伦比亚大学商学院推出了 FinSearchComp，这是首个完全开源的金融搜索与推理基准测试。该基准包含 635 个金融专家精心设计的问题，覆盖全球和大中华两个市场，并在多个主流模型产品上进行了全面评测。

评测结果令人深思：

在全球数据集上，表现最好的 Grok 4 ( web ) 准确率达到 68.9%，但仍落后人类专家 6.1 个百分点。在大中华区数据集上，豆包 ( web ) 虽然领先其他模型，但与人类专家 88.3% 的准确率相比，差距超过 34 个百分点。

这些数字清晰地表明，即使是最先进的 AI 系统，在处理复杂金融分析任务时仍有很大提升空间。

该基准测试发布后获得了业界的广泛讨论，马斯克也关注并转发。

学界专家们认为，这进一步凸显了金融 AI 能力评估在当前技术发展阶段的重要性和现实意义。

三类任务，递进式难度设计

金融分析是检验 AI 能力的绝佳试金石。分析师的日常工作涉及大量复杂的信息搜索和整合，从实时市场数据到历史财务披露，从新闻事件到监管文件，这些任务不仅要求时效性和精确性，还需要跨源信息整合和专业判断。

举例来说，看似简单的"查询 IBM 最新收盘价"需要快速获取并验证最新数据；"检索星巴克 2020 年 9 月的总资产"需要准确定位时间点并理解会计准则；而"识别 2010 年以来标普 500 单月最大涨幅"则需要跨越多个时期进行数据处理。

这些任务展现了金融搜索如何结合时效性、精确性和证据整合，使其成为评估 AI 是否能支持现实高风险决策的天然试验场。一个过时的数据、一个口径错误的数据、一个非官方信息源的数据，都可能导致最终的决策失误。而完成这些，有依赖模型对搜索以及金融工具的使用。

FinSearchComp 的研究团队精心设计了三类贴近分析师日常工作的任务，难度逐级递增。

时效性数据获取任务要求获取每日或日内变化的数据，如最新股价、汇率、黄金价格等，这类任务强调数据时效性搜索、多信息源判断。

简单历史查询任务需要查找固定时间点的事实，比如某公司 2024 财年的研发支出或 TTM 收入，关键挑战在于对齐报告惯例（财年、TTM、季度等单位），并确保单位和货币的一致性。

最具挑战性的是复杂历史调查任务，它要求进行多期聚合或综合分析。例如"过去 10 年标普 500 单月最大跌幅是哪个月"这样的问题，需要跨越长时间跨度检索数据、调整公司行为影响、标准化单位，并进行多步推理而不出错。

这种递进式的任务设计不仅反映了金融分析工作流程的实际复杂性，也为细粒度的错误分析提供了可能。

官方数据源、行业专家保证数据可靠性

为确保基准的质量和可靠性，FinSearchComp 的构建得到了字节跳动 Xpert 平台的有力支撑。

Xpert 是字节跳动旗下的专家级数据服务平台，致力于将各行各业专家的深度知识和丰富经验转化为高质量 AI 训练数据。该平台汇聚了数千名经过严格筛选的专家，包括来自 985/211 院校的硕博士学者以及拥有 2-10 年丰富实战经验的各行业专家。在 FinSearchComp 项目中，Xpert 平台提供了 70 位金融专家的专业支持，包括 50 位标注专家和 20 位资深审核专家。这些专家均具有金融硕士以上学位，来自花旗、摩根大通、德意志银行、野村证券、中信证券、华泰证券等知名机构。

在数据源选择上，所有答案均来自高度可靠的渠道，包括上市公司官方披露、政府和监管机构网站以及专业金融数据库。团队采用多源交叉验证方法确保数据可靠性并消除歧义。例如，他们会将两个不同官方网站的数据进行交叉引用，或将专业金融数据库的数据与官方网站进行验证。

为了消除歧义，团队在问题中明确说明定义标准（如静态市盈率 vs 市盈率 TTM），将答案设置为数值范围或定义容差精度，并尽可能避免容易产生追溯调整的指标。每个问题和答案都经过盲审机制的多重验证，由其他专家独立求解并比对结果。整个数据集构建过程耗时约 240 小时专家工时，充分保证了专业性和准确性。

评测发现：搜索能力是关键，金融插件有帮助，但还远远不够

首先是任务难度的递进性得到验证，所有模型的表现都从 T1 到 T3 单调递减，证明基准确实在测试越来越复杂的搜索和推理能力。T3 任务需要跨异构源和时间段的多跳检索、时间推理、细粒度实体解析以及部分或冲突证据的协调，迫使系统进行规划、验证和综合，而不仅仅是检索。

地域特征也很明显。美国模型在全球数据集上领先，中国模型在大中华区数据集上表现更好。研究团队认为这主要归因于模型能力、以及产品所用工具的地区性，这些因素共同提升了"主场"性能

最引人注目的是搜索能力的关键作用。

配备网络搜索功能的模型在三个任务上分别获得 40.8、29.0 和 8.1 个百分点的巨大提升。没有搜索功能的模型在时效性任务上一律得分为 0，因为它们无法检索当前金融数据。即使在 T2 和 T3 任务上，无搜索模型虽然能获得非零但很低的分数，这主要依赖于预训练时的参数记忆，但这些记忆往往过时或不准确。

此外，金融插件的价值也得到充分体现。在元宝平台上使用金融插件的 DeepSeek R1 比在 DeepSeek 官方网站上的版本表现提升了 31.9 个百分点。标准网络搜索功能可能产生过时的金融数据或无法检索最新信息，而专用金融插件提供对简单实时数据的直接访问，使模型能够生成更准确的摘要并减少错误的可能性。

这个基准不仅测试了 AI 的搜索能力，更重要的是揭示了构建可靠金融决策支持系统所需的关键能力差距。

据统计，美国约有 37 万金融专业人士，全球可能超过 100 万金融分析师每天都在执行这些信息检索任务。个人分析师每天执行 10-30 次简单历史查询，每次平均需要 5-10 分钟；而复杂历史调查虽然频率较低，但每次往往需要 15-60 分钟。

虽然标准化模板和自动化工具已经存在，但约有一半的信息检索活动仍然需要手动数据收集和重写模版开发。如果 AI 能够准确成这些任务，分析师可以进一步自动化这些流程，显著提升整体生产力。

这次评测也点明了一个现实：最强的 AI 在金融搜索上也只能及格。或许我们需要的不只是一个 FinSearchComp，而是多个这样的行业级评测，构建起金融 AI 的完整"驾照考试体系"，让更多的金融 AI 产品来参与并证明自己的可靠性。毕竟，在 AI 能够精准完成这些任务之前，谁敢让它从 copilot 变成 pilot？

Arxiv 链接：https://arxiv.org/abs/2509.13160

Github 链接：https://randomtutu.github.io/FinSearchComp/

Xpert 专家平台榜单链接：https://xpert.bytedance.com/leaderboard

（本文封面由 AI 生成）

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