SCB 10X团队重磅突破：金融界的AI助手终于学会了专业推理

这项由泰国SCBX集团旗下SCB 10X团队的研究人员Natapong Nitarach、Warit Sirichotedumrong等人完成的突破性研究，于2025年6月19日发表在arXiv预印本平台上。该研究提出了一种名为FinCoT的全新方法，让AI模型在处理金融问题时能够像真正的金融专家一样进行推理。有兴趣深入了解的读者可以通过论文编号arXiv:2506.16123v1访问完整研究内容。

金融分析就像解决复杂的谜题，需要遵循特定的步骤和逻辑。过去，当我们让AI回答金融问题时，它们往往像没有经过专业训练的新手，虽然能提供答案，但推理过程混乱，缺乏专业性。SCB 10X的研究团队意识到这个问题，决定开发一种能让AI按照金融专家思维模式进行推理的方法。

研究团队发现，目前金融领域的AI应用主要存在三种提问方式。第一种是标准提问，就像直接问AI"这道题的答案是什么"，不提供任何思考指导。第二种是无结构的思维链提问，相当于告诉AI"请一步步思考这个问题"，但没有给出具体的思考框架。第三种是结构化的思维链提问，就像给AI提供了一个思考模板，告诉它应该按照什么步骤来分析问题。

然而，即使是第三种方法，在金融领域的应用也存在明显缺陷。研究团队发现，大多数现有的思考结构都是由非金融专业人士设计的，就像让一个从未下过厨的人来设计菜谱一样，虽然看起来有模有样，但缺乏真正的专业内涵。

**一、金融AI的三种"思考模式"**

为了更好地理解这个问题，研究团队首先对现有的金融AI提问方法进行了系统分析。他们发现，就像人类解决问题有不同的思维方式一样，AI处理金融问题也存在三种截然不同的"思考模式"。

标准提问就像是向AI抛出一个金融问题，然后期待它立即给出答案，就好比问一个学生"这支股票值得投资吗"而不给任何分析框架。这种方式虽然直接，但往往得到的答案缺乏说服力，因为AI无法展示其推理过程。

无结构的思维链提问则像是告诉AI"请仔细思考这个问题"，相当于给了AI思考的许可，但没有提供具体的思考方向。AI可能会考虑各种因素，但思考过程往往杂乱无章，就像一个没有经过专业训练的新手分析师，虽然考虑了很多方面，但缺乏系统性。

结构化的思维链提问试图解决这个问题，它为AI提供了明确的思考框架，比如"首先分析公司财务状况，然后评估市场环境，最后得出结论"。这种方法确实比前两种更有条理，但问题在于，这些框架往往是按照一般性的逻辑设计的，而非专门针对金融领域的专业需求。

研究团队通过大量实验发现，即使是结构化的方法，在处理金融问题时仍然存在明显不足。AI经常会在计算中混淆基点和百分比，或者在估值过程中忽略重要的验证步骤。这就好比让一个初学者按照通用的解题模板来解决专业的工程问题，虽然有模板指导，但缺乏对专业细节的深度理解。

**二、FinCoT：为AI注入金融专家的智慧**

面对这些挑战，研究团队开发了FinCoT这一创新方法。FinCoT的核心理念是将真正的金融专家工作流程转化为AI能够理解和遵循的指导框架。这就像是把一位经验丰富的金融分析师的思维过程"复制"到AI的大脑中。

FinCoT的独特之处在于它使用了一种叫做Mermaid图表的技术来描述专家推理流程。这些图表就像是金融分析的"路线图"，清晰地标示出了专家在处理不同类型金融问题时应该遵循的步骤和逻辑。比如，在进行股票估值时，专家会首先分析公司的基本面，然后评估行业环境，接着选择合适的估值方法，最后验证结果的合理性。

研究团队花费了大量时间和精力来构建这些专家知识图谱。他们采用了一个系统性的流程，首先确定需要覆盖的金融领域，然后通过AI工具从权威来源收集相关的专家策略和最佳实践。这个过程就像是编写一部金融分析的百科全书，每个领域都有详细的操作指南。

收集到的知识经过了严格的验证和整合过程。研究团队邀请了具有金融背景的专家对这些知识进行审核，确保其准确性和实用性。随后，他们将这些知识转化为结构化的工作流程，就像是将经验丰富的分析师的工作方法标准化为可操作的步骤。

最后，这些工作流程被转换为Mermaid图表格式。这种格式的优势在于它既具有清晰的视觉结构，又能被AI模型直接理解和应用。当AI遇到金融问题时，相应的图表就像是一个详细的作业指导书，告诉AI应该按照什么顺序、考虑哪些因素来分析问题。

**三、涵盖十大金融领域的专业蓝图**

研究团队为十个主要的金融领域分别创建了专门的推理蓝图，这些蓝图就像是不同专业的操作手册。每个蓝图都针对该领域的特殊要求和常见挑战进行了精心设计。

经济学分析蓝图就像是宏观经济分析师的工作指南。它首先要求AI识别问题的类型，比如是微观经济的供需问题，还是宏观经济的政策影响问题。然后根据问题类型选择合适的分析框架，比如供需模型、总需求-总供给模型或者商业周期理论。接下来确定是需要数值计算还是概念分析，最后形成结构化的回答并验证逻辑一致性。

固定收益分析蓝图则专门针对债券和其他固定收益产品的分析需求。它指导AI从投资目标设定开始，然后分析宏观环境中的利率和通胀趋势，评估债券的具体特征如久期和信用利差，最后制定投资建议并跟踪绩效表现。

股权投资分析蓝图模拟了股票分析师的工作流程。它从投资目标确定开始，然后分析市场和行业环境，进行行业竞争分析，审查具体公司情况，运用估值方法，最后做出投资决策。

定量方法蓝图专门处理金融数学和统计分析问题。它强调问题的清晰表述，数据的收集和清理，模型的选择和参数估计，假设检验，以及结果的解释和沟通。

组合管理蓝图则涵盖了投资组合构建和管理的完整流程，从投资目标设定到资产配置，从证券选择到绩效监控，形成了一个完整的投资管理循环。

衍生品分析蓝图专门处理期权、期货等复杂金融工具的定价和风险管理问题。它特别强调了合约规格的理解、市场数据的收集、定价模型的应用以及希腊字母风险指标的计算。

财务报告分析蓝图指导AI如何像财务分析师一样解读公司财务报表，从目标设定到数据收集，从比率计算到趋势分析，形成全面的财务健康评估。

另类投资蓝图则专门处理私募股权、对冲基金、房地产等非传统投资产品的分析，强调了尽职调查、估值挑战和流动性风险的评估。

公司发行人分析蓝图专注于企业信用分析，从行业分类到财务分析，从信用风险评估到公司治理评价，为债券投资和信用决策提供全面支持。

**四、实验验证：让数据说话**

为了验证FinCoT的有效性，研究团队设计了一系列严格的对比实验。他们选择了1032道CFA考试风格的问题作为测试基准，这些问题涵盖了十个金融领域的各个方面，就像是为AI准备的一次全面的专业资格考试。

实验中使用了多个不同的AI模型来确保结果的可靠性。其中包括通用的语言模型如Qwen系列，以及专门为金融领域优化的模型如Fin-R1。这种多模型验证就像是让不同背景的学生参加同一场考试，可以更全面地评估方法的普适性。

实验结果令人印象深刻。在最显著的案例中，FinCoT将Qwen3-8B-Base模型的准确率从63.2%大幅提升至80.5%，提升幅度达到17.3个百分点。这种提升就像是将一个刚及格的学生培养成了优秀学生。即使对于已经经过金融专业训练的Fin-R1模型，FinCoT仍然能够带来1.26个百分点的提升，证明了专业推理框架的价值。

特别值得注意的是，FinCoT在处理定量分析类问题时表现尤为出色。这类问题通常涉及复杂的数学计算和逻辑推理，正是专业推理框架能够发挥最大作用的地方。就像有了详细的计算指南，AI能够避免常见的计算错误和逻辑陷阱。

研究团队还发现了一个有趣的现象：对于那些已经经过指令调优的模型，FinCoT的提升效果相对较小。这表明这些模型在训练过程中可能已经学会了一些结构化推理的技巧，但仍然缺乏专业领域的深度知识。

**五、跨领域的智慧迁移**

研究团队还进行了一个创新性的跨领域测试，探索不同金融领域的专业知识是否能够相互借鉴。他们将每个领域的专业蓝图应用到其他九个领域的问题上，就像是让不同专业的专家尝试解决其他领域的问题。

结果显示，某些领域的推理框架确实具有更强的通用性。定量方法、股权投资和另类投资的蓝图在其他领域也能带来显著的性能提升。这就像是数学和逻辑推理能力具有更广泛的适用性，能够帮助解决各种类型的金融问题。

相比之下，一些更加专业化的领域如公司发行人分析和经济学分析的蓝图，在其他领域的适用性相对较弱。这反映了这些领域具有更强的专业特色，其推理方法难以直接应用到其他领域。

这个发现对于实际应用具有重要意义。它表明，如果要开发一个通用的金融AI助手，应该优先整合那些具有更强迁移能力的推理框架，同时为专业性更强的领域保留专门的分析模块。

**六、效率与质量的双重提升**

除了准确性的显著提升，FinCoT还带来了效率方面的巨大改进。传统的结构化推理方法往往会产生冗长的输出，就像是一个话痨的分析师，说了很多话但重点不突出。相比之下，FinCoT产生的回答更加简洁明了，平均输出长度比传统方法减少了约8倍。

这种效率提升不仅仅是表面的字数减少，更重要的是回答质量的提升。研究团队发现，使用FinCoT的AI模型能够更直接地抓住问题的核心，避免不必要的冗余信息。这就像是一个经验丰富的专家，能够用最少的话说清楚最复杂的问题。

从实际应用的角度来看，这种效率提升具有重要的经济价值。在商业环境中，AI模型的计算成本往往与输出长度直接相关。FinCoT通过提供更简洁精准的回答，能够显著降低AI服务的运营成本，同时提高用户体验。

研究团队还通过专门的可解释性评估发现，FinCoT产生的推理过程更加贴近专业金融分析师的思维模式。这种一致性不仅提高了结果的可信度，也使得AI的决策过程更容易被人类专家理解和验证。

**七、技术创新的深层价值**

FinCoT的技术创新不仅仅体现在性能提升上，更重要的是它为AI在专业领域的应用提供了一个全新的思路。传统的AI优化方法通常依赖于大量的训练数据和复杂的模型调整，就像是通过反复练习来提高技能。而FinCoT则采用了一种更加直接的方法，通过植入专业知识来指导AI的推理过程。

这种方法的优势在于它不需要重新训练模型，只需要在输入中添加专业的推理指导即可。这就像是给AI配备了一个专业顾问，随时提供领域专业知识的指导。这种设计使得FinCoT具有很强的实用性和可推广性。

研究团队使用的Mermaid图表技术也是一个巧妙的创新。这种技术既保持了专业知识的结构化特征，又确保了AI模型能够准确理解和执行。图表中的每个步骤都对应着真实的专业分析流程，形成了从理论到实践的无缝连接。

更重要的是，FinCoT的设计理念可以轻松扩展到其他专业领域。无论是法律分析、医学诊断还是工程设计，都可以采用类似的方法来构建专业的推理框架。这为AI在各个专业领域的深度应用开辟了新的道路。

**八、实际应用的广阔前景**

FinCoT的成功为金融行业的AI应用带来了激动人心的可能性。在投资银行，AI助手可以像经验丰富的分析师一样进行公司估值和行业分析。在商业银行，AI可以协助信贷审批和风险评估。在资产管理公司，AI可以支持投资组合构建和风险管理。

对于金融教育领域，FinCoT也具有重要价值。它可以作为一个智能导师，帮助学生学习专业的金融分析方法。通过观察AI的推理过程，学生可以更好地理解专业分析的逻辑和步骤。

从监管合规的角度来看，FinCoT的可解释性特征也非常有价值。在金融行业，所有的分析和决策都需要有清晰的逻辑依据。FinCoT能够提供透明的推理过程，使得AI的决策能够接受监管部门的审查和验证。

研究团队还指出，FinCoT的成功证明了专业知识在AI应用中的重要价值。这提醒我们，真正有效的AI系统不仅需要强大的计算能力，更需要深度的领域专业知识。这种结合为AI的发展指明了一个重要方向。

**九、挑战与改进空间**

尽管FinCoT取得了显著成功，研究团队也诚实地指出了当前方法存在的一些局限性。首先，专业蓝图的构建目前仍然需要大量的人工参与，每个领域的蓝图开发大约需要2小时的专家时间。这就像是手工制作精美的工艺品，质量很高但效率相对较低。

其次，当前的实验主要集中在选择题格式的问题上，对于开放式的金融分析任务，FinCoT的表现还需要进一步验证。现实中的金融分析往往涉及更复杂的情境和更灵活的推理需求。

此外，可解释性的评估目前主要依赖于量化指标，而非真实的人类专家评价。虽然这些指标能够提供客观的衡量标准，但可能无法完全反映专业人士对AI推理质量的真实感受。

研究团队已经在考虑这些问题的解决方案。他们正在探索自动化的蓝图生成方法，希望能够利用AI技术来加速专业知识的提取和结构化过程。同时，他们也计划将研究扩展到更复杂的金融分析任务，并引入更多的人类专家评估。

**十、未来发展的无限可能**

FinCoT的成功只是一个开始，它为AI在专业领域的应用开辟了广阔的发展空间。研究团队设想，未来的版本可能会集成检索增强技术，使AI能够动态地获取最新的市场信息和专业知识。这就像是给AI配备了一个实时更新的专业图书馆。

另一个令人兴奋的发展方向是多模态融合。未来的FinCoT可能不仅能够处理文本信息，还能够分析图表、财务报表甚至市场交易数据。这将使AI的分析能力更加全面和深入。

跨语言和跨文化的适应也是一个重要的发展方向。不同国家和地区的金融市场具有不同的特点和规则，Future的FinCoT需要能够适应这些差异，为全球的金融专业人士提供支持。

研究团队还特别强调了负责任AI发展的重要性。他们认为，随着AI在金融领域应用的深入，确保AI决策的公平性、透明性和可靠性变得越来越重要。FinCoT的可解释性特征为这个目标提供了良好的基础。

说到底，SCB 10X团队的这项研究为我们展示了一个激动人心的未来图景。在这个未来中，AI不再是一个简单的计算工具，而是具备了专业知识和推理能力的智能伙伴。它们能够像人类专家一样思考和分析，但同时保持了机器的精确性和效率。

这种技术进步对普通投资者也具有重要意义。未来，我们可能都能够享受到专业级别的金融分析服务，无论是个人理财规划还是投资决策，都能够得到更加专业和可靠的支持。

当然，这种变化也提醒我们需要保持理性的态度。AI虽然能够提供强大的分析支持，但金融决策的最终责任仍然在于人类。我们需要学会正确地使用这些工具，既要发挥它们的优势，也要认识到它们的局限性。

研究团队的工作证明了一个重要观点：真正有价值的AI创新不是简单地追求更大的模型或更多的数据，而是要深入理解专业领域的需求，将人类的智慧和经验有效地传递给机器。这种人机结合的方式可能是AI发展的最佳路径。

对于那些对技术细节感兴趣的读者，可以通过arXiv:2506.16123v1获取完整的研究论文，深入了解FinCoT的技术实现和实验细节。这项研究不仅为金融AI的发展提供了新的思路，也为其他专业领域的AI应用提供了有价值的参考。

Q&A

Q1：FinCoT是什么？它和普通的AI有什么区别？ A：FinCoT是一种让AI按照金融专家思维方式进行推理的新方法。与普通AI不同，它为AI提供了专门的金融推理框架，就像给AI配备了一个金融专家导师，确保AI在分析金融问题时能够遵循专业的逻辑和步骤，而不是随意推理。

Q2：FinCoT会不会取代金融分析师的工作？ A：目前不会完全取代，但会大大改变金融分析的工作方式。FinCoT更像是一个强大的分析助手，能够帮助专业人士提高工作效率和分析质量。最终的投资决策和复杂判断仍然需要人类专家的经验和智慧，特别是在处理突发事件和复杂市场环境时。

Q3：普通投资者能使用FinCoT技术吗？有什么实际好处？ A：虽然FinCoT目前主要应用于专业场景，但未来很可能会集成到面向普通用户的金融服务中。这意味着普通投资者也能获得专业级别的分析支持，比如更准确的投资建议、更清晰的风险评估等，帮助做出更明智的理财决策。