大模型在财经分析领域的应用评测 评测背景与目的 - 金融信息爆炸时代对高质量财经分析需求迫切 传统人工分析报告难以满足市场快速变化需求 大模型技术为此提供新解决方案[1] - 大模型在财经领域应用面临数据处理精确性 逻辑推理严谨性 专业术语运用 市场情绪把握等多方面挑战[1] - 评测选取GPT-4 Claude Gemini 文心一言 通义千问五个通用大模型 要求撰写亚马逊2025Q2财报分析文章[1] 评测方法与维度 - 评测提供亚马逊详细财报数据 包括营收 EPS实际值与预测值 AWS增长放缓 营业利润指引下调等关键信息[1] - 从数据准确度 数据丰富度 文字能力 逻辑能力 创新能力 写作速度六个维度进行量化评分[1] 各模型表现对比 - GPT-4在数据准确度和逻辑能力方面表现突出 财务数据引用完全一致 逻辑结构清晰 论证严谨 多角度深入分析[2] - Claude语言专业表达流畅 逻辑链条清晰 能引导读者理解财报深层含义[4] - Gemini提出"亮眼业绩下的'云'端阴影"观点 反映财报与股价下跌的反差 体现资本市场复杂性[4] - 文心一言结构严谨 采用专业研究报告格式 对市场反应"悖论"分析深入[4] - 通义千问采用"研究摘要"形式 投资建议划分短中长期 体现创新性[4] 大模型应用局限性 - 数据深度挖掘不足 虽能准确引用核心数据 但对数据背后经济含义和行业趋势挖掘有限[6] - 创新性观点保守 缺乏突破性见解和前瞻性判断[6]