FinSight: Hacia la Investigación Profunda en Finanzas del Mundo Real

FinSight: Towards Real-World Financial Deep Research

October 19, 2025

Autores: Jiajie Jin, Yuyao Zhang, Yimeng Xu, Hongjin Qian, Yutao Zhu, Zhicheng Dou

cs.AI

Resumen

La generación de informes financieros profesionales es un proceso intensivo en mano de obra y demandante intelectualmente, con el que los sistemas actuales de IA tienen dificultades para automatizar por completo. Para abordar este desafío, presentamos FinSight (Financial InSight), un novedoso marco de trabajo multiagente para producir informes financieros multimodales de alta calidad. La base de FinSight es la arquitectura Code Agent with Variable Memory (CAVM), que unifica datos externos, herramientas diseñadas y agentes en un espacio variable programable, permitiendo la recopilación flexible de datos, el análisis y la generación de informes mediante código ejecutable. Para garantizar visualizaciones de nivel profesional, proponemos un Mecanismo Iterativo de Mejora Visual que refina progresivamente las salidas visuales en bruto hasta convertirlas en gráficos financieros pulidos. Además, un Marco de Escritura en dos etapas expande segmentos concisos de Cadena-de-Análisis en informes coherentes, con citas y multimodales, asegurando tanto profundidad analítica como consistencia estructural. Los experimentos en diversas tareas a nivel de empresas e industrias demuestran que FinSight supera significativamente a todos los sistemas de referencia, incluyendo los principales sistemas de investigación profunda, en términos de precisión factual, profundidad analítica y calidad de presentación, mostrando un camino claro hacia la generación de informes que se acercan a la calidad de expertos humanos.

English

Generating professional financial reports is a labor-intensive and intellectually demanding process that current AI systems struggle to fully automate. To address this challenge, we introduce FinSight (Financial InSight), a novel multi agent framework for producing high-quality, multimodal financial reports. The foundation of FinSight is the Code Agent with Variable Memory (CAVM) architecture, which unifies external data, designed tools, and agents into a programmable variable space, enabling flexible data collection, analysis and report generation through executable code. To ensure professional-grade visualization, we propose an Iterative Vision-Enhanced Mechanism that progressively refines raw visual outputs into polished financial charts. Furthermore, a two stage Writing Framework expands concise Chain-of-Analysis segments into coherent, citation-aware, and multimodal reports, ensuring both analytical depth and structural consistency. Experiments on various company and industry-level tasks demonstrate that FinSight significantly outperforms all baselines, including leading deep research systems in terms of factual accuracy, analytical depth, and presentation quality, demonstrating a clear path toward generating reports that approach human-expert quality.