FinSight: Verso una Ricerca Profonda nel Mondo Reale della Finanza

FinSight: Towards Real-World Financial Deep Research

October 19, 2025

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

cs.AI

Abstract

La generazione di report finanziari professionali è un processo ad alta intensità di lavoro e intellettualmente impegnativo che i sistemi di intelligenza artificiale attuali faticano a automatizzare completamente. Per affrontare questa sfida, introduciamo FinSight (Financial InSight), un innovativo framework multi-agente per la produzione di report finanziari multimodali di alta qualità. Il fondamento di FinSight è l'architettura Code Agent with Variable Memory (CAVM), che unisce dati esterni, strumenti progettati e agenti in uno spazio variabile programmabile, consentendo una raccolta dati flessibile, l'analisi e la generazione di report attraverso codice eseguibile. Per garantire una visualizzazione di livello professionale, proponiamo un Meccanismo di Miglioramento Iterativo della Visione che affina progressivamente gli output visivi grezzi in grafici finanziari raffinati. Inoltre, un Framework di Scrittura a due fasi espande segmenti concisi di Catena di Analisi in report coerenti, consapevoli delle citazioni e multimodali, garantendo sia profondità analitica che coerenza strutturale. Esperimenti su vari compiti a livello aziendale e di settore dimostrano che FinSight supera significativamente tutte le baseline, inclusi i principali sistemi di ricerca avanzata, in termini di accuratezza fattuale, profondità analitica e qualità della presentazione, mostrando un percorso chiaro verso la generazione di report che si avvicinano alla qualità degli esperti umani.

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.