FinSight：実世界の金融ディープリサーチに向けて

要旨

プロフェッショナルな財務レポートの作成は、労力がかかり、知的にも要求の高いプロセスであり、現在のAIシステムでは完全な自動化が困難です。この課題に対処するため、我々はFinSight（Financial InSight）を導入します。これは、高品質でマルチモーダルな財務レポートを生成するための新しいマルチエージェントフレームワークです。FinSightの基盤となるのは、可変メモリを備えたコードエージェント（CAVM）アーキテクチャであり、外部データ、設計されたツール、エージェントをプログラム可能な可変空間に統合し、実行可能なコードを通じて柔軟なデータ収集、分析、レポート生成を可能にします。プロフェッショナルグレードの視覚化を確保するために、我々は反復的な視覚強化メカニズムを提案し、生の視覚出力を洗練された財務チャートに段階的に改良します。さらに、2段階のライティングフレームワークにより、簡潔な分析連鎖（Chain-of-Analysis）セグメントを、一貫性があり引用を意識したマルチモーダルレポートに拡張し、分析の深さと構造の一貫性を確保します。様々な企業および業界レベルのタスクでの実験により、FinSightが、事実の正確性、分析の深さ、プレゼンテーションの品質において、主要な深層研究システムを含むすべてのベースラインを大幅に上回り、人間の専門家に近い品質のレポートを生成する明確な道筋を示しています。

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.

FinSight：実世界の金融ディープリサーチに向けて

FinSight: Towards Real-World Financial Deep Research

要旨

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