FinSight: 실세계 금융 심층 연구를 향하여
FinSight: Towards Real-World Financial Deep Research
October 19, 2025
저자: Jiajie Jin, Yuyao Zhang, Yimeng Xu, Hongjin Qian, Yutao Zhu, Zhicheng Dou
cs.AI
초록
전문적인 재무 보고서 작성은 노동 집약적이며 지적 수준이 높은 과정으로, 현재의 AI 시스템이 이를 완전히 자동화하기에는 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 고품질의 다중 모드 재무 보고서 생산을 위한 새로운 다중 에이전트 프레임워크인 FinSight(Financial InSight)를 소개합니다. FinSight의 기반은 Code Agent with Variable Memory(CAVM) 아키텍처로, 외부 데이터, 설계된 도구, 그리고 에이전트를 프로그래밍 가능한 가변 공간으로 통합하여 실행 가능한 코드를 통해 유연한 데이터 수집, 분석 및 보고서 생성을 가능하게 합니다. 전문가 수준의 시각화를 보장하기 위해, 우리는 Iterative Vision-Enhanced Mechanism을 제안하여 원시 시각적 출력을 점진적으로 세련된 재무 차트로 정제합니다. 또한, 두 단계의 Writing Framework는 간결한 Chain-of-Analysis 세그먼트를 일관성 있고 인용을 고려한 다중 모드 보고서로 확장하여 분석적 깊이와 구조적 일관성을 모두 보장합니다. 다양한 회사 및 산업 수준의 작업에 대한 실험 결과, FinSight는 사실적 정확성, 분석적 깊이, 그리고 프레젠테이션 품질 측면에서 모든 기준 시스템을 크게 능가하며, 인간 전문가 수준에 근접한 보고서 생성을 위한 명확한 길을 보여줍니다.
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.