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DeepFinance 基准:AI 能否尽调一亿美元级交易?
DeepFinance 是一个面向私募股权(PE)与投行(IB)真实业务的超长程基准,包含 21 项端到端任务,人类专业人员平均完成一项需 27.1 小时。每项任务配有平均 19 份文件的数据室,并按平均 84 条专家撰写的评分细则打分,覆盖输出质量、工作流程与商业判断三个维度。 研究团队用各模型原生的 agent 框架评测了 22 个模型配置。成绩最好的是开启最大推理的 GPT-6 Astra,满足 57.6% 的评分细则,且排名前四的配置在统计上无法区分。评测揭示了两类典型失败:模型会用错误的输入算出正确的数字,也能找到影响决策的关键证据却不据此行动。 与以往聚焦文档检索和数值正确性的金融评测不同,DeepFinance 考察的是在相互冲突的信息源之间做取舍、设立合理假设并保持全流程可审计的能力,这正是 PE 与投行工作的核心。
当前结论
arXiv 上这个新基准把 21 项真实 PE/投行任务交给 22 个模型跑,GPT-6 Astra 也只满足 57.6% 的评分标准。想看 AI 在尽调这种长链路、要审计的高风险工作里到底几斤几两的,值得把论文里的失败案例翻一遍。
10 个信源61° AI 热度最后更新 2026/11/7 19:31:09
证据链
10 个信源冲突核查
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