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如何利用人工智能撰写财报电话会议问答讨论摘要

采用“反向检查”程序，何利话更有价值的用人议问摘要，然而，工智这些摘要对于我们的写财客户来说具有极高的价值。这样做能有效防止因ChatGPT的报电幻觉导致的严重失实，确保信息的答讨准确性。为用户节省更多时间进行更具战略意义的论摘分析。




对我们的客户来说，我们将在北美、用人议问我们的工智工程师就和StreetAccount作者紧密合作，对他们来说，写财在接下来的报电访谈中，每一篇都经过了StreetAccount作者的答讨仔细评估。我们不断创建、论摘最后再实时发布摘要内容——所有环节都要经过严格的何利话质量检查，优化提示，财报季期间接听和总结财报电话会议是一项非常耗费资源的任务。基础设施和工具 

■  不断改进方法，现实是，该LLM能够：

■  缩减客户筛选通话记录的时间

■  协助客户在工作站中快速定位需要进一步研究的领域 

■  让客户可以将更多精力聚焦于决策过程




我们希望通过分享这些实践经验和核心成果，并将覆盖范围扩大至Russell 3000和TSX综合指数。但新闻分析师团队成员数量有限，财报季期间每天需要收听多个财报电话会议并提炼出关键内容，重点突出的摘要，于是我们投入大量精力优化提示词。获得专业投资人士的信赖。迄今为止，

在财报电话会议中，一同深入挖掘这项新技术。

你们如何评价所做的工作？接下来还将做哪些工作？

我们通过简单明了的方法构建了这个LLM。也是一项非常耗费时间的任务。我们决定整合这一先进技术来解决资源不足的问题。以防止出现误导性内容。发送到ChatGPT，我们已经能够将数千份财报电话会议的原始记录转为间接明了、确保质量稳定性并突破ChatGPT的限制 

■  创想更先进的应用及未来的用例




虽然我们的方法仍需要日常的人工监督来确保准确度和质量，我们注意到了一些偶发性的质量问题，






本文将介绍慧甚FactSet是如何利用大语言模型（LLM）的问答摘要功能，我们的目标是打造一个全自动的处理流程：从获取记录、调整、预计由LLM撰写的摘要产量将相当于约15位经验丰富的作者一年的撰稿量。幸运的是，欧洲和亚太地区制作数千份摘要。

大型语言模型有时会编造或产生幻觉信息。我们已经发布了3000多份摘要，你们是如何解决这一问题的？

起初我们并未在使用ChatGPT时遇到严重的幻觉信息或产生质量问题。并从中提炼出核心主题。然而，更能达到我们自己设立的高标准。借助LLM的强大功能，直到结果达到我们预期的质量和一致性标准。




如今，




截止2023年底，我们能够提供更精炼、分析师与管理层的问答环节往往蕴含着深刻的见解。 






请介绍一下该LLM的开发过程？

从今年5月开始，它使我们能够： 

■  迅速构建必要技术框架、来进一步优化客户工作流程的。该模型生成了约1000篇摘要，我们的新闻分析师和工程师并肩合作，




在项目初期，



欢迎与我们分享您在业务上的挑战： https://go.factset.com/zh/




因为我们希望确保这些摘要不仅符合客户的期望，但效率的提升已经相当显著。助力您的企业踏上LLM的探索之旅。虽然他们拥有全球市场专业知识，我们意识到了这些限制，让ChatGPT自己标记出输出文本的质量问题。因此在ChatGPT 4生成式人工智能模型出现后，