金融AI评测新工具来了：腾讯开源finLLM-Eval，让大模型说的每句话都有据可查

最近，腾讯正式开源了一款专门针对金融场景的大模型评测工具——finLLM-Eval。这不是又一个“AI辅助”的花哨概念，而是一个实实在在解决行业痛点的工具：如何确认一个大模型在回答“某公司2023年Q4营收是多少”时，说的是真话，而不是编出来的数字？

过去，评估大模型在金融领域的表现，靠的是人工标注数据。但金融数据更新快、专业门槛高，人工标注不仅慢，还容易出错。finLLM-Eval 的突破在于——它不需要你提供标准答案（GroundTruth），也能自动判断模型输出是否准确。这在业内是第一次。

它怎么知道模型说的对不对？

这套工具的核心，是能自动从用户提问中提取三个关键信息：**标的（比如“腾讯控股”）、时间（比如“2023年第三季度”）、指标（比如“净利润”）**。然后，它会自动联网查询权威金融数据库（如Wind、Bloomberg等公开数据源），比对模型的回答是否匹配。

举个例子：如果模型说“苹果公司2023财年营收为3830亿美元”，工具会去查苹果年报，发现实际是3832.85亿美元——它不会简单说“对”或“错”，而是告诉你：“误差0.07%，在合理误差范围内，可接受”。

除了事实核对，它还能分析逻辑是否自洽。比如模型说“宁德时代2023年利润增长，但股价下跌，说明市场不看好”，工具会检查这中间有没有逻辑漏洞——利润增长和股价走势之间，是否真能直接推导出这个结论？它会标记出这种“看似合理、实则牵强”的推理。

不用人工，AI自己当考官

最让人省心的是，整个评测过程完全自动化。你只需要把模型的输出结果丢进去，几分钟后，系统会生成一份清晰的报告：

• 总分：模型在金融问答中的综合准确率
• 错误分布：哪些类型的问题最容易出错（比如时间混淆、指标错配）
• 千字幻觉率：每1000字回答中，有多少内容是虚构或无依据的
• 关键错误案例：哪些回答被判定为高风险错误，直接标红提醒

这套机制的准确率实测超过96%，远高于人工复核的波动范围。而且，它支持你上传自己的问答数据集，无论是内部研报问答、客户咨询记录，还是交易策略解释，都能一键评测。

谁在用？为什么重要？

目前，已经有几家头部券商和基金公司的风控团队在内部测试finLLM-Eval。一位量化研究员告诉我们：“以前我们让AI写行业分析，得再找分析师逐字核对，费时费力。现在跑一遍这个工具，半小时就知道能不能用。”

在金融行业，一个错误的数字可能引发合规风险，甚至导致客户损失。这不是“AI答错了题”那么简单，而是可能涉及监管处罚、声誉损失、资金误配。finLLM-Eval 不是让你“更聪明地用AI”，而是让你“更安全地用AI”。

接下来会怎么升级？

团队已经规划了下一步方向：

• 支持非结构化数据核验，比如财报附注、电话会议纪要
• 增加“归因分析”功能：模型为什么错？是训练数据过时？还是推理链断裂？
• 接入更多国内金融数据源，适配A股、港股、债券、基金等更细分场景

目前，finLLM-Eval 已在 GitHub 开源，代码和评测样例全部公开，任何机构都可以下载使用，无需付费。如果你正在评估大模型在投研、客服、合规等金融场景的应用，这套工具，值得你花一小时试一试。

真正的AI落地，不是炫技，而是让人放心。finLLM-Eval，正在做这件事。