财务分析大模型的界面

在会计学院与实验教学与网络技术中心的大力支持下，由曾峻、邹壮达、陈逵等老师牵头，组建研究团队开展模型研发工作。团队基于我校部署的DeepSeek算力平台，充分发挥DeepSeek在长文本复杂逻辑推理方面的显著优势，运用RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术，紧密结合《财务分析》学科知识点，成功开发出一个高效、准确的财务分析问答大模型。借助这一模型，教师能够实时解答学生提出的各类财务分析相关问题，给出精确答案与详细解释；学生则可开展个性化学习，模型会依据学生的学习历程及提问记录，智能推荐适配的学习资源与练习题，助力学生有针对性地强化薄弱环节。

财务分析大模型的问答界面

鉴于模型目前仍处于初步研发阶段，研究团队后续将通过引入更多高质量数据用于训练，并对模型架构进行优化调整，在多模态支持、自然语言处理（NLP）能力增强、知识图谱构建与推理能力提升、跨学科应用拓展等方面持续深耕，不断提升模型的预测与推理水平，确保其在教学与科研场景中能够输出更为精准的结果，逐步发展成为教学与科研领域的重要工具，推动人工智能技术在我校的深度应用与蓬勃发展。