资本市场LLM可靠性评分：从“看似合理”到“可银行化”
评分
83提出了全新的七维评估框架，填补了金融领域LLM工作流输出可靠性评估的空白。
实验设计全面，包含多个模型、多个工作流和独立评审，分析深入且有具体数值支撑。
对金融机构评估和选型LLM有直接指导作用，可降低部署风险。
来自arXiv最新预印本，反映当前最前沿的研究动态。
来自知名预印本平台arXiv，论文结构规范，但尚未经过正式同行评审。
基础分 92 × T2 信源权重 ×0.9 = 83
精选线 70已入选精选
精选理由
引入创新的七维度评估体系，实验设计严谨，对金融AI落地有直接指导意义。
AI 点评
「这篇论文对金融圈和AI圈都很有价值：它给出了一个可操作的、面向实际工作流的评估框架，比泛泛的基准更贴近真实需求。如果你在金融科技公司做LLM落地，或者负责模型的“可解释性”和“可审计性”，这篇值得细读。决策有用性维度的发现尤其值得关注——评审们一致认为这是关键，但不同模型表现差异最大。」
速览
现有金融基准测试主要评估问答层面的准确性，忽略了实际工作中需要为输出负责的“可银行化”要求。本文提出CM-LRS，从事实准确性、证据可追溯性、数值一致性、工作流完整性、来源自律性、决策有用性和可审计性七个维度评估LLM输出，每个维度0-5分。在五个资本市场工作流上测试四个模型，发现闭源前沿模型差距很小，但开放权重基线显著落后，尤其在检索和综合任务上。决策有用性维度跨模型差异最大且评审间一致性最高。
- CM-LRS从七个维度评估LLM在资本市场工作流中的输出，聚焦“可银行化”而非表面流畅性。
- 闭源前沿模型（Sonnet 4.6、Opus 4.7、GPT-5.5）平均分差距仅0.22分，Llama 3.3 70B大幅落后。
- 差距主要集中在检索（2.23分差距）和综合任务（2.15分），而非抽取任务（0.84分）。
- 决策有用性维度跨模型差异最大（发行人画像任务差4.0分），且评审间一致性最高（平均r=0.52）。
正文
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