混合计算架构与知识库增强的资源受限财务报表分析方法
网络安全与数据治理
周少磊1,2，张薷倩3，王信洁1，吴志成4，龙向阳1
1. 国家国防科技工业局信息中心；2.北京理工大学 计算机学院； 3.澳门大学 协同创新研究院; 4.北京京航计算通讯研究所
摘要： 针对资源受限环境下企业财务报表分析依赖人工、效率低，且小参数大语言模型存在数值幻觉、知识匮乏及多章节语义混淆等问题，提出了一种混合计算架构与知识库增强的资源受限财务报表分析方法。该方法将指标数值计算与大模型推理解耦，采用结构化查询语言完成确定性计算；构建“指标-行业-规则”知识库，设计阈值、趋势及对比规则并参数化为异常判定函数；设计“分章推理、内容隔离”机制，为各子章节构建专属提示词。实验表明，该方法有效解决了资源受限下财务分析的数值准确性与专业可靠性问题，为轻量化财务报表分析提供了可行方案。
中图分类号：TP391文献标志码：ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2026.08.005
中文引用格式：周少磊，张薷倩，王信洁，等. 混合计算架构与知识库增强的资源受限财务报表分析方法［J］.网络安全与数据治理，2026，45（8）：37-44.
英文引用格式：Zhou Shaolei，Zhang Ruqian，Wang Xinjie, et al. Research on enterprise financial statement analysis method based on hybrid computing architecture and knowledge base augmentation under resource constraints［J］.Cyber Security and Data Governance，2026，45（8）：37-44.
Research on enterprise financial statement analysis method based on hybrid computing architecture and knowledge base augmentation under resource constraints
Zhou Shaolei1,2，Zhang Ruqian3，Wang Xinjie1，Wu Zhicheng4，Long Xiangyang1
1. Information Center of State Administration of Science Technology and Industry for National Defense; 2. School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology; 3. Institute of Collaborative Innovation, University of Macau; 4. Beijing Jinghang Computation and Communication Research Insitute
Abstract： Enterprise financial statement analysis is traditionally characterized by a heavy reliance on manual labor and low efficiency. Furthermore, small-parameter Large Language Models (LLMs) deployed in resource-constrained environments often suffer from numerical hallucinations, knowledge deficits, and cross-chapter semantic confusion. To address these challenges, this paper proposes a novel method for enterprise financial statement analysis based on hybrid computing architecture and knowledge base augmentation. This approach decouples numerical indicator calculation from LLM reasoning, employing structured query language to execute deterministic computations. Furthermore, this paper constructs an "indicator-industry-rule" knowledge base, parameterizing threshold, trend, and comparison rules into anomaly detection functions.
Key words : large language model; knowledge base; financial statement; hybrid computing architecture
引言
财务报表分析是企业财务管理领域的基础性工作，旨在通过资产负债表、利润表、现金流量表三大报表数据，评估企业的偿债能力、营运效率与盈利能力，为投融资决策、风险管控和绩效评价提供关键依据［1］。随着企业规模的扩大，企业财务数据体量持续增长、分析任务日趋复杂，传统以人工处理为主的财务报表分析模式面临处理效率低、分析结果依赖主观判断等局限［2］，难以满足现代企业管理对实时性、精准性和一致性的要求。
基于上述问题，学术界围绕财务报表分析展开了一系列研究。传统的报表分析主要依赖规则引擎与统计分析方法，通过预设指标阈值和计算规则实现自动化指标计算［3］，但难以处理非结构化数据中的语义信息。近年来，学者开始探索将机器学习方法应用于财务分析任务，利用朴素贝叶斯、决策树和随机森林等机器学习算法进行企业违规识别和预测［4］。随着大语言模型(LLM)技术的突破，其强大的自然语言理解与生成能力为财务报表分析开辟了新的技术路径。Wang等人［5］的研究表明，LLMs在直接计算财务比率时存在精度不足的问题，需要通过RAG或微调技术加以弥补。Zhang等人［6］开发了FAITH框架评估LLMs在财务表格数据上的内在幻觉模式，指出即使是微小的数值错误也可能破坏决策并影响合规性。
在数值推理与表格数据处理领域，近期研究探索了将符号计算与神经推理解耦的技术路线。Chen等人［7］提出Program of Thoughts(POT)方法，将大语言模型的数值推理过程以Python程序表达，计算任务交由外部计算机执行，在五类数学应用题数据集和三类金融问答数据集上评估，少样本和零样本设置下，相比思维链提示方法获得约12%的平均性能提升。Cheng等人［8］提出BINDER框架，将语言模型功能的统一API绑定到SQL、Python等编程语言，以少量上下文示例即可拓展语法覆盖范围。Biswal等人［9］提出Table-Augmented Generation(TAG)范式，统一了语言模型与数据库的交互方式，系统揭示了两者之间先前未被探索的广泛交互空间。上述方法的核心思想是将模型推理与数值计算解耦，即指标数值的确定性计算交予SQL执行，语言模型仅负责基于计算结果进行语义推理。
然而，将大语言模型直接应用于企业财务报表分析仍面临三个突出问题。其一，通用大语言模型缺乏财务领域的专业化知识，对指标含义、行业标准和分析规则的理解深度不足，导致分析结论难以满足专业要求。其二，小参数模型对数值数据不敏感，容易产生数据幻觉。其三，财务分析报告涉及多维度、多章节的内容组织，不同章节常涉及相同的财务指标但分析视角各异，单一提示词难以覆盖多样化的分析维度，不同章节间的数据干扰和信息污染容易导致推理结果混淆。
针对上述问题，本文提出混合计算架构与知识库增强的资源受限财务报表分析方法，将指标数值计算与大语言模型推理解耦，采用结构化查询语言完成指标的确定性计算，从架构层面规避数值幻觉；同时构建“指标-行业-规则”结构化知识库，构建阈值规则、趋势规则与对比规则，并参数化为异常判定函数，为轻量化模型提供可验证的领域知识支撑；设计“分章推理、内容隔离”机制，针对财务分析报告的多个独立子章节分别构建专属提示词，消除相同指标在不同分析维度下的语义干扰。
本文详细内容请下载：
https://www.pcachina.com/resource/detail/6000007235
作者信息：
周少磊1,2，张薷倩3，王信洁1，吴志成4，龙向阳1
(1. 国家国防科技工业局信息中心，北京100039；
2.北京理工大学 计算机学院，北京100081；
3.澳门大学 协同创新研究院，澳门999078;
4.北京京航计算通讯研究所，北京100074)
