成功可信度高
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国泰君安用NL2SQL与OCR升级投研问答与智慧办公
国泰君安证券利用大模型的自然语言到结构化查询（NL2SQL）能力，改进传统问答系统的精准性和灵活性，实现投研领域行情、公司、基金等数据的精确高效问答；并将大模型与OCR、语音识别结合，开发智能办公助手与知识库问答，提供会议纪要生成、邮件撰写等工具。
NL2SQL投研问答
国泰君安证券发布于 2026年7月22日实施于 2024 年阅读 0
能力
投研数据精确问答、办公自动化
来源披露
价值
投研与办公效率提升
来源披露
企业痛点
金融证券智能投研
01
业务背景
券商投研数据查询门槛高、办公文档处理慢。
02
遇到的问题
数据查询需SQL、办公文档处理繁琐。
03
AI 解决方案
NL2SQL实现投研数据问答；OCR+大模型构建办公助手。
- 1NL2SQL投研问答
- 2OCR+大模型办公助手
- 3会议纪要与邮件工具
- 4知识库问答
04
实施结果
能力：投研数据精确问答、办公自动化
价值：投研与办公效率提升
05
风险与边界
金融数据需合规。
编辑点评 · AI 辅助生成并经审核
该案例收录于北京金融信息化研究所《大模型金融应用实践及发展建议报告》，反映了国内银行在智能客服、智能办公、智能研发与智能投研等场景的大模型落地实践。
适合
券商的投研与办公场景
前置条件
大模型、NL2SQL、OCR
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。
关联报告：《大模型金融应用实践及发展建议报告》（北京金融信息化研究所, 2024） · 北京金融信息化研究所 · 2024