财报AI分析：如何提出好的投资问题
在投资实践中有效运用大模型，提问质量直接决定输出价值。需要避免直接要求股票推荐，而应聚焦于对目标标的的深度分析。例如，通过财务数据（基本面）拆解企业竞争力、行业格局演变或风险收益特征。对于AI，要像教学生一样来培养它，才能达到理想效果：通过结构化问题引导大模型逐步推演，才能使其输出具备可操作性的投资洞见。以下是一些经过整理、加工和筛选的提问示例。
（1）假设你是一位专业的股票投资人员，在读取几家银行发布的××××年度利润表的基础上，分析得出每家银行利润表的特征，并给出相应的三到四个对比维度，如××银行在××××年的利润主要来自哪些业务，和前××年对比如何，和其他几家银行有什么结构差异，以分门别类和提炼要点形式予以输出，表述上要通俗易懂、平铺直叙。
（2）假设你是一位专业的股票投资人员，在读取几家银行发布的××××年度股东权益表的基础上，继续分析得出每家银行资产负债表的特征，并给出相应的三到四个对比维度，如××银行在××××年的资产负债率整体情况和结构亮点如何，和前××年对比如何，和其他几家银行有什么差异，以分门别类和提炼要点形式予以输出，表述上要通俗易懂、平铺直叙。
通过提出这些问题，我们可以引导大模型进行更深入、全面的分析，从而帮助我们做出更明智的投资决策。记住，要像教学生一样来培养AI，只有不断提出高质量的问题，才能达到理想的投资支持效果。
在进行财报分析前，需要做好前期准备工作。首先，要在上市公司官网下载定期财报（历史报告均可供大众下载）。其次，在下载完PDF版报告后，由于篇幅较长，在线版DeepSeek可能无法完全识别，建议先用免费软件将其转换成Word文档或者Excel工作表。但需要注意，若直接将转换后的数百页Wo r d文档财报上传，可能会在上传时出现“宕机”，或因文字涉及范围过广，出现“可能违反使用规范”的提示，或只能读取前30%甚至15%的部分。
下面通过几个具体的提问示例，对在不同提问方式下，同一个AI大模型—DeepSeek的输出结果进行对比。
提问示例1
低效提问：直接上传财报+模糊指令的反面教材
提问：请总结A银行和B银行年报的要点，包括利润表、资产负债表，并进行关键项目的对比。
回答示例如表2-1所示。
表2-1 使用DeepSeek对直接上传的Word文档财报进行对比

（续）

资料来源：DeepSeek，上市公司官网。
宽泛指令导致模型只抓取表层信息，无法穿透财务数据关联投资逻辑。
提问示例2
角色化提问的初步优化
提问：假设你是一位分析师，请对比A银行和B银行的资产负债表，找出二者的相对优势，包括但不限于在区域、产业等方面的特征，并分析比较二者的优劣，以及在股票投资角度的影响等。
A银行与B银行资产负债表对比分析回答示例如下。
（1）资产规模与贷款占比
A银行：2024年末总资产40.57万亿元，其中发放贷款和垫款净额占比61.72%（25.04万亿元），显示其业务高度依赖传统信贷，风险集中于信用贷款，但受益于经济发达地区（如长三角、珠三角）的高质量客户。
B银行：总资产43.24万亿元，发放贷款和垫款占比55.5%（23.98万亿元），贷款集中度略低，资产配置更趋多元化（如金融投资占比较高），但农业贷款占比显著，反映其在农村金融领域的深耕。
（2）金融投资与风险分散
A银行金融投资占比26.33%（10.68万亿元），以政府债券为主（占比79.33%），信用风险较低。
B银行金融投资中权益工具、基金等占比更高（如其他权益工具投资3430亿元），可能带来更高收益，但也面临市场波动风险。
（3）存款基础
A银行：吸收存款28.71万亿元，占总负债的77.13%（银行业“吸收存款占比”默认口径为占总负债的比例，用于衡量负债结构的稳定性），负债稳定性强，但存款增速放缓（2024年增幅3.83%），需关注存款成本控制。
B银行：吸收存款30.31万亿元，占总负债的75.5%，规模更大且农村地区存款黏性较高，负债成本可能更具优势。
（4）主动负债工具
A银行通过发行债务证券融资（占比6.41%），市场化融资能力提升。
B银行依赖同业负债比例略高（如同业存放占比11.6%），流动性管理压力可能更大。
（5）区域分布
A银行：资产集中于长三角（20.29%）、环渤海（19.9%）等经济发达地区，受益于城市化与产业升级，但受房地产市场波动影响较大。
B银行：在中西部地区（如西部19.51%）、东北地区（6.89%）布局更深，契合乡村振兴战略，但农业贷款风险受气候和政策影响显著。
（6）产业侧重
A银行重点支持金融“五篇大文章”（如绿色金融、科技金融），信贷结构向战略新兴产业倾斜。
B银行聚焦农业产业链、农村基础设施建设，政策支持明确但行业利润率较低。
（7）股东权益与风险抵御能力
A银行：股东权益3.34万亿元，资本充足率较高，拨备覆盖率233.6%，风险缓冲能力强。
B银行：股东权益3.10万亿元，未分配利润增速略低（2024年增幅3.2%），但一般风险准备规模较大（532.99亿元），反映审慎风险管理。
（8）股票投资视角
A银行优势如下。
高收益潜力：发达地区优质客户与战略新兴产业布局推动净息差改善。
风险可控：拨备覆盖率与资本充足率领先，抗风险能力突出。
B银行优势如下。
政策红利：乡村振兴与农业现代化政策支持明确，长期增长空间大。
防御属性：农村存款基础稳固，负债成本优势显著，适合保守型投资者。
（9）结论
A银行：适合追求高收益与战略成长的投资者，依托经济发达地区与新兴产业布局，短期业绩弹性更大。
B银行：适合防御型与长期配置，受益于政策红利与农村市场壁垒，但需容忍较低增长与行业周期性风险。
两者在区域和产业上的差异化布局，为投资者提供了互补性选择，可结合宏观经济周期与政策导向动态配置。
相较于提问示例1，提问示例2得到的回答更为深入。从资产结构与质量、负债结构与稳定性、区域与产业布局、股东权益与风险抵御能力等多个维度进行了分析，不仅指出了两家银行的差异，还从股票投资视角总结了各自的优势和风险提示，为投资决策提供了更丰富的参考。
以对比A银行与B银行资产负债表为例，通过这两个初步的提问示例可以看出，提问方式的不同会导致大模型输出结果的深度和广度存在明显差异。更具体、有针对性的提问能引导大模型进行更全面的分析。
那么，如何对AI提出好的投资问题呢？想要提出好的投资问题，可以遵循以下三个要点：其一，回顾整体配置框架，研判AI赋能的可行维度，以类“探索流”形式统筹规划；其二，以R-T-F（角色-任务-格式）形式提出问题，投喂语料行文简练，以“轻量级”语言形式输出，用合适的提问取代传统工作复杂的编程和检索；其三，为破除AI+资配的黑箱问题，更关注AI输出的“为什么”，而非“怎么做”。同时，设计高质量的提示词体系，使AI能在理解文本语境的基础上，自动识别并提取与各宏观政策维度高度相关的内容，模拟分析师的阅读与归类过程。
进一步地，在提问环节中，我们如何提出问题才能让DeepSeek的回答更加落地到投资线索？我们可以在R-T-F框架的基础上增加“案例”和“语调”，让提问更具象、更贴合投资场景需求。下面同样以分析几家银行财报为例进行提问示例说明。为了避免财报复杂的下载、转换和整理过程，我们改变思路，将特定表格的原报告直接截图上传。
提问示例3
五维提问法实战的提问方式进化：以利润表分析为例
提问：“假设你是一位专业的股票投资人员（语境），在读取几家银行发布的2024年度利润表的基础上，分析得出每家银行利润表的特征，并给出相应的三到四个对比维度（任务），如××银行在2024年的利润主要来自哪些业务，和前两年对比如何，和其他几家银行相比有什么结构差异（案例），以分门别类和提炼要点的形式予以输出（格式），表述上要通俗易懂、平铺直叙（语调）。”
部分回答如表2-2所示。
表2-2 “投喂”好的问题以获得恰当的回答结果

（续）

资料来源：DeepSeek。
DeepSeek输出的相关总结如下。
总结：规模与增速方面，C银行资产规模最大且增速最快，A银行次之，B银行相对保守；资产负债率方面，三家银行均超91%，杠杆水平接近，但C银行负债增速略高；资产结构方面，A银行和C银行侧重金融投资，B银行聚焦传统贷款，C银行资产配置最多元化；负债结构方面，B银行存款占比最高（低风险），A银行和C银行依赖同业融资（灵活性高但波动性大）。风险提示：C银行同业负债增速过快，需关注流动性；A银行需平衡投资业务与资本充足率。
提问示例4
递进式分析的提问方式进化：资产负债表接续分析
提问：“假设你是一位专业的股票投资人员（语境），在读取几家银行发布的2024年度股东权益表的基础上（接续上个问题，记忆连贯性），继续分析得出每家银行资产负债表的特征，并给出相应的三到四个对比维度（任务），如××银行在2024年的资产负债率整体情况和结构亮点如何，和前两年对比如何，和其他几家银行相比有什么差异（案例），以分门别类和提炼要点的形式予以输出（格式），表述上要通俗易懂、平铺直叙（语调）。”
DeepSeek的回答如下。
（1）A银行
优势：净利润最高（366946百万元），风险加权资产收益率（1.77%）较高，盈利能力强。
风险：需进一步确认资本稳健性。
（2）B银行
优势：核心一级资本充足率（14.48%）和资本充足率（19.69%）均居首位，净利润第二。
风险：净利息收益率（1.51%）偏低，拨备覆盖率异常（23.80%），需核实。
（3）C银行
优势：不良贷款率最低（1.25%），资产质量最优，成本收入比（28.77%）较低。
风险：净利润垫底（252719百万元），净息差（1.40%）承压。
DeepSeek在该提问下，针对每家银行的优势和风险进行了全面归类。例如，A银行净利润最高，盈利能力强，但需确认资本稳健性；B银行资本充足率居首位，净利润第二，但净利息收益率偏低等。基于此，还能让DeepSeek对几家银行的推荐顺序进行排序，规避了直接提问导致的消息过载带来的“无脑”买入风险。
DeepSeek给出的投资原因和推荐顺序归纳如下。
A银行：盈利能力和风险调整收益领先，但需补充资本充足数据。
B银行：资本实力最强，适合稳健型投资者。
C银行：资产质量最优，适合风险厌恶型投资者。
最终，推荐顺序：A银行＞B银行＞C银行。
和上一部分“未好好提问”的内容相比，基于同样的素材，“好好提问”得出的投资结论更加准确（数据导向）、贴合投资实际，也契合银行领域投资的核心指标（拨备覆盖率、不良贷款率、资本充足率等）分析。具体对比情况如表2-3所示。
基于同样素材的问答，从是否“好好提问”的核心差异来看大模型辅助财务分析的体感：在“好好提问”的情形下，对银行的分析更注重横向比较和综合财务指标，适合快速了解行业整体情况；而在“未好好提问”的情形下，对银行在区域布局和产业政策方面的回答更聚焦，和投资主题核心要点存在偏差，即“好好提问”可以保证大模型在解答时兼顾广度和深度，从而构建全面的银行业分析视角。
表2-3 在“好好提问”和“未好好提问”的情形下得出的投资结论差异

资料来源：DeepSeek。
通过上述分析我们可以发现，递进式提问让大模型理解投资中关注的核心要点，帮助我们有理由、有依据地去评判合适的投资标的。如果对财务指标进行比对（N个上市公司同一时刻的比照和同一家公司历史数据的比照），那么得出的推荐排名会更客观、公允，不会被简单联网检索带来的错觉牵着鼻子走。
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