不止于基本的公司查询。Entity Enricher 让你定义自定义财务 schema，涵盖融资轮次、市值、风险指标、子公司结构以及任何其他财务数据点——由多个 AI 模型扩充并进行冲突解决，以获得最高准确度。
财务数据事关重大。错误的融资轮次金额、过时的市值数据或遗漏的风险信号，都可能导致代价高昂的投资决策。传统富集工具提供固定的 B2B 字段——公司规模、营收区间、行业——却缺乏财务分析所需的深度。
Entity Enricher 通过多模型融合解决这一问题。当 Claude 和 GPT-4 对某公司的负债权益比意见不一致时，融合引擎会检测到冲突并加以解决——可采用基于规则的投票（数值取中位数，字符串取多数）或带结构化推理的 LLM 仲裁。每个决策都包含置信度评分和审计追踪。
此 schema 捕获与财务分析最相关的数据点。用AI schema 生成几秒即可创建——只需粘贴一份财务数据的示例 JSON。
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"name": "FinancialEntity",
"properties": {
"company_name": { "type": "string", "is_key": true },
"ticker_symbol": { "type": "string" },
"isin": { "type": "string" },
"market_cap_usd": { "type": "number" },
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"headquarters_country": { "type": "string" },
"funding_rounds": {
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"type": "object",
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"round_type": { "type": "string" },
"amount_usd": { "type": "number" },
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"lead_investor": { "type": "string" }
}
}
},
"risk_indicators": {
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"bankruptcy_risk": { "type": "string" },
"sanctions_exposure": { "type": "boolean" }
}
},
"subsidiaries": {
"type": "array",
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"type": "object",
"properties": {
"name": { "type": "string" },
"jurisdiction": { "type": "string" },
"ownership_percentage": { "type": "number" }
}
}
}
}
}多专业领域策略将你的 schema 拆分为多个专门领域。财务指标、风险评估和公司结构分别由专门的 LLM 提示词处理，以获得更深入的结果。
| 字段 | 专业领域 | 描述 |
|---|---|---|
| company_name | 常规 | 法定实体名称及常用商号 |
| ticker_symbol | 常规 | 证券交易代码及上市交易场所 |
| market_cap_usd | 财务 | 当前市值（美元） |
| funding_rounds | 财务 | 风险投资与私募股权融资历史 |
| risk_indicators | 风险 | 信用评级、杠杆比率、制裁标记 |
| subsidiaries | 企业 | 含管辖区和所有权信息的子公司实体 |
| sector | 常规 | 行业分类（GICS、NAICS 或 SIC） |
| isin | 财务 | 国际证券识别编码 |
精确定义你的分析所需的字段——从 ISIN 代码、信用评级到子公司所有权链。AI 会根据示例数据生成 schema。
提供公司名称、股票代码或 LEI 代码。可并行批处理多达 100 个实体的整个投资组合。
同时运行 2 个以上 LLM。每个模型独立进行富化，为每个字段提供多个数据点以供比较。
融合引擎合并结果，通过基于规则的逻辑或 LLM 仲裁解决冲突。可导出为 JSON 或 Excel，并附带完整的冲突报告。
用融资历史、风险指标和子公司结构丰富目标公司信息，用于并购分析。
使用当前市场数据、信用评级和行业分类，批量丰富您的整个投资组合。
为法律实体富化制裁风险敞口、受益所有权和司法管辖区数据，用于合规检查。
跟踪所在行业中竞争对手的融资轮次、市值变化和战略收购。
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