4月14日，盈米基金正式发布自主研发的创新型AI解决方案——"公告实验室"。该平台通过大语言模型与智能体上下文工程的深度融合，将公募基金行业沉淀多年的业务know-how转化为标准化的数据资产。
目前，该平台已在盈米内部全面应用，其样本平均识别准确率达95%以上，生产环境稳定运行准确率超过90% 。
这标志着盈米基金在处理海量非结构化公告、实现交易参数管理智能化方面，迈出了从“人海战术”向“算法驱动”转型的关键一步，也为行业的交易参数管理打造了“智能化样板间”。
01
破局百万级公告困境：
从"人海战术"到"智能引擎"的跨越
基金公告，尤其是其中蕴含的交易参数信息，是交易执行、合规风控与资金清结算不可或缺的数据基石。
然而，随着基金产品数量的增长，如何高效、精准地处理基金公告已成为行业运营风控的共同课题。
数据显示，仅盈米基金一家机构代销的基金产品（主基金）已超11,444只（数据来源：Wind，截至时间：2026年3月31日），全市场每年发布的各类公告更是动辄达数百万。
长期以来，行业普遍依赖运营人员人工阅读、提取与录入。这种传统模式不仅效率低下，更因人力疲劳、主观经验差异及复杂金融术语的理解偏差，持续面临参数错配、分类错误、信息遗漏等风险，构成了制约行业运营质量与成本控制的瓶颈。
针对这一困局，盈米基金构建了“多模态语义理解+动态参数映射”一体化处理系统，实现了从公告采集、非结构化文本清洗、语义理解、智能推理决策、结果逻辑校验到结构化入库的全链路自动化。
与传统静态Prompt方案不同，该系统引入智能体上下文工程框架，将系统的上下文打造为“持续进化的操作手册”，通过生成-反思-策略更新的迭代闭环，使系统在处理每一批公告的过程中不断积累领域经验、修正提取策略，从根本上实现了"越用越准"的 AI自进化能力。
自此，基金公告处理正式从依赖人力的“手工作坊”时代，迈入由算法驱动的自动化新阶段。
（图：基金公告处理从"手工作坊"时代，正式迈入算法驱动的自动化阶段。）
02
业务积淀铸就“数据基石”，
深耕十年构建参数“基因库”
盈米基金认为，AI在金融业务中的核心价值不在于技术本身，而在于业务知识的沉淀。“公告实验室”的核心竞争力是盈米多年来积累的结构化参数体系与高质量行业数据集。
在金融AI领域，模型技术和参数固然重要，但底层的业务理解和经验，以及高质量的数据才是真正决定胜负的“压舱石”。盈米基金认为，AI的核心价值在于将碎片化的业务经验结构化和再资产化。
首先是沉淀了十年的“参数基因库”。基于证监会与人民银行联合发布的基金信息披露电子化规范标准与盈米基金丰富的业务实践，盈米构建了覆盖公募基金交易全业务场景的标准化参数管理体系。
这套体系将零散的非结构化文字精准映射为可被系统识别的业务语言，形成了行业领先的结构化数据字典。
其次是覆盖全业务场景的高标准数据集。该系统背后支撑的是覆盖公募基金交易全业务场景的高标准测试数据集，其中包括：招募说明书、基金合同等长文本公告。
这些数据源自盈米基金历年真实生产环境，并经过“双人标注-交叉审核-专人复核”的三级专家级质控，确保数据源头的高度精准与真实可靠。
此外，盈米将十年积累的运营业务经验转化为算法校验规则，并采用“先分类、后提取”的方式。在系统内预设了针对不同公告类型的专属提取逻辑，有效规避模型幻觉，确保参数准确性达到金融行业生产级要求。
截至目前，“公告实验室”已在盈米基金实现全面应用，其样本平均识别准确率达95%以上，生产环境稳定运行准确率超过90%，成功将交易参数处理全链路自动化，大幅释放了人力，提升运营效率与数据质量。
此外，基于AI智能体的自进化特性，该系统准确率随着处理公告量的增长仍在持续提升。
