VERAFI: Verified Agentic Financial Intelligence through Neurosymbolic Policy Generation
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摘要
本报告提出VERAFI——一种将密集检索+交叉编码重排、agent工具链（计算器、Python REPL、网页检索）与神经符号（neurosymbolic）策略自动形式化相结合的财务问答框架，通过将GAAP/SEC校验规则自动生成为SMT-lib规范并嵌入生成上下文，实现数学验证与合规性约束的内置引导；在FinanceBench式评测上，VERAFI将事实正确率从52.4%提升至94.7%，其中神经符号策略单独贡献约4.3个百分点的额外提升，为高风险金融场景提供可审计、可验证的推理流程与部署路径。[page::0][page::6][page::7]
