Ezer 是审计级财报分析系统
弈泽（Ezer）面向财报研究与风险识别场景，将数据标准化、专业指标拆解、行业信息补充和审计式复核串成完整链路。它不是把财报改写成摘要，而是把财报转化为可追溯、可复核、可继续深挖的分析结果。
开始分析 开始分析高效的输入密度
同样是 AI，差距在有效输入密度
用户自己把 PDF 喂给网页端 AI，通常会把大量上下文消耗在目录、页眉页脚、表格错位、重复文本和格式噪声上。即使网页端标称有 30k-60k token 上下文，换算成同等密度的结构化财报信息，往往只剩约 8k-10k token 的有效分析输入。
Ezer 会先完成解析、清洗、标准化和压缩，再把平均约 80k token 的高密度结构化数据投入模型链路。更专业的编排流程、更贴近实际投资暗雷的深度审计，再加上更大量的有效数据输入，才是用户选择 Ezer 的原因。
≈ 8k-10k token 结构化有效输入
更多有效信息用于财报判断、反证和复核
注：这里比较的是同等信息密度下的有效结构化输入，而不是模型厂商标称的原始上下文长度。
核心优势
白盒分析
我们深知分析依据不可追溯是财报分析中最大的风险。Ezer 不能接受没有根据的结论被模型幻觉产出，因此关键判断必须尽量绑定指标、口径、来源和复核理由。
全链路使用最优质模型
金融分析这样的场景绝不能追求性价比。Ezer 不把任何关键环节交给廉价摘要链路，而是坚持用最优质的模型匹配对财报判断质量有要求的客户。
自研编排 + 小模型 + 专业数据库
自研编排负责拆解任务和组织复核，小模型承担链路中的专用任务，专业数据库补充财务、行业与外部数据，让财报审计覆盖更全面的证据面。
高价值模型 + 自研组件， 不是单模型套壳
Ezer 使用自研财报标准化组件和发布在 Hugging Face 的自研组件模型处理链路中的专用任务；复杂财务推理和审计复核交给高价值基础大模型完成。小模型不是噱头，它证明 Ezer 在财报任务上有自己的组件化工程。
查看演示 查看演示
常见问题 FAQs
快速了解 Ezer 如何重新定义财报研究链路。
