在金融文档中实施语义搜索面临着诸多挑战，这些挑战源于金融语言、数据结构和监管要求的复杂性。首先，金融术语具有高度的领域特定性和上下文依赖性。“流动性”、“衍生品”或“收益率”等术语根据文档类型的不同（例如，监管备案与内部报告）可能具有不同的含义。 例如，衍生品合约中的“衍生品”指的是一种金融工具，但风险模型中数学语境下的同一术语则具有不同的含义。 语义搜索系统必须准确区分这些术语，这需要强大的上下文理解能力。 此外，金融文档通常包含缩写（例如，“EBITDA”或“SEC”）以及对法律或监管框架（例如，“MiFID II”）的引用，这些都需要专门的知识才能正确解释。
另一个挑战是处理金融数据的各种格式和结构。 文档范围从非结构化文本（电子邮件、报告）到半结构化数据（PDF 表格、Excel 表格）和结构化数据库（交易记录）。 从这些格式中提取有意义的信息很容易出错。 例如，PDF 中的表格在转换为文本时可能会丢失格式，从而破坏日期和数字等数据点之间的关系。 语义搜索系统必须规范化这些数据，通常需要为金融布局量身定制的自定义解析器或 OCR 工具。 此外，金融数据对时间敏感——如果不能快速处理盈利报告或市场分析等文档，就会失去相关性。 系统必须近乎实时地索引和更新数据以反映最新信息，这使得在处理 TB 级历史数据时会增加可扩展性的复杂性。
最后，合规性和准确性要求增加了显著的复杂性。 金融机构在严格的法规（例如，GDPR、SOX）下运营，这些法规规定了如何存储、访问和审计数据。 语义搜索系统必须确保敏感信息（例如，客户投资组合）不会暴露给未经授权的用户，这需要细粒度的访问控制。 即使搜索结果中的微小错误（例如，检索到合规政策的过时版本）也可能导致法律风险或财务损失。 例如，查询“当前巴塞尔协议 III 资本要求”必须优先考虑最新文档，并避免将其与过时的指南混淆。 平衡精度、速度和合规性通常需要混合方法，将语义模型与基于规则的过滤器相结合，这会增加开发和维护开销。