7月28日,在世界人工智能大會論壇上,螞蟻數(shù)科正式發(fā)布金融推理大模型Agentar-Fin-R1,為金融AI應用打造“可靠、可控、可優(yōu)化”的智能中樞。Agentar-Fin-R1基于Qwen3研發(fā),在FinEval1.0、FinanceIQ等權威金融大模型評測基準上超越Deepseek-R1等同尺寸開源通用大模型以及金融大模型,顯示其更強的金融專業(yè)性、推理能力以及安全合規(guī)能力。
隨著金融業(yè)數(shù)智化轉型不斷提速,大模型在金融領域的應用正持續(xù)深化,然而在實際業(yè)務場景中,往往需要高度專業(yè)的金融知識、復雜的業(yè)務邏輯推理能力以及嚴格的金融級安全合規(guī)等要求,現(xiàn)有的大模型在解決實際金融任務時仍然存在諸多挑戰(zhàn)。
“通用大模型距離產(chǎn)業(yè)實際應用存在‘知識鴻溝’。構建專業(yè)的金融大模型是推進金融與AI深度融合的必然路徑,未來,金融大模型的應用深度將成為金融機構競爭力的關鍵要素。”螞蟻數(shù)科CEO趙聞飆在演講中表示。
據(jù)悉,螞蟻數(shù)科通過構建全面的金融任務數(shù)據(jù)體系以及模型訓練算法創(chuàng)新,實現(xiàn)模型更強的金融推理能力及可信性。評測結果顯示:相較于通用開源模型及其他金融模型,Agentar-Fin-R1在FinEval1.0、FinanceIQ兩大主流金融基準測試中均取得最高評分。并且模型在金融能力顯著增強的同時,通用能力也表現(xiàn)出較高水準。
在數(shù)據(jù)層面,螞蟻數(shù)科構建了業(yè)內(nèi)最全面與專業(yè)的金融任務分類體系,包括6大類、66小類場景,覆蓋銀行、證券、保險、基金、信托等金融全場景?;谇|級金融專業(yè)數(shù)據(jù)語料,通過可信數(shù)據(jù)合成技術以及結合專家標注的金融長思維鏈(CoT)構造機制,顯著提升模型處理復雜任務的能力,讓大模型“天生懂金融,出廠即專家”。
在訓練層面,創(chuàng)新的加權訓練算法,提高大模型對復雜金融任務學習效率與性能。在后續(xù)業(yè)務應用中,可顯著減少二次微調(diào)的數(shù)據(jù)需求與算力消耗,有效降低大模型在企業(yè)落地的門檻與成本。此外,Agentar-Fin-R1還能不斷更新迭代,吸收最新的金融政策、市場動態(tài)等關鍵信息,并通過配套評測工具進行針對性優(yōu)化,讓模型能力在真實業(yè)務場景中不斷進化。
據(jù)悉,Agentar-Fin-R1包括32B和8B參數(shù)兩個版本。螞蟻數(shù)科還推出基于百靈大模型的MOE架構模型,獲得更優(yōu)推理速度。此外,還有非推理版本的14B和72B參數(shù)大模型,以滿足金融機構在多樣化場景下的部署需求。
為了考察大模型在實際金融場景中部署的能力,螞蟻數(shù)科還聯(lián)合中國工商銀行、寧波銀行、北京前沿金融監(jiān)管科技研究院、上海人工智能行業(yè)協(xié)會等機構聯(lián)合推出Finova大模型金融應用評測基準,深度考察智能體能力、復雜推理以及安全合規(guī)能力。在Finova評測中,Agentar-Fin-R1也取得最高評分,甚至超越更大參數(shù)規(guī)模的通用模型。目前Finova已經(jīng)全面開源,推動行業(yè)共同提升大模型在金融領域的應用水平。
螞蟻數(shù)科是螞蟻集團旗下獨立科技子公司,致力于以AI及Web3技術助力產(chǎn)業(yè)數(shù)智化升級。今年以來,螞蟻數(shù)科加速布局企業(yè)級大模型服務,并聚焦金融與新能源兩大行業(yè)場景。在金融領域,螞蟻數(shù)科此前推出金融智能體平臺Agentar,成為首批通過信通院評測的智能體平臺產(chǎn)品,并獲最高評級5級。螞蟻數(shù)科還聯(lián)合行業(yè)合作伙伴,推出超百個金融智能體解決方案,加速大模型在金融業(yè)規(guī)?;瘧谩?/p>
以上海某銀行為例,螞蟻數(shù)科助力上海某銀行打造的AI手機銀行,創(chuàng)新“對話即服務”模式,用戶通過自然對話即可獲取各類金融服務,推動銀行老年客戶滿意度提升顯著,月活用戶同比增長25%。目前,螞蟻數(shù)科累計已服務100%的國有銀行和股份制銀行、超60%的地方性商業(yè)銀行、數(shù)百家金融機構。
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