科技云報到原創(chuàng)。

當(dāng)銀行客戶經(jīng)理在收到智能體推送的信貸風(fēng)險預(yù)警報告時，他或許不會意識到，這份報告背后的AI模型正經(jīng)歷著金融業(yè)最嚴(yán)苛的“考試”——既要精準(zhǔn)識別財報數(shù)據(jù)中的異常波動，又要嚴(yán)格遵循銀保監(jiān)會的監(jiān)管條文，更要避免一句可能引發(fā)合規(guī)風(fēng)險的表述失誤。

這正是當(dāng)下金融AI的真實(shí)寫照，在這個容錯率近乎為零的領(lǐng)域，通用大模型的“夸夸其談”早已難以為繼，專業(yè)化的金融推理大模型正在成為破局關(guān)鍵。

近日，螞蟻數(shù)科正式發(fā)布Agentar-Fin-R1金融推理大模型，不僅在FinEval、FinanceIQ等權(quán)威評測中拿下榜首，更在代表真實(shí)業(yè)務(wù)場景的Finova基準(zhǔn)測試中超越GPT-o1、DeepSeek-R1等強(qiáng)手。這一突破背后，是金融AI從“通用能力堆砌”向“垂直深度攻堅”的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向，更是整個行業(yè)對“可信智能”的迫切渴求。

金融AI遭遇通用大模型現(xiàn)實(shí)困境

“先生，根據(jù)您的資產(chǎn)情況，我推薦這款保本保息的理財產(chǎn)品。”當(dāng)銀行智能客服說出這句話時，后臺風(fēng)控團(tuán)隊立刻觸發(fā)了緊急預(yù)警。

這句在通用對話場景中看似正常的表述，卻觸碰了金融業(yè)的紅線——監(jiān)管明確禁止理財產(chǎn)品承諾保本。這樣的“幻覺式回復(fù)”，正是通用大模型在金融場景落地時的典型痛點(diǎn)。

由于金融行業(yè)的特殊性，讓AI落地面臨三重天然門檻。

其一，專業(yè)知識的壁壘遠(yuǎn)超想象。從LPR利率換算到可轉(zhuǎn)債轉(zhuǎn)股價調(diào)整，從保險精算模型到信托產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，每個細(xì)分領(lǐng)域都有自成體系的專業(yè)術(shù)語和邏輯規(guī)則。某城商行曾嘗試用通用大模型處理貸款審批，結(jié)果將“經(jīng)營性現(xiàn)金流”誤判為“自由現(xiàn)金流”，導(dǎo)致多筆風(fēng)險貸款通過初審。

其二，業(yè)務(wù)推理的復(fù)雜性呈指數(shù)級增長。金融決策往往需要多層邏輯嵌套，以企業(yè)信貸風(fēng)控為例，不僅要分析財務(wù)報表的“三表匹配”，還要關(guān)聯(lián)行業(yè)周期、區(qū)域政策、供應(yīng)鏈關(guān)系等外部變量，一筆中型企業(yè)貸款的審批邏輯鏈條長達(dá)百余個節(jié)點(diǎn)，通用大模型在這種復(fù)雜推理中極易出現(xiàn)“斷鏈”。

其三，合規(guī)要求的剛性約束容不得半點(diǎn)模糊。中國金融業(yè)現(xiàn)有監(jiān)管文件超過3000份，且持續(xù)動態(tài)更新。2024年《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》實(shí)施后，金融AI的每一次輸出都需可追溯、可解釋。

這些痛點(diǎn)共同造就了金融AI“高投入、低滲透”的行業(yè)現(xiàn)狀。螞蟻數(shù)科金融AI產(chǎn)品總經(jīng)理曹剛在WAIC媒體溝通會上坦言：“目前金融機(jī)構(gòu)的AI應(yīng)用中，80%集中在客服問答、文檔處理等通用場景，而風(fēng)控、投研、財富管理等核心業(yè)務(wù)的滲透率不足20%?！?/p>

通用大模型的局限在此顯露無遺。這類模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)以互聯(lián)網(wǎng)公開語料為主，金融專業(yè)內(nèi)容占比不足0.5%，更缺乏對監(jiān)管規(guī)則的系統(tǒng)性學(xué)習(xí)。測試數(shù)據(jù)顯示，在金融合規(guī)問答中，通用大模型的錯誤率高達(dá)38%，其中15%屬于嚴(yán)重違規(guī)表述；在復(fù)雜財務(wù)分析任務(wù)中，推理鏈條完整度不足50%。讓通用大模型解決金融核心問題，就像讓語文老師教高等數(shù)學(xué)——不是能力不夠，而是專業(yè)不對口。

打造“金融專家級”推理能力

面對金融AI的現(xiàn)實(shí)困境，Agentar-Fin-R1的破局路徑頗具啟示性。這款基于QWen3開發(fā)的金融推理大模型，通過“數(shù)據(jù)筑基、算法提效、進(jìn)化閉環(huán)”三大技術(shù)創(chuàng)新，構(gòu)建起一套完整的金融智能體系。

專業(yè)化的數(shù)據(jù)訓(xùn)練體系是其核心競爭力。螞蟻數(shù)科基于二十年金融實(shí)踐，梳理出覆蓋銀行、證券、保險、基金、信托的全金融任務(wù)體系，包含6大領(lǐng)域、66個細(xì)分場景、132類核心任務(wù)，相當(dāng)于為模型制定了系統(tǒng)的“金融專業(yè)課程大綱”。在此框架下，團(tuán)隊從千億級真實(shí)交易、風(fēng)控、財富數(shù)據(jù)中精選訓(xùn)練素材，通過“可信數(shù)據(jù)合成+CoT精標(biāo)”技術(shù)，構(gòu)建出業(yè)內(nèi)最全面的金融專業(yè)數(shù)據(jù)集。

這套數(shù)據(jù)集的獨(dú)特之處在于專業(yè)深度與合規(guī)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)碾p重保障。以信貸風(fēng)控場景為例，數(shù)據(jù)不僅包含企業(yè)財報原始數(shù)據(jù)，更標(biāo)注了應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率與壞賬率關(guān)聯(lián)分析、存貨周轉(zhuǎn)天數(shù)異常波動識別等專家級思維鏈；在合規(guī)層面，專門加入監(jiān)管條文匹配、風(fēng)險提示話術(shù)模板等原則類數(shù)據(jù)，確保模型輸出天然符合監(jiān)管要求。

為提升模型的專業(yè)能力，螞蟻數(shù)科聘請了持牌金融分析師、資深風(fēng)控專家參與數(shù)據(jù)標(biāo)注，讓每個訓(xùn)練樣本都帶有金融專業(yè)基因。

創(chuàng)新的加權(quán)訓(xùn)練算法大幅提升了模型效率。傳統(tǒng)大模型訓(xùn)練如同“大鍋飯”，所有數(shù)據(jù)平均分配算力，導(dǎo)致關(guān)鍵能力提升緩慢。Agentar-Fin-R1采用動態(tài)加權(quán)框架，能自動識別模型的知識薄弱項，對復(fù)雜金融推理、合規(guī)判斷等難點(diǎn)任務(wù)自動增加訓(xùn)練權(quán)重。在信貸審批場景中，模型對交叉驗證企業(yè)三表真實(shí)性這類高難度任務(wù)的訓(xùn)練資源投入提升3倍，學(xué)習(xí)效率顯著提高。

這種精準(zhǔn)訓(xùn)練帶來了顯著的成本優(yōu)勢。測試顯示，在智能投顧場景中，Agentar-Fin-R1僅需極少的微調(diào)數(shù)據(jù)就能達(dá)到通用大模型的效果。某城商行試點(diǎn)表明，采用該模型后，AI模型的二次微調(diào)成本降低60%，算力消耗減少45%，真正實(shí)現(xiàn)了“淺調(diào)而高能”的落地目標(biāo)。

自主進(jìn)化能力則解決了靜態(tài)模型的行業(yè)適配難題。金融領(lǐng)域政策多變、市場動態(tài)快，靜態(tài)模型很容易知識老化。Agentar-Fin-R1通過“實(shí)時知識缺口識別+針對性數(shù)據(jù)合成+閉環(huán)優(yōu)化”機(jī)制，構(gòu)建起持續(xù)進(jìn)化的能力閉環(huán)。當(dāng)監(jiān)管政策更新時，系統(tǒng)能自動定位相關(guān)知識模塊，生成專項訓(xùn)練數(shù)據(jù)；在實(shí)際業(yè)務(wù)中發(fā)現(xiàn)badcase后，24小時內(nèi)即可完成數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型微調(diào)、效果驗證的全流程優(yōu)化。

這種進(jìn)化能力在財富管理場景尤為關(guān)鍵。2025年資本市場風(fēng)格切換頻繁，模型通過追蹤基金凈值波動、行業(yè)政策變化，自動更新行業(yè)輪動策略庫，確保投顧建議始終貼合市場動態(tài)。某基金公司使用該模型后，投資組合建議的準(zhǔn)確率較傳統(tǒng)模型提升23%，客戶持倉調(diào)整及時性提高40%。

技術(shù)創(chuàng)新帶來的效果提升在評測中得到充分驗證。在FinEval 1.0測試中，Agentar-Fin-R1-32B以 87.70分位居榜首；在FinanceIQ評測中，其86.79分的成績領(lǐng)先 GPT-o1 6.38分。

更具說服力的是Finova基準(zhǔn)測試，在這項由工行、寧波銀行等機(jī)構(gòu)聯(lián)合打造的真實(shí)場景評測中，該模型在智能體能力、復(fù)雜推理、安全合規(guī)三大維度均獲第一，甚至超越了參數(shù)規(guī)模更大的通用模型。

從“實(shí)驗室效果”到“產(chǎn)業(yè)級價值”的跨越

技術(shù)突破的終極價值在于產(chǎn)業(yè)落地。Agentar-Fin-R1通過“全棧式解決方案+場景化智能體”模式，正在重塑金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)流程，其商業(yè)化路徑呈現(xiàn)出三個鮮明特點(diǎn)。

場景化智能體成為落地主力。螞蟻數(shù)科將大模型能力封裝為面向具體場景的智能體服務(wù)，覆蓋風(fēng)控、營銷、財富、運(yùn)營等核心領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)“即插即用”的便捷部署。

在風(fēng)控場景，風(fēng)控智能體可自主完成數(shù)據(jù)采集、特征提取、模型訓(xùn)練、風(fēng)險預(yù)警全流程，建模效果達(dá)到行業(yè)專家水平以上，較傳統(tǒng)模式提升10%；在營銷場景，智能體通過分析客戶行為標(biāo)簽、產(chǎn)品特性、市場趨勢，自動生成個性化營銷方案，某股份行試點(diǎn)顯示其營銷轉(zhuǎn)化率提升20%。

最具代表性的是財富管理智能體的應(yīng)用。該智能體作為理財顧問的數(shù)字分身，能基于客戶風(fēng)險偏好、資產(chǎn)狀況、生命周期提供定制化建議，服務(wù)半徑從人均200位客戶擴(kuò)展至2000位。

在螞蟻財富平臺，用戶通過自然語言提問，智能體能能在10秒內(nèi)生成包含資產(chǎn)配置比例、產(chǎn)品推薦、風(fēng)險提示的完整方案，且所有表述嚴(yán)格遵循“投資者適當(dāng)性”要求。

全球化布局與本地化服務(wù)并重。螞蟻數(shù)科將國內(nèi)成熟經(jīng)驗復(fù)制到全球市場，其身份安全平臺ZOLOZ已服務(wù)25個國家和地區(qū)，實(shí)人認(rèn)證準(zhǔn)確率達(dá)99.9%，有效解決在線金融的身份核驗難題。

為推動金融AI標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展，螞蟻數(shù)科開源了Finova金融評測基準(zhǔn)和DeepFinance高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。其中Finova包含1350道高難度金融問題，重點(diǎn)考察智能體的任務(wù)執(zhí)行、復(fù)雜推理和合規(guī)能力；DeepFinance則提供10萬條帶專家標(biāo)注的金融思維鏈數(shù)據(jù)，涵蓋信貸、投研、合規(guī)等核心場景。這種開放姿態(tài)吸引了工行、寧波銀行、北京前沿金融監(jiān)管科技研究院等機(jī)構(gòu)參與共建，形成“數(shù)據(jù)共享、能力共建、標(biāo)準(zhǔn)共立”的行業(yè)生態(tài)。

金融AI進(jìn)入推理能力競爭新階段

Agentar-Fin-R1的推出，不僅是一款產(chǎn)品的創(chuàng)新，更標(biāo)志著金融AI進(jìn)入新的發(fā)展階段。這場變革正從技術(shù)、業(yè)務(wù)、生態(tài)三個維度深刻重塑行業(yè)格局。

在技術(shù)層面，金融AI正從“通用能力搬運(yùn)”轉(zhuǎn)向“垂直深度攻堅”。過去，金融機(jī)構(gòu)多采用“通用大模型+簡單微調(diào)”的模式，導(dǎo)致大而不強(qiáng)；現(xiàn)在，行業(yè)共識已明確，金融AI必須構(gòu)建專業(yè)化的技術(shù)棧，包括領(lǐng)域?qū)贁?shù)據(jù)集、推理優(yōu)化算法、合規(guī)約束框架等。

螞蟻數(shù)科的實(shí)踐驗證了這一路徑的可行性——通過聚焦金融推理能力，小參數(shù)模型也能在專業(yè)場景超越大參數(shù)通用模型。

這種技術(shù)轉(zhuǎn)向帶來了顯著的馬太效應(yīng)，具備深厚金融積累和AI技術(shù)能力的機(jī)構(gòu)將占據(jù)優(yōu)勢，而單純依賴通用模型的玩家將逐漸邊緣化，頭部企業(yè)的技術(shù)溢價持續(xù)擴(kuò)大。

在業(yè)務(wù)層面，金融服務(wù)正經(jīng)歷智能重構(gòu)。AI不再局限于輔助工具角色，而是開始深度介入核心業(yè)務(wù)流程。在信貸領(lǐng)域，智能體實(shí)現(xiàn)從客戶畫像到貸后管理的全流程自動化；在投研領(lǐng)域，AI能解讀政策文件、分析財報數(shù)據(jù)、生成研究報告，將分析師的工作效率提升3倍；在合規(guī)領(lǐng)域，智能體實(shí)時監(jiān)測業(yè)務(wù)合規(guī)性，違規(guī)風(fēng)險識別時效從天級縮短至分鐘級。

在生態(tài)層面，開放協(xié)作成為主流趨勢。金融AI的復(fù)雜性決定了沒有任何一家機(jī)構(gòu)能單打獨(dú)斗。螞蟻數(shù)科開源Finova評測集和數(shù)據(jù)集的舉措，正是這種生態(tài)思維的體現(xiàn)，通過建立行業(yè)公認(rèn)的評測標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)資源，降低整個行業(yè)的創(chuàng)新成本。

此外，監(jiān)管科技的角色也日益凸顯。螞蟻數(shù)科大模型安全解決方案“蟻天鑒”已形成完整技術(shù)鏈條，包括大模型應(yīng)用安全測評、基礎(chǔ)設(shè)施攻防測評、AIGC濫用檢測等，為金融AI筑起安全防線。

展望未來，金融推理大模型的演進(jìn)將呈現(xiàn)三大趨勢：一是多模態(tài)融合，實(shí)現(xiàn)文本、數(shù)據(jù)、圖表、語音的統(tǒng)一理解，更好應(yīng)對金融場景的復(fù)雜輸入；二是輕量化部署，通過模型壓縮、量化技術(shù)，讓高性能模型能在邊緣設(shè)備運(yùn)行，滿足銀行網(wǎng)點(diǎn)、保險門店等場景需求；三是人機(jī)協(xié)同深化，從“AI輔助人”轉(zhuǎn)向“人機(jī)共決策”，形成優(yōu)勢互補(bǔ)的智能增強(qiáng)模式。

回望金融AI的發(fā)展歷程，從早期的規(guī)則引擎到機(jī)器學(xué)習(xí)，再到今天的推理大模型，每一次技術(shù)躍遷都源于對行業(yè)痛點(diǎn)的深刻洞察。Agentar-Fin-R1的突破，本質(zhì)上回答了一個核心問題：如何讓AI在金融領(lǐng)域既聰明又可信？

隨著金融數(shù)智化進(jìn)入深水區(qū)，推理能力將成為金融AI的核心競爭力。那些能將專業(yè)知識、復(fù)雜推理、安全合規(guī)深度融合的解決方案，終將在銀行柜臺、保險門店、基金公司的實(shí)踐中證明價值。當(dāng)一位普通投資者通過智能體獲得清晰易懂的理財建議，當(dāng)一家小微企業(yè)通過AI風(fēng)控快速獲得貸款，當(dāng)監(jiān)管機(jī)構(gòu)通過智能系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)監(jiān)管——這些真實(shí)的價值創(chuàng)造，才是金融推理大模型的終極意義。

如今，金融AI的競賽，早已不是參數(shù)規(guī)模的比拼，而是場景理解深度、推理能力強(qiáng)度、安全合規(guī)精度的綜合較量。在這場關(guān)乎金融未來的變革中，以Agentar-Fin-R1為代表的專業(yè)化金融推理大模型，正引領(lǐng)行業(yè)走向“可信智能”，為金融數(shù)智化轉(zhuǎn)型開辟出一條扎實(shí)可行的路徑。這條道路或許充滿挑戰(zhàn)，但每一步突破都在讓金融服務(wù)更智能、更高效、更安全地觸達(dá)每一個人。

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