一、产品介绍
蚂蚁数科(蚂蚁集团旗下独立科技公司)于2025年世界人工智能大会推出新一代金融推理大模型 Agentar-Fin-R1。该模型基于阿里巴巴Qwen3技术框架研发,主打“可靠、可控、可优化”三大特性,专为金融场景设计。在Fineval1.0、FinanceIQ等权威评测中,其金融专业性、推理能力及安全合规性均超越DeepSeek-R1等同级开源模型。
产品定位:为银行、证券、保险等机构提供智能中枢,推动“对话即服务”等新型金融交互模式落地,解决通用大模型与金融业务间的“知识鸿沟”问题。

二、适用人群
- ✅ 金融机构决策层:需提升AI竞争力与用户粘性的银行、保险、资管公司高管
- ✅ 金融科技研发团队:寻求高效部署专业级大模型的技术负责人
- ✅ 金融产品经理:设计智能投顾、自动化风控、AI客服等场景的解决方案专家
- ✅ 监管科技机构:需平衡创新与合规的金融科技评测单位
三、核心功能与技术解析
Agentar-Fin-R1通过千亿级金融语料训练与算法创新实现能力突破,核心功能优先级如下:
功能模块 | 技术实现原理 | 业务价值 |
---|---|---|
金融复杂推理引擎 | 基于专家标注的金融长思维链(CoT)构造机制,支持多步骤逻辑推理与数值计算 | 处理信贷评估、衍生品定价等高复杂度任务准确率提升35% |
动态知识更新系统 | 实时吸收金融政策/市场数据,通过主动学习机制动态优化模型权重 | 减少二次微调数据需求50%,降低落地成本 |
安全合规防护体系 | 内嵌监管规则知识库 + 敏感信息过滤层,通过Finova评测认证 | 满足金融级数据隐私与合规要求(如GDPR、中国金融安全规范) |
多任务并发处理 | 采用MOE(Mixture of Experts)架构,支持银行、证券等6大类场景66小类任务并行响应 | 单次响应效率提升40%,支持高并发业务场景 |
自然语言交互优化 | 融合意图识别与结构化输出技术,实现“对话即服务” | 用户指令理解准确率达92%,老年用户满意度提升30% |
四、工具使用技巧
版本选择策略
- 高实时场景(如交易咨询):选用8B参数版 + MOE架构,响应速度优先
- 深度分析场景(如风险评估):部署32B参数版,强化推理深度
领域微调捷径
利用蚂蚁开源的 Agentar-Deepfinance-100K 数据集(覆盖信托、基金等长尾场景),仅需补充10%机构自有数据即可完成业务适配合规性兜底方案
启用内置的监管规则插件,自动拦截敏感操作(如超权限数据访问),并通过Finova评测工具定期自查
💡 案例速递:上海某银行接入8B参数版后,通过“自然对话→自动生成理财报告”流程,月活用户增长25%,人工坐席成本降低18%
五、访问地址与资源
- 官方模型入口:蚂蚁数科金融智能体平台Agentar(信通院评级5级)
- 开源数据集:
- Finova评测基准(GitHub搜索“Finova-Benchmark”)
- Agentar-Deepfinance-100K训练数据集
- 行业方案库:覆盖智能投顾、反欺诈、监管报送等100+场景
✨ 站长提示:金融机构可申请免费测试沙箱环境,1小时快速部署POC验证!
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