蚂蚁数科发布金融推理大模型，加速金融智能化

作者 | 王方玉

编辑 | 苏建勋

AI大模型，作为新一代人工智能的基石，正为金融行业的智能化转型提供坚实的技术支撑，降低开发与应用的门槛，堪称金融行业的“新基建”。

在7月28日举办的世界人工智能大会（WAIC 2025）上，蚂蚁数科正式推出了其金融推理大模型Agentar-Fin-R1。

该模型专为金融行业设计，在三大主流金融基准测试中均取得了最高评分，超越了Deepseek等开源通用大模型及金融大模型，展现了卓越的专业性、推理能力以及安全合规能力。

此外，蚂蚁数科还提供了非推理版本的14B与72B参数金融大模型，以及基于百灵基础大模型的MOE架构大模型，以满足金融机构在多样化场景中的部署需求。

尽管AI大模型在金融场景中仍面临大模型的幻觉问题、输出稳定性问题以及过程可解释性问题等挑战，但专业化的金融推理大模型已成为必然需求。

针对行业痛点，蚂蚁数科CTO王维向36氪透露，蚂蚁数科的模型产品策略正由水平通用大模型向专业/专用模型演进。“我们致力于将过去积累的客户、场景以及解决方案的深入理解，转化为垂直专用的创新产品。”

在数据层面，蚂蚁数科构建了全面且专业的金融任务分类体系，涵盖6大类、66小类场景，涉及银行、证券、保险、基金、信托等全金融领域。依托千亿级金融专业数据语料，结合可信数据合成技术和专家标注的金融长思维链（CoT）构造机制，显著提升了模型处理复杂任务的能力。

在训练层面，蚂蚁数科采用了创新的加权训练算法，提高了大模型对复杂金融任务的学习效率与性能。在实际业务应用中，该算法能显著减少二次微调的数据需求与算力消耗，降低了大模型应用的门槛与成本。

值得一提的是，蚂蚁数科不仅专注于行业模型的研发，还布局了从金融行业大模型、AI平台到上层应用的全栈式解决方案。

如果将大模型比作“大脑”，那么智能体就是将这一“大脑”的认知能力转化为具体金融业务执行力的“身体”和“行动者”。蚂蚁数科发布的金融推理大模型，有助于进一步加速金融智能体的落地应用。

目前，蚂蚁数科已联合多家金融机构推出超过百个金融智能体解决方案，覆盖银行、证券、保险、通用金融等四大领域。这些解决方案使金融机构能够“即插即用”，一线员工的工作效率提升超过80%。

要使AI大模型真正成为驱动业务增长的关键引擎，不仅需要技术突破，更需深入理解与实践金融场景。在这方面，蚂蚁数科拥有丰富的实践经验。

蚂蚁数科AI技术负责人章鹏表示，蚂蚁数科正处于AI大模型与金融的交汇点。凭借蚂蚁集团众多自有实践的业务场景以及广泛的金融机构合作网络，蚂蚁数科积累了丰富的交叉经验。

在WAIC 2025上，科技厂商在金融领域的智能体应用解决方案层出不穷。从应用场景来看，金融智能体正从对客辅助工具的“单点尝试”走向授信决策等核心业务场景，逐步迈向规模化应用。

“当前正是AI智能体竞相发展的时代。蚂蚁数科的目标是在垂直领域持续深耕，特别是在金融领域充分发挥其优势。”王维对36氪表示。