金融推理大模型，正式发布|要闻速递

今天，在世界人工智能大会上，我们正式发布金融推理大模型Agentar-Fin-R1，为金融AI应用打造“可靠、可控、可优化”的智能中枢。

金融业正加速拥抱大模型。但在实际金融场景中，往往需要高度专业的金融知识、复杂的业务逻辑推理能力以及严格的金融级安全合规等要求，通用的大模型在解决实际金融任务时仍然存在诸多挑战。

Agentar-Fin-R1正是为金融应用而生。展开讲讲，它有三大优势：

(相关资料图)

更懂金融专业，模型“出厂即专家”

在数据层面，蚂蚁数科构建了业内最全面与专业的金融任务分类体系，包括6大类、66小类场景，覆盖银行、证券、保险、基金、信托等金融全场景。

基于千亿级金融专业数据语料，通过可信数据合成技术以及结合专家标注的金融长思维链（CoT）构造机制，提升模型处理复杂任务的能力，让大模型“天生懂金融，出厂即专家”。

更高效的训练算法，大幅降低应用门槛

在训练层面，创新的加权训练算法，提高大模型对复杂金融任务学习效率与性能。在后续业务应用中，可显著减少二次微调的数据需求与算力消耗，有效降低大模型在企业落地的门槛与成本。

不断更新迭代，自主进化

Agentar-Fin-R1还能不断更新迭代，吸收最新的金融政策、市场动态等关键信息，并通过配套评测工具进行针对性优化，让模型能力在真实业务场景中不断进化。

为了考察大模型在实际金融场景中的能力，蚂蚁数科联合中国工商银行、宁波银行、北京前沿金融监管科技研究院、上海人工智能行业协会联合推出Finova大模型金融应用评测基准，深度考察智能体能力、复杂推理以及安全合规能力。

目前Finova已经全面开源，推动行业共同提升大模型在金融领域的应用水平。

评测结果显示，Agentar-Fin-R1在FinEval1.0、FinanceIQ以及Finova等金融大模型评测基准上均超越Deepseek-R1等同尺寸开源通用大模型以及金融大模型，显示出更强的金融专业性、推理能力以及安全合规能力。并且模型在金融能力显著增强的同时，通用能力也表现出较高水准。

今天，我们还联合十余家科技伙伴共同发起「金融智能体应用联创联盟」，联盟将积极推进金融AI的行业标准、产业应用、生态合作，构建开放共赢的协作平台，推动行业繁荣。

未来，我们还会携手更多行业伙伴，让大模型在金融业从“可用”到“好用”，加速大模型在金融行业的规模化价值落地。