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螞蟻數科發布金融推理大模型Agentar-Fin-R1,AI金融版圖再擴容

2025-07-28 18:20

7月28日,在2025世界人工智能大會(WAIC)論壇上,螞蟻數科正式發布金融推理大模型Agentar-Fin-R1。螞蟻數科CEO趙聞飆在發言中表示:“通用大模型距離產業實際應用存在‘知識鴻溝’。構建專業的金融大模型是推進金融與AI深度融合的必然路徑。”Agentar-Fin-R1大模型基于Qwen3研發,在FinEval1.0、FinanceIQ等權威金融大模型評測基準上表現出色,超越了DeepSeek-R1等同尺寸開源通用大模型以及金融大模型。

同時,Agentar-Fin-R1具備強大的推理能力,能夠處理復雜的金融邏輯和數據分析任務。例如,在風險評估方面,它可以快速分析大量的金融數據,包括市場趨勢、企業財務狀況、行業動態等,為金融機構提供精準的風險預警和建議。在投資決策領域,Agentar-Fin-R1能夠根據不同的投資目標和風險偏好,生成個性化的投資組合方案,幫助投資者實現資產的最優配置。趙聞飆強調,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,Agentar-Fin-R1的發布將助力金融機構提升業務效率和競爭力。

AI產品布局:全棧覆蓋,構建生態

螞蟻數科在AI產品布局上呈現出全棧覆蓋的特點,從底層技術到上層應用,形成了一個完整的AI生態。

在大模型層面,螞蟻數科不僅推出了金融推理大模型Agentar-Fin-R1,還參與了螞蟻百靈大模型家族的開源發布。百靈大模型家族涵蓋了語言、推理、多模態三大模型系列,性能領先同類模型。其中開源的多模態大模型Ming-lite-omni月下載量超3萬,廣泛應用于健康、金融、生活服務等多個場景。

在智能體平臺方面,螞蟻數科推出了“Agentar全棧企業級智能體平臺”。該平臺通過知識工程、評測、安全風控、MCP、金融大模型等能力,聯合行業開發了100余種金融智能體應用方案,落地智能風控、營銷、財富管理等核心場景。例如,在智能風控場景中,Agentar平臺可以實時監測金融交易數據,識別異常行為,有效防范金融欺詐風險;在營銷場景中,它能夠根據用戶的金融需求和偏好,精準推送個性化的金融產品和服務,提高營銷效率。

螞蟻數科首席技術官,螞蟻集團副總裁王維曾在數字金融與金融安全大會中指出,當前智能體已從單環節應用轉向全局業務嵌入(To C/To B/To員工),但在規模化落地中仍面臨效率與成本博弈、數據價值與安全平衡以及場景泛化與專業能力斷層等核心挑戰。Agentar平臺通過四大能力體系驅動金融變革,包括垂直領域超級大腦、動態業務活字典、MCP即插即用市場和金鐘罩安全體系,有效解決了這些挑戰,為金融智能體的大規模應用提供了可行方案。

AI產品迭代,持續創新

以螞蟻數科四大產品為例,SOFAStack、蟻盾、摩斯、mPaaS針對云原生、產業風控、隱私計算和移動科技分別發布了融合螞蟻大模型、AI技術的行業解決方案。

SOFAStack升級5.0版本后,產品線與螞蟻集團自研CodeFuse全面融合,涵蓋設計、研發、測試、運維等領域,形成從領域建模到智能運維的端到端Copilot產品解決方案,預計將為企業產研效率提升30%。蟻盾發布“知識交互建模引擎”,在通用算法底座之上,傳統企業可通過與AI交互方式,注入行業經驗,最快10分鐘構建成垂直行業的個性化風控引擎。摩斯搭建行業安全數據聯盟,讓參與方通過隱私計算查詢黑名單、多頭貸款等統計數據,打造行業內的聯防聯控機制。mPaaS5.0融合螞蟻自主研發的大模型技術,從運營、服務和體驗管理三個方面實現移動全鏈路的智能化升級,為用戶提供更加智能化的服務和體驗。

除此之外,螞蟻數科還聯合浙江大學、利物浦大學和華東師范大學組成的聯合團隊提出創新跨域微調框架ScaleOT,可在模型性能無損前提下,將模型隱私保護效果提升50%,降低了90%的算力消耗,已融入摩斯大模型隱私保護產品中。OceanBase海揚數據庫作為AI時代的一體化數據底座,服務金融、能源等2000余家客戶,居中國分布式數據庫本地部署市場之首。其多模向量檢索、PowerRAG等AI能力,助力企業部署智能問答、企業級Agent等應用。

在全球化進程加速的背景下,螞蟻數科也積極拓展海外市場。螞蟻國際以“AI安全性、金融服務專業性及全棧式AI平臺”三大核心能力,向世界輸出中國金融科技AI創新。目前,螞蟻國際已服務200多個國家和地區,連接超1億商戶與17億消費者賬戶,為全球用戶提供了便捷、高效的金融服務。

 

免責聲明:本文觀點僅代表作者本人,供參考、交流,不構成任何建議。
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