螞蟻數科發佈金融推理大模型，金融智能體「長跑」提速 | 最前線

作者 | 王方玉

編輯 | 蘇建勛

AI大模型作為新一代人工智能的基石，為金融行業的智能化提供了強大的技術底座，降低了開發和應用的門檻，堪稱金融智能化的「新基建」。

7月28日，在世界人工智能大會（WAIC 2025）上，螞蟻數科正式發佈金融推理大模型Agentar-Fin-R1。

據悉，該模型專為金融業應用打造，在三大主流金融基準測試中均取得最高評分，超越Deepseek等開源通用大模型及金融大模型，在金融專業性、推理能力以及安全合規能力上表現突出。

此外，螞蟻數科還提供非推理版本的14B與72B參數金融大模型以及基於百靈基礎大模型的MOE架構大模型滿足金融機構在多樣化場景部署的需求。

當前，AI大模型在金融場景中仍然存在大模型的幻覺問題、輸出穩定性問題、過程可解釋性問題等挑戰，專業化的金融推理大模型就成了必然需求。

基於一行業痛點，螞蟻數科CTO王維告訴36氪，螞蟻數科的模型產品思路是從水平通用大模型向專業/專用模型演進。「把過去產品所積累對客户、場景以及解決方案的瞭解，能夠更深入吸取，進而實現垂直專用的轉變。」

具體來説，在數據層面，螞蟻數科構建了全面與專業的金融任務分類體系，包括6大類、66小類場景，覆蓋銀行、證券、保險、基金、信託等金融全場景。基於千億級金融專業數據語料，通過可信數據合成技術以及結合專家標註的金融長思維鏈（CoT）構造機制，顯著提升了模型處理複雜任務的能力。

在訓練層面，螞蟻數科採用了創新的加權訓練算法，提高大模型對複雜金融任務的學習效率與性能。在后續業務應用中，可顯著減少二次微調的數據需求與算力消耗，降低大模型落地的門檻與成本。

值得一提的是，螞蟻數科不僅研發行業模型，還佈局了從金融行業大模型、AI平臺到上層應用的全棧式解決方案。

打個比方，如果説大模型是「大腦」，那麼智能體就是將這個「大腦」的認知能力轉化為具體金融業務執行力的「身體」和「行動者」。螞蟻數科發佈的金融推理大模型，有助於進一步加速金融智能體的落地應用。

據悉，目前螞蟻數科已聯合金融行業夥伴推出超百個金融智能體解決方案，覆蓋銀行、證券、保險、通用金融等四大領域，金融機構可以「即插即用」，提升一線員工工作效率超80%。

AI大模型要真正成為驅動業務增長的關鍵引擎，不僅關乎技術突破，更在於對金融場景的理解與實踐。而螞蟻在后一方面有着長期的實踐經驗。

螞蟻數科AI技術負責人章鵬表示，螞蟻數科站在了AI大模型和金融的交匯點上。螞蟻集團有很多自有實踐的業務場景，AI智能體經過了螞蟻的親身實踐，同時數科又可以接觸到不同類型的金融機構，因而積累了豐富的交叉經驗。

不止螞蟻數科，世界人工智能大會（WAIC 2025）上，科技廠商在金融領域的智能體應用解決方案已遍地開花。從應用場景看，金融智能體也從對客輔助工具的「單點嘗試」走向授信決策等核心業務場景，逐步走向規模化應用。

「當前正是AI智能體百花爭鳴的時代，AI智能體的發展將是一場長跑。螞蟻數科想走的路就是在垂直領域里持續奔跑，特別是在金融領域里，把螞蟻的稟賦更大程度發揮出來。」王維對36氪表示。