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蚂蚁金融大模型Agentar-Fin-R1：专业推理超DeepSeek，AI管钱新纪元
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当社交媒体上充斥着“AI帮我选基金，怒赚8%”的晒单时，我们似乎正迎来一个由人工智能驱动的个人理财新时代。然而，当真正要将辛苦赚来的积蓄交给一个算法时，一个严肃的问题浮出水面：AI，真的懂金融吗？
金融行业远比简单的问答复杂，它涉及严谨的业务逻辑、环环相扣的任务链条，以及不容有失的安全合规。通用大模型（LLM）虽然知识渊博，但在专业性和可靠性上往往难以满足金融场景的苛刻要求。在2025世界人工智能大会（WAIC）上，蚂蚁数科发布的金融推理大模型 Agentar-Fin-R1，为这个问题提供了一个强有力的答案，也为我们揭示了AI在专业领域应用的未来方向。要跟上这类前沿AI资讯，可以多关注像 https://aigc.bar 这样的AI门户网站。
为何通用大模型在金融领域“水土不服”？
近年来，ChatGPT、Claude等通用大模型展现了惊人的语言能力，但在金融等高风险、高专业的领域，它们与实际应用之间存在着一道难以逾越的“知识鸿沟”。
- 专业知识鸿沟：金融领域充满了复杂的术语、产品结构和监管条例。通用模型训练语料虽广，但对这些专业知识的理解深度和准确性不足，容易产生“幻觉”。
- 复杂推理缺失：金融决策并非简单的信息检索，而是一个需要多步推理的过程，例如分析财报、评估信贷风险、制定投资策略等。这要求模型不仅要“知其然”，更要“知其所以然”。
- 安全合规的红线：金融行业受到严格监管，数据隐私、反洗钱、合规销售是不可触碰的红线。通用模型缺乏这种“原则性”约束，潜在风险极高。
蚂蚁数科CEO赵闻飙指出，构建专业的金融大模型，是推动金融智能体（Agent）真正落地的必由之路。
Agentar-Fin-R1：天生为金融而生的“专业选手”
为了填补鸿沟，Agentar-Fin-R1从设计之初就深植于金融土壤，其核心优势在于其独特的训练方法和数据体系。
1. 业内最真实的金融数据集
研发团队为Agentar-Fin-R1构建了一个覆盖银行、证券、保险、基金等全场景的金融任务体系，包含6大类、66个细分场景。这套在千亿级金融专业语料上训练的体系，使其真正做到“天生懂金融，出厂即专家”。
2. 创新的“原则类合成数据”
这可以说是Agentar-Fin-R1的一大创举。通过引入包含数据合规、身份校验、反洗钱等监管红线的“原则类合成数据”，模型在训练阶段就内化了合规意识，从源头上降低了业务风险。
3. 金融长思维链（CoT）打磨
通过专家标注的金融长思维链数据进行微调，模型学会了像金融专家一样思考，能够处理复杂的、需要多步骤推理的任务，确保了决策过程的逻辑性和可靠性。
不止是知识渊博，更是“会思考、能进化”
一个优秀的金融大模型不应是静止的知识库，而应是一个能适应市场变化的动态系统。Agentar-Fin-R1具备两大关键特性：
- 加权训练算法：该算法能动态发现模型的薄弱环节并进行针对性强化。这意味着金融机构在后续应用中，可以显著减少二次微调的成本，大大降低了部署门槛。
- 自主进化能力：依托动态更新的金融任务体系，Agentar-Fin-R1能够持续吸收最新的金融政策、监管条例和市场变化，发现自身盲点并补齐能力短板，在真实业务中不断变强。这正是AGI（通用人工智能）在垂直领域的理想实践。
性能实测：32B模型如何超越671B？
是骡子是马，拉出来遛遛。Agentar-Fin-R1的性能表现极为亮眼，尤其是在与更大参数规模的通用模型的对比中。
在FinEval1.0和FinanceIQ这两大权威金融评测基准上，Agentar-Fin-R1-32B（320亿参数）版本全面超越了DeepSeek-R1、GPT-o1等同尺寸甚至更大参数的通用模型。
更具说服力的是，在由蚂蚁牵头，联合工行、宁波银行等机构共同打造的金融智能体新评测基准Finova上，Agentar-Fin-R1-32B的得分甚至超越了参数规模高达671B的DeepSeek-R1。
这充分证明：在专业领域，经过精心设计和训练的专业模型，其效率和准确性可以远超参数规模庞大的通用模型。未来的竞争关键，将从“比谁参数大”转向“比谁推理更专业”。
目前，Agentar-Fin-R1已经推出了8B和32B等多个版本，并已在多家银行的手机银行等场景落地，有效提升了客户满意度和月活用户。
总而言之，Agentar-Fin-R1的发布，不仅是蚂蚁集团在人工智能领域的一大步，更是整个金融科技行业的重要里程碑。它标志着LLM正从“泛泛而谈”走向“精准实干”。未来，金融机构的核心竞争力，将在很大程度上取决于其对这类专业AI的应用深度。想获取更多关于AI变现和行业应用的AI日报，请持续关注 https://aigc.bar。
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