蚂蚁数科发布金融推理大模型，金融智能体“长跑”提速 | 最前线

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，为金融行业的智能化提供了强大的技术底座，降低了开发和应用的门槛，堪称金融智能化的“新基建”。

7月28日，在世界人工智能大会（WAIC 2025）上，蚂蚁数科正式发布金融推理大模型Agentar-Fin-R1。

据悉，该模型专为金融业应用打造，在三大主流金融基准测试中均取得最高评分，超越Deepseek等开源通用大模型及金融大模型，在金融专业性、推理能力以及安全合规能力上表现突出。

此外，蚂蚁数科还提供非推理版本的14B与72B参数金融大模型以及基于百灵基础大模型的MOE架构大模型满足金融机构在多样化场景部署的需求。

当前，AI大模型在金融场景中仍然存在大模型的幻觉问题、输出稳定性问题、过程可解释性问题等挑战，专业化的金融推理大模型就成了必然需求。

基于一行业痛点，蚂蚁数科CTO王维告诉36氪，蚂蚁数科的模型产品思路是从水平通用大模型向专业/专用模型演进。“把过去产品所积累对客户、场景以及解决方案的了解，能够更深入吸取，进而实现垂直专用的转变。”

具体来说，在数据层面，蚂蚁数科构建了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，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，提高大模型对复杂金融任务的学习效率与性能。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，降低大模型落地的门槛与成本。

值得一提的是，蚂蚁数科不仅研发行业模型，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。

打个比方，如果说大模型是“大脑”，那么智能体就是将这个“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。

据悉，目前蚂蚁数科已联合金融行业伙伴推出超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，金融机构可以“即插即用”，提升一线员工工作效率超80%。

AI大模型要真正成为驱动业务增长的关键引擎，不仅关乎技术突破，更在于对金融场景的理解与实践。而蚂蚁在后一方面有着长期的实践经验。

蚂蚁数科AI技术负责人章鹏表示，蚂蚁数科站在了AI大模型和金融的交汇点上。蚂蚁集团有很多自有实践的业务场景，AI智能体经过了蚂蚁的亲身实践，同时数科又可以接触到不同类型的金融机构，因而积累了丰富的交叉经验。

不止蚂蚁数科，世界人工智能大会（WAIC 2025）上，科技厂商在金融领域的智能体应用解决方案已遍地开花。从应用场景看，金融智能体也从对客辅助工具的“单点尝试”走向授信决策等核心业务场景，逐步走向规模化应用。

“当前正是AI智能体百花争鸣的时代，AI智能体的发展将是一场长跑。蚂蚁数科想走的路就是在垂直领域里持续奔跑，特别是在金融领域里，把蚂蚁的禀赋更大程度发挥出来。”王维对36氪表示。