在刚刚落幕的世界人工智能大会上，科技界迎来了一款颇具看点的新品：蚂蚁数科正式发布了其自主研发的金融推理大模型——Agentar-Fin-R1。这款模型并非简单套用通用大模型，而是深度聚焦金融行业的复杂性和高要求，旨在为金融机构打造一个既专业又安全可靠的智能“大脑”。
金融大模型：AI与金融“联姻”的关键一步
为什么要做一个专门的金融大模型？蚂蚁数科CEO赵闻飙在发布会上点明了关键。他指出，当前通用大模型与金融业的实际应用之间存在着一道“知识鸿沟”。金融领域涉及大量专业术语、复杂逻辑和严格的合规要求，通用模型往往难以精准把握。因此，构建一个“天生懂金融”的模型，是AI技术真正赋能金融行业的必由之路。Agentar-Fin-R1正是为了弥合这道鸿沟而生，它基于阿里巴巴强大的通义千问Qwen3大模型进行二次开发，并在金融专业性、推理能力和安全合规性上做了深度优化。
硬核实力：评测“打怪升级”，屡获佳绩
衡量一个AI模型是否出色，评测是绕不开的一环。Agentar-Fin-R1在多个权威评测基准上展现出了不俗的实力。在FinEval1.0和FinanceIQ等金融大模型专门的评测中，它都取得了优异的成绩，甚至在同等参数规模下，超越了开源的通用大模型Deepseek-R1。这意味着，在处理金融相关的复杂任务时，Agentar-Fin-R1的“思考”和“判断”能力更为精准。为了满足不同金融机构在各种场景下的需求，该模型提供了320亿和80亿两种参数的版本，以应对不同性能和成本的考量。
“懂”的背后：海量数据与专业知识的融合
Agentar-Fin-R1之所以能“懂金融”，离不开蚂蚁数科在数据和技术上的深厚积累。蚂蚁数科构建了一个业内领先的金融任务分类体系，覆盖了银行、证券、保险、基金、信托等六大类、六十六小类的金融场景。在此基础上，结合千亿级别的金融专业数据语料，并通过专家标注的金融长思维链（CoT）构造机制，模型得以学习金融领域的复杂推理逻辑。这种“以数据驱动、以专家知识校准”的模式，是Agentar-Fin-R1能够精准服务金融业务的基石。
落地应用：从“对话”到“增长”的真实案例
模型再强大，最终还是要看落地效果。目前，Agentar-Fin-R1已经成功应用于某银行的“AI手机银行”项目。通过与用户进行自然、流畅的对话，模型能够提供更贴心、更便捷的金融服务。其中，对于老年客户而言，这种“对话即服务”的模式极大地提升了用户体验和满意度。更令人瞩目的是，该项目的上线直接带动了手机银行月活跃用户数实现了25%的增长。这不仅仅是一个技术上的突破，更是AI模型为实体业务带来实际增长的有力证明。
Agentar-Fin-R1的发布，标志着金融大模型正从概念走向落地，成为驱动金融行业智能化转型的重要引擎。未来，金融机构在AI领域的投入和应用深度，将直接决定其在市场竞争中的优势地位。
