金融技術の分野では、主要なブレークスルーは、業界のルールを書き直すことです。 SUFE-AIFLM-LABチームは、上海財務経済大学の統計学部のZhang Liwen教授が率いるチームが、Caiyuexingchenが共同で開発したFIN-R1モデルのソースを公式に開設しました。この革新的な成果は、業界で大騒ぎを引き起こしました。 QWEN2.5-7Bアーキテクチャに基づくこの財務固有の大きなモデルは、高度な強化学習とトレーニング方法を通じて複数の金融ベンチマークで優れたパフォーマンスを実証し、業界の新しいベンチマークになりました。
FIN-R1モデルの最も印象的な機能は、その驚くべき効率です。 7Bパラメータースケールのみがありますが、そのパフォーマンスは、より大きなパラメータースケールで多くの競合他社を上回ります。特に、財務形式の推論（FINQA）や会話型金融QA（Convfinqa）などの主要なタスクでは、FIN-R1が絶対的な優位性でチャンピオンシップを獲得し、金融分野での詳細な理解と正確な分析を完全に実証しました。
このモデルの設計は、コア金融ビジネスシナリオのニーズを完全に考慮しており、その機能的なカバレッジは驚くべきものです。財務コードの作成、価格設定モデルの構築からリスク評価スクリプト開発まで、正確な定量分析から複雑なレポート計算まで、FIN-R1は簡単に完了できます。さらに、英語の財務モデルと専門的なレポートをスムーズに生成し、金融セキュリティコンプライアンス分析を提供し、トランザクションアンチフードやデフォルト予測などのインテリジェントなリスク制御機能を実現し、環境、社会、ガバナンスなどのESGの持続可能性分析を実施することができます。金融分野のオールラウンドAIアシスタントと呼ぶことができます。
FIN-R1の成功は、高度な技術的ルートと分離できません。 R＆Dチームは、QWEN2.5-7B-Instructに基づいてモデルアーキテクチャを構築し、「データ蒸留」および「デュアルホイール品質スクリーニング」のためにDeepSeek-R1フレームワークを革新的に使用しました。高品質の思考チェーンデータの監督と微調整（SFT）と補強学習（RL）を組み合わせるトレーニング方法を通じて、この金融分野のAIアシスタントは成功裏に作成され、金融業界のデジタル変換に対する強力な技術サポートを提供します。
FIN-R1は中国の環境をサポートするだけでなく、財務モデリング、レポート生成、および対話の相互作用を英語環境で実施し、非常に強力な言語間能力を示していることに言及する価値があります。このオープンソースモデルの出現は、金融業界のデジタル変革を強力にサポートし、金融アナリスト、リスク管理の専門家、投資コンサルタントの優れたアシスタントになると予想され、金融技術を新たな高みに押し上げます。