금융 기술 분야에서 주요 돌파구는 업계 규칙을 다시 작성하는 것입니다. 상하이 금융 및 경제 대학의 통계 및 데이터 과학 학교의 Zhang Liwen 교수가 이끄는 Sufe-AIFLM-LAB 팀은 Caiyuexingchen이 공동으로 개발 한 FIN-R1 모델 소스를 공식적으로 개설했습니다. 이 혁신적인 업적은 업계에서 격변을 일으켰습니다. QWEN2.5-7B 아키텍처를 기반으로하는이 재무 별 큰 모델은 고급 강화 학습 및 교육 방법을 통해 여러 재무 벤치 마크에서 우수한 성과를 보여 주었으며 업계의 새로운 벤치 마크가되었습니다.
FIN-R1 모델의 가장 인상적인 기능은 놀라운 효율성입니다. 7b 매개 변수 스케일 만 있지만 성능은 더 큰 매개 변수 척도를 가진 많은 경쟁 업체를 능가합니다. 특히 FINQA (Financial Form Reseving) 및 대화식 금융 QA (ConvfinQA)와 같은 주요 작업에서 FIN-R1은 절대적인 이점으로 챔피언십에서 우승하여 금융 분야에서 심층적 인 이해와 정확한 분석을 완전히 보여줍니다.
이 모델의 설계는 핵심 금융 비즈니스 시나리오의 요구를 완전히 고려하며 기능적 범위는 놀랍습니다. 금융 코드 작성, 가격 모델 구성에서 위험 평가 스크립트 개발에 이르기까지 정확한 정량 분석에서 복잡한 보고서 계산에 이르기까지 FIN-R1을 쉽게 완료 할 수 있습니다. 또한 영어 재무 모델 및 전문 보고서를 원활하게 생성하고, 재무 보안 준수 분석을 제공하며, 거래 방지 및 기본 예측과 같은 지능적인 위험 제어 기능을 실현하며 환경, 사회 및 거버넌스와 같은 ESG 지속 가능성 분석을 수행 할 수 있습니다. 금융 분야의 All-Round AI 조수라고 할 수 있습니다.
FIN-R1의 성공은 고급 기술 경로와 분리 할 수 없습니다. R & D 팀은 QWEN2.5-7B 추정을 기반으로 모델 아키텍처를 구축했으며 "데이터 증류"및 "듀얼 휠 품질 스크린"에 DeepSeek-R1 프레임 워크를 혁신적으로 사용했습니다. 고품질 사고 체인 데이터의 감독 및 미세 조정 (SFT)과 강화 학습 (RL)을 결합하는 교육 방법을 통해이 금융 분야의 AI 보조원은 금융 산업의 디지털 혁신에 대한 강력한 기술 지원을 제공했습니다.
FIN-R1은 중국 환경을 지원할뿐만 아니라 영국 환경에서 재무 모델링, 보고서 생성 및 대화 상호 작용을 수행하여 매우 강력한 교차 능력을 보여줄 수 있다는 점을 언급 할 가치가 있습니다. 이 오픈 소스 모델의 출현은 금융 산업의 디지털 혁신에 대한 강력한 지원을 제공 할 것이며 재무 분석가, 위험 관리 전문가 및 투자 컨설턴트의 훌륭한 보조원이되어 금융 기술을 새로운 차원으로 밀어 넣을 것으로 예상됩니다.