No campo da tecnologia financeira, um grande avanço é reescrever as regras do setor. A equipe do Sufe-Aiflm-Lab liderada pelo professor Zhang Liwen, da Escola de Estatística e Ciência de Dados da Universidade de Finanças e Economia de Xangai, abriu oficialmente a fonte do modelo FIN-R1 desenvolvido em conjunto por Caiyuexingchen. Essa conquista inovadora causou um alvoroço no setor. Esse grande modelo específico financeiro baseado na arquitetura QWEN2.5-7B demonstrou excelente desempenho em vários benchmarks financeiros por meio de métodos avançados de aprendizado e treinamento de reforço, tornando-se um novo referência no setor.
A característica mais impressionante do modelo FIN-R1 é sua incrível eficiência. Embora tenha apenas uma escala de parâmetros 7B, seu desempenho ultrapassa muitos concorrentes com escalas de parâmetros maiores. Especialmente em tarefas-chave como o Raciocínio Financeiro (FINQA) e o controle de qualidade financeiro de conversação (convfinqa), o Fin-R1 venceu o campeonato com uma vantagem absoluta, demonstrando totalmente sua compreensão profunda e análise precisa no campo financeiro.
O design desse modelo leva totalmente em consideração as necessidades dos principais cenários de negócios financeiros, e sua cobertura funcional é incrível. Desde a redação do código financeiro, a construção de modelos de preços até o desenvolvimento do script de avaliação de risco, da análise quantitativa precisa até o cálculo do relatório complexo, o FIN-R1 pode ser concluído com facilidade. Além disso, pode gerar suavemente modelos financeiros e relatórios profissionais em inglês, fornecer análise de conformidade de segurança financeira, realizar funções inteligentes de controle de risco, como antifraud e previsão de inadimplência da transação e até conduzir análises de sustentabilidade ESG, como meio ambiente, sociedade e governança. Pode ser chamado de assistente de IA geral no campo financeiro.
O sucesso da Fin-R1 é inseparável de sua rota técnica avançada. A equipe de P&D construiu a arquitetura do modelo com base na instrução QWEN2.5-7B e usou inovador a estrutura Deepseek-R1 para "destilação de dados" e "triagem de qualidade de roda dupla". Através do método de treinamento para combinar supervisão e ajuste fino (SFT) e aprendizado de reforço (RL) de dados da cadeia de pensamento de alta qualidade, os assistentes de IA nesse campo financeiro foram criados com sucesso, fornecendo forte suporte técnico para a transformação digital do setor financeiro.
Vale ressaltar que o FIN-R1 não apenas suporta o ambiente chinês, mas também pode realizar modelagem financeira, geração de relatórios e interação de diálogo no ambiente inglês, mostrando recursos de linguagem cruzada extremamente fortes. O advento desse modelo de código aberto fornecerá um forte apoio à transformação digital do setor financeiro e deve se tornar um bom assistente de analistas financeiros, especialistas em controle de risco e consultores de investimento, elevando a tecnologia financeira a novos patamares.