人工智能在金融行业的应用趋势 - 大模型和智能体成为2025世界人工智能大会最热话题，金融行业因其数字化程度高、数据密度大、应用场景丰富，成为AI率先落地的绝佳行业 [1][3] - 金融推理大模型是金融AI智能体发展的关键一步，将推动行业向更智能、高效方向发展，国内首个专注金融推理的商业化大模型Agentar-Fin-R1正式发布 [1][5] - AI智能体产业价值释放的关键在于从"水平通用"向"垂直专用"转变，需深入业务场景解决行业深层痛点而非浅层问题 [3][5] 金融推理大模型的核心价值 - 金融推理大模型作为智能体的核心智能引擎，需具备深度行业理解能力，解决现有通用大模型在金融专业知识、业务逻辑推理、安全合规等方面的局限性 [4][5] - 推理大模型提供推演能力、泛化能力、意图识别和结构化表达，是企业采用新技术取代原有模式的基础，其可解释性满足金融机构对模型思考过程的需求 [5][8] - 蚂蚁数科构建了覆盖6大类66小类金融场景的分类体系，基于千亿级金融语料和专家标注的长思维链机制，显著提升模型处理复杂任务的能力 [6] 金融推理大模型的技术实现路径 - 模型开发遵循三个"E"原则：高质量数据（Excellent data）、持续迭代（Evolving）、工程效率（Efficiency），数据需来自真实问题并经过金融专家校验 [6] - 采用两阶段加训模式：第一阶段大规模训练建立金融基础能力，第二阶段针对具体场景本地微调，并通过高频迭代机制持续优化模型表现 [7] - 通过训练与评测一体化联动，结合金融动态和市场变化完善任务体系，确保模型知识常新并贴合业务实际需求 [7][8] 金融AI的未来发展方向 - 金融推理大模型将推动智能体进入业务深水区，从解决70-80%问题向更高覆盖率演进，但需理性看待技术边界，避免在关键决策场景直接应用 [8][9] - 当前模型迭代以技术驱动为主，需先解决成本效率问题，未来市场因素将更主导，技术越过拐点后场景渗透将加速 [8][9] - 金融AI应用正从通用领域向业务场景深化过渡，推理大模型将成为这一进程的重要推动力 [8]