上海，[日期] – 上海财经大学与财跃星辰近日联合发布了其首个金融领域R1类推理大模型——Fin-R1。该模型基于7B参数的Qwen2.5-7B-Instruct架构，旨在通过在金融推理场景下进行高质量思维链数据训练，显著提升金融领域的复杂推理能力。
在权威评测中，Fin-R1取得了平均75.2分的成绩，与行业标杆DeepSeek-R1仅相差3分，位居榜单第二，展现了其强大的实力和潜力。
Fin-R1：金融智能的新引擎
Fin-R1的核心优势在于其强大的金融推理与决策能力。它能够处理复杂的金融推理任务，例如金融数据的数值推理、金融新闻情感分类、因果关系提取等，为金融决策提供准确且可解释的依据。此外，Fin-R1还具备自动化金融业务流程的能力，在金融合规检查、机器人投顾等实际应用中表现出色，从而提高效率并降低人工成本。
该模型还支持中文和英文两种语言，覆盖多种金融业务场景，满足不同语言环境下的金融推理需求。值得一提的是，Fin-R1以7亿参数的轻量化结构实现了高性能，显著降低了部署成本，使其更适合在资源受限的环境中使用。
技术解析：数据驱动与强化学习
Fin-R1的技术原理主要体现在数据构建和模型训练两个方面。
- 数据构建： 为了解决金融数据碎片化的问题，Fin-R1团队构建了高质量的金融推理数据集Fin-R1-Data。该数据集包含约60k条面向专业金融推理场景的高质量COT（Chain-of-Thought，思维链）数据。数据集的构建过程包括从多个权威数据源进行领域知识蒸馏筛选，并采用“答案+推理”双轮质量打分筛选方法，以确保数据的准确性和可靠性。
- 模型训练： Fin-R1的训练过程分为两个阶段：
- 第一阶段——推理能力注入： 使用ConvFinQA和FinQA金融数据集对Qwen2.5-7B-Instruct进行监督微调（SFT），帮助模型初步提升金融推理能力。
- 第二阶段——强化学习优化： 在掌握复杂推理技能后，采用GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法作为核心框架，结合格式奖励和准确度奖励进行强化学习。同时引入基于模型的验证器（Model-Based Verifier），采用Qwen2.5-Max进行答案评估，生成更加精确可靠的奖励信号，提升强化学习的效果和稳定性。
应用前景：赋能金融各领域
Fin-R1的应用场景广泛，涵盖了金融行业的多个关键领域：
- 智能风控： Fin-R1的动态信用评分模型能够让风险评估更精准，实时监测交易异常，有效防范金融风险。
- 投资决策辅助： 在基金投资中，Fin-R1可以辅助投资顾问进行资产配置，帮助用户做出更明智的决策。
- 量化交易： Fin-R1可以参与量化交易代码的编写，提升从业者的代码效率，助力量化交易策略的开发。
- ESG分析： Fin-R1能够协助生成符合GRI标准的ESG报告，助力企业绿色转型，满足市场对企业可持续发展的要求。
- 市场趋势预测： 在保险行业，Fin-R1能够高效评估保单收益，预测市场趋势。
行业影响与未来展望
Fin-R1的发布标志着中国在金融领域的大模型研发方面取得了重要进展。该模型的轻量化设计和强大的推理能力，使其在资源有限的环境中也能发挥重要作用，为金融机构提供了更具成本效益的AI解决方案。
随着金融科技的不断发展，Fin-R1有望在未来金融领域发挥更大的作用，推动金融行业的智能化转型。上海财经大学和财跃星辰表示，将继续投入研发，不断提升Fin-R1的性能和应用范围，为金融行业的创新发展贡献力量。
相关链接：
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/SUFE-AIFLM-Lab/Fin-R1
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.16252 (请注意，提供的arXiv链接可能需要更新为实际链接)
结语：
Fin-R1的问世，不仅是上海财经大学和财跃星辰在人工智能领域的又一重要成果，也预示着金融行业正在加速拥抱AI技术，迈向更加智能化的未来。我们期待Fin-R1在未来的应用中，能够为金融行业带来更多的创新和价值。
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