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上海，[日期] – 上海财经大学与财跃星辰联合推出首个金融领域R1类推理大模型Fin-R1，引发业界广泛关注。该模型基于Qwen2.5-7B-Instruct架构，凭借70亿参数的轻量化设计，在金融推理场景中展现出强大的实力，旨在为金融决策提供更准确、可解释的依据。
Fin-R1：金融推理的新星
Fin-R1的诞生，旨在解决金融领域数据碎片化、推理复杂等难题。通过在高质量金融推理场景的思维链数据上进行监督微调（SFT）和强化学习（RL）两阶段训练，Fin-R1有效提升了金融复杂推理能力。
在权威评测中，Fin-R1平均得分75.2分，与行业标杆DeepSeek-R1仅差3分，位居榜单第二。这一成绩充分证明了Fin-R1在金融推理领域的巨大潜力。
技术解析：轻量化架构与高质量数据驱动
Fin-R1的技术核心在于其轻量化的模型架构和高质量的数据构建。
- 模型架构： 基于Qwen2.5-7B-Instruct架构，采用70亿参数设计，在保证模型性能的同时，显著降低了部署成本，更适合在资源受限的环境中使用。
- 数据构建： Fin-R1通过构建高质量金融推理数据集Fin-R1-Data来解决金融数据碎片化的问题。该数据集包含约6万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，采用“答案+推理”双轮质量打分筛选方法，确保数据的准确性和可靠性。
为了进一步提升模型的推理能力，Fin-R1采用了两阶段训练策略：
- 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。
多场景应用：赋能金融行业智能化转型
Fin-R1的应用场景广泛，涵盖智能风控、投资决策辅助、量化交易、ESG分析等多个领域。
- 智能风控： Fin-R1的动态信用评分模型让风险评估更精准，能实时监测交易异常，有效防范金融风险。
- 投资决策辅助： 在基金投资中，Fin-R1能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： 在证券交易中，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。
此外，Fin-R1还具备以下主要功能：
- 金融推理与决策： 能处理复杂的金融推理任务，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。
- 自动化金融业务流程： 在金融合规检查、机器人投顾等实际应用中表现出色，可自动化执行金融业务流程，提高效率并降低人工成本。
- 多语言支持： 支持中文和英文的金融领域推理，覆盖多种金融业务场景。
- 金融代码生成： 支持各种金融模型和算法的编程代码生成。
- 金融计算： 进行复杂的金融问题的定量分析与计算。
- 金融安全合规： 帮助企业确保业务操作符合相关法规。
- 市场趋势预测： 在保险行业，Fin-R1能高效评估保单收益，预测市场趋势。
展望未来：金融AI的无限可能
Fin-R1的发布，标志着中国在金融AI领域迈出了重要一步。随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，金融AI将在风险管理、投资决策、客户服务等方面发挥越来越重要的作用，为金融行业的智能化转型注入新的动力。
项目地址：
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/SUFE-AIFLM-Lab/Fin-R1
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.16252
参考文献：
- SUFE-AIFLM-Lab. (2024). Fin-R1: A Financial Reasoning Large Language Model. arXiv preprint arXiv:2503.16252.
（完）
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