蚂蚁数科凭啥领跑金融AI，超越国内主流大模型Qwen2.5、Xuanyuan3？ 看到一个消息，蚂蚁数科大模型在专业评测中，力压Qwen2.5和Xuanyuan3，拿下第一。这事其实我一点都不意外，在国内有能力把金融AI做好的企业，它肯定是其中一家。 为什么这么说呢？因为教AI炒股，比教会AI做诗难多了。金融行业不仅门槛高，且体系庞大，极度复杂。每天都有股市行情、外汇汇率、债券价格信息等海量数据要处理；实时性要求更是离谱，在风控场景下，毫秒级延迟可能就是数亿损失。 另一方面，光能处理数据还不行，还得懂金融，懂市场，懂风险，要能看懂各类行业报告、监管政策，分析数据变化可能会造成的影响。这种思考、解决金融问题的能力，如果不经专业训练，是很难回答出有价值的答案。 蚂蚁数科现在把这些难题搞定了，靠得是从支付宝时期开始，20多年在金融知识、合规安全、分析解读等方面都积累了深厚能力。就像一个老医生，不仅会看病，更知道怎么用药，怎么预防。 就拿这次推出的企业级金融智能体全栈产品平台Agentar来说，有超过100个金融智能体深度应用场景，覆盖了银行、证券、保险、通用四大领域，不少都是在实际场景中已经深度应用的解决方案，可说是把看家本领都拿出来了。 比如风控智能体，不仅可以自主推理，还能根据业务数据和专业知识生成风控模型，效果比专家还要好10%；更厉害是，这些智能体还能拖拽式开发，非技术人员也能轻松上手，对于金融机构效率提升也是很大帮助。 更厉害是，这些智能体还能拖拽式开发，非技术人员也能轻松上手，这对于金融机构的帮助可想而知，不仅效率能大大提升，对于行情判断也能有更多数据支撑和专业反馈。 总得来说，金融AI谁都能搞，但搞好就需要对金融行业的积累和理解，蚂蚁数科这次突破，让原来大客户才能享受的专业分析，现在中小投资者、普通人也能通过AI获得，妥妥行业灯塔！
