Fin-R1 —— 上海财经联合财跃星辰推出的金融推理大模型

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项目背景

Fin-R1是由上海财经大学联合财跃星辰推出的首款金融领域R1类推理大模型。该模型基于Qwen2.5-7B架构，以70亿参数的轻量化设计，实现了在金融推理任务中的卓越性能，逼近甚至超越了部分大规模参数模型的表现。

功能特点

1. 金融推理决策：Fin-R1能够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，为金融决策提供准确、可解释的依据。
2. 自动化金融业务流程：支持在金融合规检查、机器人投顾等实际应用中自动化执行金融业务流程，提高效率并降低人工成本。
3. 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，满足不同语言环境下的金融推理需求。
4. 金融代码生成：支持各种金融模型和算法的编程代码生成，助力量化交易、智能投研等领域的发展。

优缺点

优点：

1. 轻量化设计：以70亿参数的规模，大大降低了部署成本，适合在资源受限的环境中使用。
2. 高性能：在权威评测中表现优异，逼近甚至超越了部分大规模参数模型的表现。
3. 多场景适配：能够应用于银行、证券、保险等多个金融场景，提供精准的金融推理服务。

缺点：

1. 专业性限制：虽然具备强大的金融推理能力，但在其他非金融领域的应用可能受限。
2. 持续更新需求：随着金融市场的不断变化和新技术的发展，需要持续更新和优化模型以保持竞争力。

如何使用

用户可以通过GitHub等开源平台获取Fin-R1的模型代码和数据集，并按照提供的部署方案进行安装和配置。在模型使用过程中，用户可以通过API接口或命令行工具提交金融推理请求，并获取模型的推理结果。

框架结构

Fin-R1的框架结构主要包括数据构建、模型训练、性能验证、模型部署和场景应用五个部分。其中，数据构建部分通过构建高质量金融推理数据集为模型提供训练基础；模型训练部分采用两阶段训练方法提升模型的金融推理能力；性能验证部分在多个金融基准测试上验证模型的性能突破；模型部署部分提供“开箱即用”的本地化部署方案；场景应用部分则展示了模型在银行、证券、保险等多个金融场景中的应用潜力。

创新点

1. 高质量金融推理数据集：通过构建约60k条高质量金融推理数据集，解决了金融数据碎片化、推理逻辑不可控的问题。
2. 两阶段训练方法：结合监督微调（SFT）和强化学习（RL）进行两阶段训练，有效提升了模型的金融复杂推理能力和泛化能力。
3. 轻量化设计：以70亿参数的规模实现了高性能的金融推理能力，大大降低了部署成本。

评估标准

在评估Fin-R1的性能时，主要关注以下几个标准：

1. 准确率：衡量模型在金融推理任务中的准确性。
2. 可解释性：评估模型输出的推理过程是否易于理解。
3. 资源消耗：考察模型在部署和运行过程中对计算资源的需求。
4. 泛化能力：测试模型在不同金融场景和任务中的适用性。

应用领域

Fin-R1可以广泛应用于银行、证券、保险等多个金融场景，包括但不限于：

1. 银行业务：如贷款利息计算、信用风险评估、财富管理方案优化等。
2. 证券投资：如资产配置分析、量化交易策略编写、智能投研报告生成等。
3. 保险业务：如保单收益评估、保险产品条款解读与问答、核保核赔辅助等。
4. 金融合规与风控：如金融合同审查、交易记录合规性检查、金融风险识别与预警等。

项目地址

用户可以通过以下地址获取Fin-R1的更多信息和资源：

• GitHub地址：https://github.com/SUFE-AIFLM-Lab/Fin-R1
• 模型地址：https://huggingface.co/SUFE-AIFLM-Lab/Fin-R1
• 技术报告：https://arxiv.org/abs/2503.16252