Ein vielversprechender Neuling betritt die Welt der Finanztechnologie. Das Team um Professor Zhang Liwen vom Institut für Statistik und Datenwissenschaft der Shanghai University of Finance and Economics (SUFE-AIFLM-Lab) hat gemeinsam mit Caiyue Xingchen das Fin-R1-Modell entwickelt und erfolgreich als Open-Source-Projekt veröffentlicht. Seine beeindruckende Leistung hat in der Branche große Aufmerksamkeit erregt.
Dieses auf Qwen2.5-7B basierende, speziell für den Finanzbereich entwickelte große Sprachmodell wurde durch Reinforcement Learning trainiert und erreicht in zahlreichen Finanz-Benchmark-Tests Spitzenleistungen.
Das Modell wurde speziell für Inferenz- und Analyseaufgaben in zentralen Finanzprozessen entwickelt und deckt ein enorm breites Spektrum ab. Es kann Finanzcodes schreiben, Bewertungsmodelle und Risikoberechnungsskripte erstellen; präzise quantitative Analysen und Berichtsberechnungen durchführen; flüssig englischsprachige Finanzmodelle und -berichte generieren; Analysen zur Finanzsicherheit und -konformität liefern; Funktionen zur Betrugserkennung im Zahlungsverkehr und zur Ausfallvorhersage (intelligente Risikokontrolle) bereitstellen; und sogar ESG-Analysen (Umwelt, Soziales, Governance) zur Nachhaltigkeit durchführen.
Bei der Entwicklung von Fin-R1 wurde ein innovativer technischer Ansatz verfolgt. Das Entwicklungsteam nutzte Qwen2.5-7B-Instruct als Modellarchitektur und das DeepSeek-R1-Framework für „Daten-Destillation“ und „Zwei-Rad-Qualitätsfilterung“. Durch eine Kombination aus überwachtem Feintuning (SFT) mit hochwertigen Daten zu Denkprozessen und Reinforcement Learning (RL) entstand dieser KI-Assistent für den Finanzbereich.
Besonders hervorzuheben ist, dass Fin-R1 nicht nur die chinesische Sprache unterstützt, sondern auch in englischer Sprache Finanzmodellierung, Berichterstellung und Dialogfunktionen ermöglicht und somit eine starke interlinguale Kompetenz aufweist. Die Veröffentlichung dieses Open-Source-Modells wird die digitale Transformation im Finanzsektor maßgeblich unterstützen und dürfte für Finanzanalysten, Risikomanager und Anlageberater ein wertvolles Werkzeug werden.