Fin R1：通过强化学习驱动的金融推理大模型 📄 中文 EN Fin R1 是一款针对金融领域复杂推理的大型语言模型，由上海财经大学统计与数据科学学院张立文教授与其领衔的金融大语言模型课题组（SUFE AIFLM Lab）联合财跃星辰研发并开源发布。该模型以 Qwen2.5 7B Instruct 为基座，通过高质量的可验证金融问题微调训练，最终表现在多个金融领域基准测试上的表现达到参评模型的SOTA水平。 📌 目录 场景应用 金融代码 金融计算 英语金融计算 金融安全合规 智能风控 ESG分析 总体工作流程 数据构建 微调训练 模型评测结果 模型使用方法 未来展望 联系我们 💡 场景应用 Fin R1 是一款专为金融推理领域设计的大语言模型，采用轻量化的 7B 参数量级架构。在显著降低部署成本的同时，该模型通过在针对金融推理场景的高质量思维链数据上采用 SFT（监督微调）和 RL（强化学习）两阶段训练，为模型在金融领域的应用提供了坚实的理论支撑、业务规则、决策逻辑以及技术实现能力，从而有效提升模型的金融复杂推理能力，为银行、证券、保险以及信托等金融核心业务场景提供有力支持。 金融代码 金融代码是指在金融领域中用于实现各种金融模型、算法和分析任务的计算机编程代码，涵盖了从简单的财务计算到复杂的金融衍生品定价、风险评估和投资组合优化等多个方面，以方便金融专业人士进行数据处理、统计分析、数值计算和可视化等工作。 金融计算 金融计算是对金融领域的各种问题进行定量分析和计算的过程，其核心在于通过建立数学模型和运用数值方法来解决实际金融问题，可为金融决策提供科学依据，帮助金融机构和投资者更好地管理风险、优化资源配置和提高投资回报率。 英语金融计算 英语金融计算强调在跨语言环境下使用英语进行金融模型的构建和计算，并能够以英语撰写金融分析报告和与国际同行进行沟通交流。 金融安全合规 金融安全合规聚焦于防范金融犯罪与遵守监管要求，帮助企业建立健全的合规管理体系，定期进行合规检查和审计，确保业务操作符合相关法规要求。 智能风控 智能风控利用AI与大数据技术识别和管理金融风险，与传统风控手段相比，智能风控具有更高的效率、准确性和实时性，它通过对海量金融数据的深度挖掘和分析，能够发现潜在的风险模式和异常交易行为，从而及时预警和采取相应的风险控制措施。 ESG分析 ESG分析通过评估企业在环境（Environmental）、社会（Social）、治理（Governance）的表现，衡量其可持续发展能力，确保投资活动不仅能够获得财务回报，还能促进可持续发展和社会责任的履行。金融机构和企业也通过提升自身的 ESG 绩效，来满足投资者和社会对企业更高的期望和要求。 总体工作流程 我们基于 DeepSeek R1 构建了数据蒸馏框架，并严格按照官方参数设定进行数据处理，采用两阶段数…
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