超90%预测准确率+60%成本降幅：蚂蚁国际开放AI预测大模型

11月12日，蚂蚁国际在新加坡金融科技节(SFF2025)上宣布，正式开源其自主研发的“鹰序”(Falcon TST, Time-Series Transformer)AI预测大模型。该模型是业内首个基于多分段模式(Patch)并采用“混合专家”(Mixture of Experts, MoE)架构的大规模时序预测基础模型，参数规模超过25亿，在多个权威基准评测中(如平均绝对误差率)取得最优的性能表现。

目前，“鹰序”AI预测大模型已在GitHub、Hugging Face以及蚂蚁国际平台全面开放，可供全球开发者与研究机构使用。

“鹰序”AI预测大模型最初用于蚂蚁国际内部的现金流和外汇风险预测。据悉，该模型可按小时、天或周进行预测，准确率超过90%，能帮助企业将外汇成本降低最高到60%。

除金融领域外，蚂蚁国际方面还表示，“鹰序”AI预测大模型也可用于预测天气变化、节假日消费、金融市场波动、跨境人流等具有时间序列特征的数据。目前，公司正与航空、银行、在线旅游和电商等行业等行业的合作伙伴探索具体应用。

例如，在航空业，该模型可用于优化汇率对冲策略，已有试点项目显示外汇成本显著降低；用到企业资金管理中，根据业务模式不同，可助运营成本减少30%至50%。

据国际机场协会(ACI World)2025年9月报告显示：2025年全球航空旅客量预计达98亿人次，逼近100亿里程碑。在此背景下，AI驱动的精准预测不仅关乎企业利润，更将转化为终端消费者的票价优惠与服务稳定性。

蚂蚁国际首席创新官杨江明表示：“我们选择开源，是想让‘鹰序’模型能赋能更多的行业，同时携手学界和产业界共同推进AI技术的迭代升级，推动AI在实体经济中的应用。”

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