蚂蚁国际开源“鹰序”AI预测大模型 可降外汇成本达60%

蚂蚁国际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。

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

曾用于现金流和外汇风险预测

 “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。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，“鹰序”AI预测大模型亦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、线上旅游平台和电商等行业的合作伙伴探索具体应用。

优化航空业汇率对冲策略

蚂蚁国际举例指，在航空业，该模型可用于优化汇率对冲策略，试点项目显示外汇成本显著降低；在企业资金管理中，根据业务模式不同，营运成本可减少30%至50%。根据国际机场协会（ACI World）2025年9月报告显示，2025年全球航空旅客量预计接近100亿人次。故此，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，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。