螞蟻國際開源「鷹序」AI預測大模型 可降外匯成本達60%

螞蟻國際宣佈正式開源其自主研發的「鷹序」（Falcon TST, Time-Series Transformer）AI預測大模型。該模型是業內首個基於多分段模式（Patch）並採用「混合專家」（Mixture of Experts, MoE）架構的大規模時序預測基礎模型，參數規模超過25億。

該公司指，「鷹序」在多個權威基準評測中（如平均絕對誤差率）取得最優的性能表現。目前該大模型已在GitHub、Hugging Face以及螞蟻國際平台全面開放，供全球開發者與研究機構使用。

曾用於現金流和外匯風險預測

 「鷹序」AI預測大模型最初用於螞蟻國際內部的現金流和外匯風險預測。該模型可按小時、天或周進行預測，準確率超過90%，能幫助企業將外匯成本降低最高到60%。

除金融領域外，「鷹序」AI預測大模型亦可用於預測天氣變化、節假日消費、金融市場波動、跨境人流等具有時間序列特徵的數據。目前，公司正與航空、銀行、線上旅遊平台和電商等行業的合作夥伴探索具體應用。

優化航空業匯率對沖策略

螞蟻國際舉例指，在航空業，該模型可用於優化匯率對沖策略，試點項目顯示外匯成本顯著降低；在企業資金管理中，根據業務模式不同，營運成本可減少30%至50%。根據國際機場協會（ACI World）2025年9月報告顯示，2025年全球航空旅客量預計接近100億人次。故此，AI驅動的精準預測不僅關乎企業利潤，更將轉化為終端消費者的票價優惠與服務穩定性。

 螞蟻國際首席創新官楊江明表示，選擇開源是想讓「鷹序」模型能賦能更多的行業，同時攜手學界和產業界共同推進AI技術的迭代升級，推動AI在實體經濟中的應用。