글로벌 금융 인텔리전스는 글로벌 금융 인텔리전스가 확산된 패러다임 교대를 겪고 있습니다. 일반적인 메가 모델의 "parameter competition"가 촉발되어 업계의 실제 전장은 낮은 스카이스 영역으로 이동했습니다. 고품질의 전문가 트랙 언어. Long Salang Langhui Information Technology Ltd. Financial AI는 금융 메가 모델이 1.0 단계에서 "컴플렉스 모델링"을 2.0 단계로 이동하여 "산업 지식 구축" 인프라, 금융 지식 및 전문성을 갖춘 금융 전문가 인 금융 전문가 인 금융 전문가 인 금융 전문가 인 금융 전문가 인 금융 전문가 인 금융 전문가 인 금융 전문가 인 금융 전문가 인 금융 전문가 인 금융 전문가 인 금융 전문가 인 양성자원이 있습니다.
연간 합성 성장률 (산업 측정)
Benchmark · SFT · RL
Machine Consistency Expert Check의 장점
一、금융 AI 언어는 "expert track"시대에.
업계는 일반적으로 2026 년경에 대형 모델로 "열-out"이 될 수 있음을 판단합니다.合成데이터(합성 데이터)[1]금융의 전문은 정통성, 검증성 및 전문 판단의 매우 유관적이다. 불쾌한 휘발성의 유대적 인 비축, 또는 검색 요약을 "인지적 사실"으로 해석하는 데 실수를 무시하는 것은 일반 장면에서 결함이 될 수 있지만, 금융 결정에 실제 손실에 발생할 수 있습니다. 이것은 금융 AI 물질이 단순히 합성 데이터 "브러싱"에 의존 할 수 없다는 것을 결정하지만 금융 전문가가 재정적 인 판단을 통해 재무적 인 프로세스를 재정적 인 판단하고 재무적 인 업무의 전문성을 뒷받침해야합니다.
국제 연구는 또한이 방향을 확인하고 있습니다.[2]FinMCP-Bench 벤치 마크에 대한 금융 에이전트 도구의 능력을 평가하는 데 전념[3]그리고, FinRobot FinanceAgent 플랫폼의 AI4Finance에, "금융 정보"는 2026 년에 가장 활발한 연구 매체가되고있다. 핵심 수요는 모델이 "오른 대답"을 배우게하지만, 오히려 가장 중요한 연구에 사용될 수있을 수있을 수 있다는 것입니다.도구, 증거를 확인, 번호를 계산, 강제 판단을 주전체적인 이유 경로. 동시에, 모델 "enhanced Learning is a validation award"은 "generation Answer"에서 "generation verifiable reasoning paths"로 AI를 운전하고 있습니다.[4]— 이것은 금융 언어에 의해 요구되는 증거의 언젠가 논리의 관점에서 높게 건설됩니다.
"Financial AI는 1.0의 단순한 모델링 기능에서 2.0의 업계 지식 인프라에 진화했습니다."[5]— 이것은 고품질, 검증 가능한 전문 언어를 가지고있는 것을 의미합니다, 금융의 큰 모델의 다음 성장 극을 마스터.
– WAC 2026 산업 동향 시계
二、금융고급 라벨을 얻은 진정한 비즈니스 논리
고도 금융 레테르를 붙이는 서비스에서, Longhuitech는 상호적으로 reinforcing 사업 본의 3가지 유형으로 임무를, 각을 끊었습니다 현재 재정적인 대리인의 기능 단면도에 직접 나타납니다.
범주 1: FIN-HARD 공식 임무 - 전문가 Real Solving
금융 전문가는 독립적으로 문제를 해결하고 정품 어닐링의 기초에 재 계산 된 기초를 생산해야합니다. 예를 들어, "외화 계정이 평평화 될 수 있습니다"전문가는 크로스 통화 변환, 비선형 시나리오 재생 및 유동성 충격 평가를 완료해야합니다. 바우처의 계산서, 옵션 그리스 양식, 채권 규칙 및 멀티 통화 환율, 그리고 궁극적으로는 예외적 인 문제와 같은 일반적인 수익률을 결정하는 데 필요한, 최소한의 수익률을 보장하는 것은 "적용적 인 수익의 증가"이며, 최소한의 수익률을 증가시키고, 최소한의 수익률을 증가시키는 것이 중요합니다.
Category II: Track description - 에이전트 이유의 이벤트에 의한 인감 검증
에이전트가 설정한 해상도 프로세스의 핵심 아이디어는 이벤트에 대한 증거, 계산 및 판단을 검증하는 것입니다."이 도구가 호출 된 시간을 tt, 도구는 자료를 반환." "물은 실제로 번호를 지원합니다."이 금융 에이전트에 대한 가장 쉬운 링크는 계속 턴 - 많은 트랙 텍스트는 여러 소스를 인용 주장하지만, 요약 문 및 폭발 스크래치, 실제의 부족, 검색 가능한 기사-by-article 데이터 소스. 예를 들어, 금융 사건의 불합성 변동 분석에서 에이전트가 반복적으로 단일 입자 원료지도없이 "인지"로 집계 된 인물을 의미, 또는 6.0% 및 10.6 %의 충돌과 충돌의 폭이 아닌, 넓이의 범위는 넓지 않는, 넓이의 범위는 넓지 않는, 넓이의 범위는 넓지 않는, 의 범위는 넓이의 범위에 관계없이 이동.
Category III: Rubric Review - 소스 교정의 공정성
평가 기준의 주변성을 평가하는 전문가가 될 것입니다. 자체 평가 및 misbehaviour의 위험. 좋은 루비는 "솔직하지만 실패"의 추적에 공정한 치료를 제공해야합니다. 그 결론은 합리적 것처럼 판단의 함정보다 오히려 "data-making"를 제외하고는, "data-making"를 취소해야합니다.
금융 AI 언어의 품질이 최종 응답이 "pretty"인지 여부에 따라 달라지는 사실에 이러한 세 가지 유형의 작업 포인트. 그러나 금융 언어의 품질.프로세스의 증거가 진실하든, 계산 재검토, 그리고 재판에 대한 전문적 근거가 있는지 여부。
三、Long Hui 전문가 트랙 언어는 반복을 닫습니다
Long Huitech는 "지능적 인 금융 문제"에서 "기존적 인 언어 자산"으로 인해 사업 논리를 통합했습니다. 이것은 회사의 용량의 핵심이며 "content business close-doors"를 에황하기위한 기초입니다.
flowchart LR A["需求拆解
金融任务建模"] --> B["专家真实解题
可复算底稿"] B --> C["真实过程记录
含失败与返工"] C --> D["轨迹标注
证据/计算/判断核验"] D --> E["Rubric校准
消歧与防误判"] E --> F["三段递进验收
机器·一致性·专家"] F --> G{"验收通过?"} G -- 否 --> H["退回重标
5个工作日内"] H --> D G -- 是 --> I["结构化语料资产
Benchmark/SFT/RL"] I --> J["大模型后训练
可验证推理"] style A fill:#0a5bc4,color:#fff style B fill:#0a5bc4,color:#fff style I fill:#00a8a8,color:#fff style J fill:#c8901a,color:#fff
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영수증의 3개의 사슬.
四、3개의 질 moats.
닫히는 반지에, Longhui 기술은 각 언어 "반응성"를 만드는 질 moorings를 강화하는 3명의 상호적으로 새롭게 한.
첫째: 증거는 검증이 가능합니다.금융 업무는 실시간 성능, 재무보고 날짜, 옵션 체인 인용의 큰 양을 포함합니다. 긴 Hui는 온라인 검증 기록 및 그러한 데이터 소스에 대한 링크를 첨부하는 라벨러가 필요하며, 확인 된 사실로 검색 요약을 제거 할 수 있습니다.은폐, 사실로 비난된 추상들을 쓰고, 또는 점의 감소하기 전에 오류 중간으로 계속하기 위하여. 이 원리는 전체 라벨링 과정을 통해 실행됩니다.
둘째: Computeable.이 문서는 귀하가 제출한 모든 문서에 대한 정보를 수집하는 것입니다. 이 문서는 귀하가 제출한 모든 문서에 포함될 수 있습니다. 이 문서는 귀하가 제출한 모든 문서에 포함될 수 있습니다. 이 문서는 귀하가 제출한 모든 문서에 포함될 수 있습니다. 이 문서는 귀하가 제출한 모든 문서에 포함될 수 있습니다. 이 문서는 귀하가 제출한 모든 문서에 포함될 수 있습니다. 이 문서는 귀하가 제출한 모든 문서에 포함될 수 있습니다. 이 문서는 귀하가 제출한 모든 문서에 포함될 수 있습니다."코드"를 디듀스 할 수 없습니다.。
셋째: 독립 검토.각 공식적인 임무는 증거, 계산 및 결론을 위해 다른 전문가에 의해 자주적으로 시험되고, 검토는 혼자 서명될 수 없습니다, 그러나 비정상적으로 확인되어야 합니다. 개인에서 그룹에 두 배 보증은 두 배 검사 기계장치도 함께 건축됩니다. 이것은 일반적인 자료 상표에서 구별하는 재정적인 AI 언어에 열쇠입니다 – 그것은 "quick"가 아니라 "실제적인 결정에 영향을 미칠지도 모르다 각 소원을 끄는 것을" 요구합니다.
벤치 마크 평가의 세 가지 범주를 포함하는 10 % 간단하고 60 % 중간 / 30 % 어려움의 샘플에 따라 SFT 감독 미세 조정, RL 집중 학습; 1,000 명 이상의 프로젝트 전체 시간과 약 17.3 분 / 바의 평균을 가리키십시오.
五、앞서보고 : 최고 금융 AI 언어 과학자의 판단
최고 금융 정보 과학자의 관점에서, 긴 혜 기술 2026 및 2027의 두 번째 반 사이에 트렌드에 심사의 세 가지 수준이 있습니다.
먼저 시장 크기는 빠르게 성장하지만, 스카이스 리소스는 calculus보다 오히려 단어입니다.업계는 큰 금융 모델 시장의 크기는 2025에서 약 $ 31,044 백만 2029에서 약 4,123 백만에서 증가 할 것으로 추정되며 65.65의 연간 성장률이 결합됩니다.[6]그러나 이러한 성장을 지원하는 병목은 고품질의 전문 언어에 대한 이론에서 교대됩니다. 은행은 생성 된 소득의 백만 달러에 대한 820 GB 데이터에 대해 생산하지만, 원료는 전문 판단, 검증, 감별적 준수와 비소적 인 준수 사이의 간격을 유지합니다. 길의 질감은 배당을 밝힙니다.
출처: 산업 개방, annum 당 약 65.65의 합성 성장률[6]
둘째, RLVR 패러다임은 언어의 첫 번째 표준이되기 위해 "valitable reasoning"을 밀어 것입니다."Strengthened Learning Validation Award"는 모델의 모든 단계가 객관적으로 검증되어야합니다.[4]이것은 긴 Hui의 "유효자는 검증, 계산, 재순환, 공정 분산"으로 동일한 방식으로 매우 건설됩니다. 전문가 트랙 마크가 SFT + RLHF의 핵심 데이터 자산에 보조 역할을하는 것이 바람직하다는 것을 알 수 있습니다. "data cleansing"보다는 "data cleansing"보다는.
세 번째, 금융 에이전트 평가는 "하나의 포인트 정확도"에서 "공정 신뢰성"로 진화합니다.FinMCP-Bench와 같은 벤치 마크는 중간 단계의 추적 및 신뢰성을 위해 에이전트 도구의 사용에 초점을 맞추고있다[3]이 의미는 미래는 "그것은 바로 또는 아니오"에 대해 "그것은"- 즉 Lian Hui 트랙과 루비 리뷰가 보호하는 방법에 대해 정확히. 국가 수준은 또한 앞서 이동하고, 국가 데이터 표준 시스템은 기본적으로 2026에 의해 구축 될 것입니다, 국가 데이터 표준 시스템을 구축하는 가이드에 따라.[6]• 고품질 금융 언어의 일관된 순환을 위한 규제 기초를 제공합니다.
Long's 기술은 이 동향 선에 정확하게 닻을 갖춰집니다: 그것은 재정적인 전문가 및 독립적인 검토, 구조화되고 감사할 수 있는 레테르를 붙이는 프로젝트의 진짜 해결책에 근거를 둡니다, 진보적인 합격의 3개의 단면도는, “지능적인 재정적인 문제”의 완전한 마감을 “지속적인 언어 자산”에 지도합니다. 이것은 금융 AI 수로에 일반적인 자료 상표 서비스 제공자와 다른 어떤 회사에서 모트의 종류입니다.데이터 포인트를 제공하지 않지만 전문가, 모델링, 사고를 돕는 것은 아닙니다.。
六、맺음말
합성 데이터가 "quantity"의 문제를 해결 할 때 전문가 트랙 단어는 "mass"와 "letters"의 문제를 해결할 수 있습니다. 긴 Salangye 정보 기술은 각 모델의 소원을 견딜 수있는 "expert 증거 폐쇄 루프"와 금융의 대형 모델에 고품질의 교육을 제공하기 위해 계속됩니다.
— Chang Longway Information Technology Ltd. — 금융 AI 실험실, 에 게시 됨 1 8월 2026 www.langhuiai.com/News