蚂蚁国际近期对外推出自研时序预测大模型 “鹰序 TST”（FalconTST，Time‑Series Transformer）2.0 版本，该模型最初面向跨境支付场景下的外汇风险管理进行开发，后续还将落地电商供应链需求预估、航空运营调度等不同领域。

在国际主流基准测评当中，这套模型拿到 SOTA 最优结果，平均绝对比例误差 MASE 达到 0.666，综合表现优于多家国际头部科技企业的同类时序预测产品。

目前巴克莱银行、花旗银行、德意志银行、渣打银行等多家国际大型金融机构已经引入 “鹰序 TST” 2.0，把它用于现金流测算以及外汇风险管控，以此提升机构对流动性风险敞口的预判水平。从实际运行情况来看，该模型预测准确率可以稳定维持在 93% 以上，除金融业务之外，也具备向物流、航空、电商等其他行业延伸落地的条件。

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