Falcon TST 2.0获世界权威测评第一名，推动时间序列基础模型从通用预测走向金融应用

蚂蚁国际日前发布自研时序AI预测大模型“鹰序TST”2.0版。该模型在全球权威基准测试中取得最优成绩，平均绝对比例误差降至0.666，超越多家全球顶尖科技公司的时间序列预测模型。模型专为跨境支付外汇风险管理打造，预测准确率稳定超过93%，并已拓展至电商供应链需求预测、航空运营管理等行业场景。巴克莱银行、花旗银行、德意志银行、渣打银行等大型金融机构已将其应用于现金流预测与外汇管理。2025年以来，Amazon Chronos-2、Google TimesFM 2.5、Salesforce Moirai 2.0和IBM FlowState等主流模型相继升级，推动多变量、长上下文、概率预测等能力发展。蚂蚁国际Falcon TST的演进路径具有代表性，先在外汇敞口和资金管理中完成业务验证，再以Falcon-2.0强化单变量预测效率，以Falcon-X补足异构多变量关系建模，是“通用时序基础能力+金融流程验证”的专用化尝试。