11 月 12 日，蚂蚁国际在新加坡金融科技节 ( SFF2025 ) 上宣布，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，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，" 鹰序 "AI 预测大模型已在 GitHub、Hugging Face 以及蚂蚁国际平台全面开放，可供全球开发者与研究机构使用。

" 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。据悉，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，蚂蚁国际方面还表示，" 鹰序 "AI 预测大模型也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、在线旅游和电商等行业等行业的合作伙伴探索具体应用。

例如，在航空业，该模型可用于优化汇率对冲策略，已有试点项目显示外汇成本显著降低；用到企业资金管理中，根据业务模式不同，可助运营成本减少 30% 至 50%。

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达 98 亿人次，逼近 100 亿里程碑。在此背景下，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：" 我们选择开源，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。"