中证报9月25日，在2025云栖大会上，盈米基金与阿里云联合发布财富管理领域的理财智能体评测集FinMCP-Bench（简称“FinBench”，以及投顾智能体模型Dianjin-Qieman-FA-Agentic（简称“Dianjin-Qieman模型”。目前，这两大成果已在盈米基金旗下投顾服务平台“且慢”APP上应用，并成为其AI大模型投顾服务“且慢‘AI小顾’”迭代升级的核心引擎。 “随着大模型在财富管理领域的深化应用，财富管理公司都很关心自己的AI应用给客户提供的财富管理服务到底可以打几分，金融行业也一直在翘首以待一个专属这个行业的垂直应用大模型，FinBench评测集和Dianjin-Qieman模型正是为了解决这两个问题而面世的。”盈米基金高级副总裁、且慢业务负责人林杰才表示。 FinBench是一套针对AI大模型在财富管理领域“工具调用”能力的量化指标体系，更加聚焦于财富管理服务的核心能力，并紧贴客户的实际服务场景。FinBench的数据集源自“且慢”APP用户的真实交互场景和高质量标注数据，深度还原了财富管理服务中的复杂场景，比如从客户的账户诊断到具体的资产配置建议等多样化、个性化的需求。除了关注AI模型的语义理解能力和知识问答能力，FinBench还将工具调用的准确性和投顾服务流程的规范性作为核心评测维度，以确保AI大模型不仅能“说得对”，还能“做得对”。 未来，FinBench还将以开源共建的形式，帮助机构精准选择适配自己业务场景的AI模型，并以统一的标准来评估和优化AI应用，从而助力推动产业链的上下游共建智能服务新生态，加速全行业的智能化升级进程。 Dianjin-Qieman模型能有效解决模型幻觉、数据质量、算力成本和技术成熟度等金融垂直大模型常会遇到的问题。该模型基于Qwen3研发，通过深度学习专家级的交互轨迹数据，建立了工具调用底层逻辑，并引入多维度奖励机制，有效优化AI大模型在复杂场景下的长序列决策能力。这也意味着，AI大模型不再是被动地回答用户提出的问题，它能像“真人投顾专家”一样，主动理解用户意图、规划步骤，并协同精准调用“盈米基金且慢MCP”的多种工具来完成复杂任务。基于在“且慢”APP上的实测数据，Dianjin-Qieman模型在工具调用准确率上优于大尺寸通用模型和金融大模型；在降低算力成本的同时，其服务响应
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