先說結論：不是聊天機器人，而是金融預測模型

螞蟻國際於 2026 年 8 月 20 日推出升級版 Falcon Time-Series Transformer Model 2.0，簡稱 FalconTST 2.0。這套系統定位為金融機構使用的專用預測型 AI，重點在分析隨時間變化的數值資料，協助銀行管理流動性與外匯風險。1

螞蟻國際表示，已有六家大型銀行與其合作，其中公布的名稱包括 花旗（Citi）、滙豐（HSBC）、德意志銀行（Deutsche Bank）、渣打銀行（Standard Chartered）及巴克萊（Barclays）；第六家銀行在相關報導發布時尚未公開。89

FalconTST 2.0 能做什麼？

與主要理解和生成文字的大型語言模型不同，FalconTST 2.0 是針對金融時間序列預測打造。它可從現金流、流動性曝險、外匯市場及貨幣變動等數據中尋找預測訊號，協助金融機構回答幾個日常但關鍵的問題：

• 未來一段時間可能需要多少資金？
• 哪些貨幣可能出現較高曝險？
• 跨境支付業務的流動性需求將如何變化？
• 銀行應如何安排外匯避險與貨幣配置？

換句話說，這套模型的價值不在於撰寫一段流暢文字，而在於把不斷更新的數字資料轉化為資金與風險管理上的預測依據。128

螞蟻國際為何強調「專用模型」優勢？

螞蟻國際平台技術總經理 Kelvin Li 表示，FalconTST 2.0 專注於金融情境與預測任務，與通用型大型語言模型的設計重點不同。公司的論點是，當任務涉及金融數值、時間變化與外匯風險時，針對特定領域訓練的模型更能擷取可用的預測訊號；通用模型則尚未在金融領域實現普遍性的突破。11113

這並不代表通用型 AI 沒有金融用途，而是反映金融業對模型的要求有所不同：除了理解語言，銀行還需要穩定處理結構化數據、預測未來曝險，並將結果嵌入資金管理流程。

成本可降低逾六成？目前仍應視為公司聲稱

螞蟻國際表示，較精準的預測可讓銀行的外匯避險與配置成本降低逾 60%。713 不過，這項數字是公司及相關報導所引用的說法，不能直接視為已獲獨立研究證實的全產業成效。實際成果仍會取決於數據品質、模型部署方式、交易策略及市場環境。

從 AI 試點走向金融核心營運

FalconTST 2.0 的發布，正值銀行加快採用專用 AI 工具之際。應用場景從概念驗證和內部測試，逐漸延伸至現金流預測、流動性風險管理及外匯避險等核心財務作業。138

對銀行而言，這類部署的關鍵不只是模型在基準測試中的表現，也包括能否接入既有的財資管理系統、持續處理即時數據，以及讓風險管理人員理解並監督預測結果。因此，合作銀行的採用是重要訊號，但本身並不等於模型已在所有市場和業務情境中證明有效。9

與 12 億美元募資的關聯

這次產品推進也發生在螞蟻國際近期完成 12 億美元股權募資之後。17 從時間點來看，募資為其國際金融科技與 AI 能力擴張提供了更充足的資本背景；但現有資料並未顯示這筆資金全部或直接用於 FalconTST 2.0，因此兩者的關係應理解為同一擴張階段中的背景，而非已確認的專項資金安排。

先說結論：不是聊天機器人，而是金融預測模型

螞蟻國際於 2026 年 8 月 20 日推出升級版 Falcon Time-Series Transformer Model 2.0，簡稱 FalconTST 2.0。這套系統定位為金融機構使用的專用預測型 AI，重點在分析隨時間變化的數值資料，協助銀行管理流動性與外匯風險。1

螞蟻國際表示，已有六家大型銀行與其合作，其中公布的名稱包括 花旗（Citi）、滙豐（HSBC）、德意志銀行（Deutsche Bank）、渣打銀行（Standard Chartered）及巴克萊（Barclays）；第六家銀行在相關報導發布時尚未公開。89

FalconTST 2.0 能做什麼？

與主要理解和生成文字的大型語言模型不同，FalconTST 2.0 是針對金融時間序列預測打造。它可從現金流、流動性曝險、外匯市場及貨幣變動等數據中尋找預測訊號，協助金融機構回答幾個日常但關鍵的問題：

• 未來一段時間可能需要多少資金？
• 哪些貨幣可能出現較高曝險？
• 跨境支付業務的流動性需求將如何變化？
• 銀行應如何安排外匯避險與貨幣配置？

換句話說，這套模型的價值不在於撰寫一段流暢文字，而在於把不斷更新的數字資料轉化為資金與風險管理上的預測依據。128

螞蟻國際為何強調「專用模型」優勢？

螞蟻國際平台技術總經理 Kelvin Li 表示，FalconTST 2.0 專注於金融情境與預測任務，與通用型大型語言模型的設計重點不同。公司的論點是，當任務涉及金融數值、時間變化與外匯風險時，針對特定領域訓練的模型更能擷取可用的預測訊號；通用模型則尚未在金融領域實現普遍性的突破。11113

這並不代表通用型 AI 沒有金融用途，而是反映金融業對模型的要求有所不同：除了理解語言，銀行還需要穩定處理結構化數據、預測未來曝險，並將結果嵌入資金管理流程。

成本可降低逾六成？目前仍應視為公司聲稱

螞蟻國際表示，較精準的預測可讓銀行的外匯避險與配置成本降低逾 60%。713 不過，這項數字是公司及相關報導所引用的說法，不能直接視為已獲獨立研究證實的全產業成效。實際成果仍會取決於數據品質、模型部署方式、交易策略及市場環境。

從 AI 試點走向金融核心營運

FalconTST 2.0 的發布，正值銀行加快採用專用 AI 工具之際。應用場景從概念驗證和內部測試，逐漸延伸至現金流預測、流動性風險管理及外匯避險等核心財務作業。138

對銀行而言，這類部署的關鍵不只是模型在基準測試中的表現，也包括能否接入既有的財資管理系統、持續處理即時數據，以及讓風險管理人員理解並監督預測結果。因此，合作銀行的採用是重要訊號，但本身並不等於模型已在所有市場和業務情境中證明有效。9

與 12 億美元募資的關聯

這次產品推進也發生在螞蟻國際近期完成 12 億美元股權募資之後。17 從時間點來看，募資為其國際金融科技與 AI 能力擴張提供了更充足的資本背景；但現有資料並未顯示這筆資金全部或直接用於 FalconTST 2.0，因此兩者的關係應理解為同一擴張階段中的背景，而非已確認的專項資金安排。