في مجال الخدمات المالية، لا تزال القيمة المحتملة لنموذج اللغة الكبيرة الاستدلالي - وخاصة النموذج المفتوح المصدر الناشئ DeepSeek-R1 - في مرحلة الاستكشاف الأولي. على الرغم من أن نماذج اللغة الكبيرة العامة قد تم تطبيقها بشكل واسع في تحليل الأخبار المالية والتفاعل مع العملاء، إلا أن DeepSeek-R1، بفضل آلية التدريب متعددة المراحل المتكاملة مع التعلم المعزز، حقق اختراقًا في القدرات الاستدلالية المتقدمة، إذ يمكنه التعامل بدقة مع مهام الأسئلة والأجوبة المالية المعقدة، كما أطلق نموذج طالب خفيف الوزن مكرّرًا للموراد المحدودة، مما يحسن بشكل ملحوظ مرونة النشر. تتناول هذه الورقة من منظور متعدد التخصصات مجال الذكاء الاصطناعي المالي، حيث تحلل أولاً الهيكل التقني والمبادئ الأساسية لـ DeepSeek-R1، ثم تجري اختبارات معيارية شاملة أولية لأداء DeepSeek-R1 ونموذجه المكرر استنادًا إلى مجموعتين من مجموعات بيانات الأسئلة المالية العامة. استنادًا إلى ذلك، تناقش بشكل معمق الفرص الابتكارية التي يوفرها النموذج للخدمات المالية، وتحلل بموضوعية القيود الحالية، وتقترح ثلاثة اتجاهات بحث مستقبلية. تهدف هذه الورقة إلى توفير أساس نظري وتوجيه عملي لاستخدام وتطوير نماذج اللغة الكبيرة الاستدلالية في مجال الذكاء الاصطناعي المالي، من أجل دفع التكنولوجيا المالية إلى مستوى أعلى.

نماذج اللغة الكبيرة; استدلال النماذج; الذكاء الاصطناعي; التكنولوجيا المالية