巴克莱银行部署蚂蚁国际外汇预测模型，用于全球资金管理

巴克莱银行将使用蚂蚁国际专有的时间序列转换器(TST)AI FX 模型，帮助企业降低外汇相关成本和全球波动风险。

蚂蚁国际的TST模型是一个基于Transformer架构的大数据模型，拥有近20亿个参数。通过集成最新的时间序列预测算法，TST大数据模型可以预测随时间变化的模式。蚂蚁国际还创建了新的预训练和监督式微调（SFT）框架来训练模型，并不断改进其预测能力。

在合作初期，蚂蚁国际已成功与巴克莱银行完成了首批集团内部外汇交易。

TST模型目前能够以每小时、每天和每周的速率预测巴克莱银行的现金流和外汇敞口，准确率超过90%。这意味着巴克莱银行可以安全地降低对冲成本，而蚂蚁国际则可以将节省的成本转化为为企业客户提供更具竞争力的利率。

巴克莱银行已将TST模型集成到其外汇对冲平台BARX NetFX中，该平台广泛服务于电商和支付行业。

巴克莱全球金融科技与外汇自动化销售主管Ben Parkinson表示：“蚂蚁国际一直是巴克莱银行重要的长期合作伙伴，我们非常高兴能够携手合作开发这一创新解决方案。他们先进的人工智能模型提高了现金流预测的准确性，并帮助我们优化了外汇对冲流程。通过将蚂蚁国际先进的人工智能预测能力与我们市场领先的外汇专业知识相结合，我们能够降低不确定性和成本，为外汇风险管理树立新的标杆。”

虽然该用例目前支持蚂蚁国际使用的主要货币对，但两家公司都致力于增强产品，以涵盖更多货币并满足更多业务需求。

巴克莱银行亚太及中东企业银行业务主管Pushkaraj Gumaste表示：“此次合作有力地证明了巴克莱银行致力于与合作伙伴共同发展，利用我们互补的优势来增强我们的产品服务并提供更具影响力的解决方案。”