FiMI Banking: A Sovereign Model for Indian Retail Banking
FiMI Banking：印度零售银行主权模型
🧭 Agent 后训练与工具使用优化
NPCI AI Research Team
用偏好优化提升安全拒答，用可验证奖励RL提升多轮工具调用与token效率
📌 工作参考价值（4 点）
- 对客服/导购 Agent，把 out-of-scope/敏感场景拒答 单独用 preference optimization 做后训练，能显著提升安全行为：银行场景从 52% 到 80%。电商里价格承诺、优惠券规则、保险理赔等高风险回答也可复用。
- 多轮工具调用任务用 RLVR（verifiable reward） 而非只靠 SFT/偏好优化：订单状态查询、改地址、优惠核销等可自动校验的任务，既能提升 edge-case 和顺序敏感任务成功率，又能减少 29% token，直接降低 Agent 调用成本与延迟。
- 业务 Agent 上线前，可搭建类似 可控评测环境：从内部文档构建结构化 ground truth + 合成用户背景 + 真实工具接口，用来评估模型是否乱调工具、乱拒或泄漏敏感信息。
- 偏好优化与 RLVR 互补：前者管回复层面安全，后者管多轮工具执行；业务 Agent 后训练可以考虑两阶段组合。