¡La industria financiera de Taiwán debe desarrollar su propia IA! El proyecto FinLLM invierte casi 70 millones de yuanes, avances en el cronograma de desarrollo y aspectos destacados, mira primero

16 instituciones financieras de Taiwán impulsan el proyecto FinLLM, invirtiendo cerca de 70 millones de yuanes para crear un modelo de lenguaje financiero exclusivo para Taiwán. Mediante la internalización de regulaciones locales, buscan resolver los puntos débiles de la IA general que tiende a cometer errores, y se espera lanzar la primera versión del modelo bancario especializado a finales de este año.

16 instituciones financieras unen fuerzas para desarrollar AI FinLLM en la industria financiera de Taiwán

Con la ola de la IA generativa que arrasa a nivel mundial, los modelos de lenguaje grandes y universales enfrentan dificultades para ser lo suficientemente localizados y para integrar conocimientos y regulaciones específicas del sector financiero en Taiwán.

En respuesta, la Alianza de la Industria Fintech anunció ayer (22/4) el inicio formal del proyecto de modelos de lenguaje grandes para finanzas (FinLLM), reuniendo a 16 instituciones financieras nacionales, y contando con recursos del Consejo Nacional de Desarrollo, la Oficina de Datos y la Comisión de Regulación Financiera, entre otros, en colaboración con el sector académico y gubernamental.

Según informes de 《Economic Daily》 y 《iThome》, el presidente de la Comisión de Regulación Financiera, Peng Jinlong, señaló que la industria financiera es altamente regulada y está sujeta a numerosas regulaciones locales complejas. La mayoría de los modelos de lenguaje grandes en el mercado se entrenan con datos internacionales, y su aplicación directa puede conllevar riesgos de errores en la interpretación de regulaciones.

El director del Departamento de Datos, Lin Yijing, también mencionó que, cuando los modelos universales enfrentan problemas financieros específicos de un país, a menudo citan leyes extranjeras, generando información incorrecta. Desarrollar modelos que posean conocimientos sobre las regulaciones de Taiwán y una comprensión localizada se ha convertido en una tarea crucial para garantizar la gestión de riesgos y el cumplimiento normativo.

Fuente de la imagen: Foto de prensa de la Alianza de la Industria Fintech. El director del Departamento de Datos, Lin Yijing, en la conferencia de prensa del AI FinLLM para la industria financiera de Taiwán.

A través de la participación en esta infraestructura de IA, la industria financiera espera transformar la gestión del cumplimiento, pasando de una revisión pasiva a una protección proactiva, impulsando una transformación integral en los servicios financieros y en la operación de las organizaciones.

La Alianza de la Industria Fintech también reveló la lista de participantes en el proyecto: Citi Financial, Chunghwa Post, Taishin Shin Kong Financial Holding, E.SUN Financial Holding, Bank of Taiwan, Mega Financial Holding, First Commercial Bank, Next Bank, Cathay Financial Holding, Fubon Financial Holding, Hua Nan Financial Holding, KGI Securities, Changhua Bank, Taiwan Bank, Land Bank of Taiwan y Taiwan Business Bank.

Cronograma de desarrollo de FinLLM: entrenamiento en mayo, lanzamiento de la primera versión a finales de año

¿Y cuándo estará listo el FinLLM para la industria financiera? Se ha confirmado que el proyecto comenzará oficialmente en mayo con el entrenamiento del modelo.

La primera fase se centrará en bancos con regulaciones y datos más completos, con la intención de completar la primera versión del modelo en el tercer trimestre de este año, y lanzar la versión final especializada para bancos a finales de año. Posteriormente, se expandirá gradualmente a seguros y valores. 《Weekly》 señala que todo el proyecto tendrá un costo cercano a los 70 millones de yuanes.

El director de tecnología de Citibank, Jia Jingguang, reveló que, el proyecto FinLLM integrará el “Corpus de IA soberana de Taiwán” del Departamento de Datos y establecerá una base legal de entrenamiento con las regulaciones de la Comisión de Regulación Financiera, siendo ajustado y optimizado por el equipo local de tecnología, Asia-Pacific Intelligent Machines, y con un mecanismo de evaluación estandarizado desarrollado por la Universidad de Política y Derecho para verificar la conformidad de las salidas.

El objetivo es que el sistema tenga un nivel profesional equivalente al de un empleado bancario de nivel inicial, capaz de realizar evaluaciones de crédito y análisis financiero, y en el futuro, facilitará la autorización, iteración y creación de ecosistemas de aplicaciones del modelo mediante colaboración con terceros.

Fuente de la imagen: Foto de prensa de la Alianza de la Industria Fintech. Foto grupal de los asistentes en la conferencia de prensa del AI FinLLM para la industria financiera de Taiwán.

¿En qué se diferencia FinLLM de los métodos actuales?

Actualmente, la mayoría de los bancos que implementan IA generativa utilizan arquitecturas de recuperación mejorada.

Jia Jingguang explicó que la práctica actual consiste en construir una base de conocimientos aparte del modelo general, permitiendo que el modelo consulte datos en tiempo real antes de generar respuestas. Aunque esto puede reducir errores en cierta medida, en el proceso de segmentación y recuperación de datos, es fácil que se omitan informaciones, y cuando la base de conocimientos crece mucho, se enfrentan a problemas de eficiencia en las consultas y respuestas inestables.

La diferencia principal en el desarrollo conjunto del FinLLM, en comparación con las arquitecturas de recuperación, es que las regulaciones financieras y conocimientos de la industria de Taiwán se internalizan directamente en el modelo, el sistema no necesita depender de consultas externas para entender la lógica financiera y generar respuestas, lo que mejora significativamente la integridad de las respuestas y la capacidad de razonamiento.

Este avance representa un paso importante para la industria financiera de Taiwán, tras la implementación de la ley básica de IA y la publicación de las directrices para aplicaciones de IA en el sector financiero por parte de la Comisión de Regulación Financiera.

En el futuro, los modelos de IA en la industria financiera probablemente adoptarán un enfoque híbrido, con modelos entrenados localmente como núcleo, complementados con bases de datos externas para información en tiempo real, y mediante colaboración humano-máquina para supervisar decisiones, elevando la calidad y eficiencia de los servicios financieros.

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