O setor financeiro de Taiwan quer desenvolver sua própria IA! O projeto FinLLM investiu quase 70 milhões de yuan, veja os detalhes do cronograma de desenvolvimento e os destaques antecipadamente

16 instituições financeiras de Taiwan promovem o projeto FinLLM, investindo quase 70 milhões de dólares na criação de um modelo de linguagem financeira exclusivo para Taiwan. Ao internalizar as regulamentações locais, resolve os pontos problemáticos de erros frequentes em IA geral, com previsão de lançar a primeira versão do modelo bancário até ao final do ano.

16 instituições financeiras unem-se para desenvolver a IA do setor financeiro de Taiwan, FinLLM

À medida que a vaga de IA generativa varre o mundo, os modelos de linguagem de grande escala generalistas enfrentam dificuldades em lidar com o setor financeiro especializado, muitas vezes carecendo de adaptação local e tendo dificuldades em integrar conhecimentos e regulamentos financeiros de Taiwan.

Para isso, a Aliança da Indústria de Tecnologia Financeira anunciou ontem (22/4) a implementação oficial do projeto de grande modelo de linguagem financeira (FinLLM), reunindo 16 instituições financeiras nacionais, com a participação conjunta do Conselho de Desenvolvimento Econômico, do Departamento de Dados e do Comissão de Valores Mobiliários, entre outros recursos públicos, acadêmicos e industriais.

De acordo com relatos do Economic Daily e do iThome, o presidente do Conselho de Valores Mobiliários, Peng Jinlong, destacou que a indústria financeira é altamente regulada, envolvendo muitas regulamentações locais complexas. Os modelos de linguagem de grande escala disponíveis atualmente são treinados com dados internacionais, e sua aplicação direta apresenta riscos de erro na interpretação das regulamentações.

O ministro do Departamento de Dados, Lin Yijing, também mencionou que, ao lidar com questões financeiras específicas de um país, os modelos genéricos frequentemente citam leis estrangeiras, gerando informações incorretas. Desenvolver modelos que possuam conhecimento das regulamentações de Taiwan e compreensão local tornou-se uma tarefa crucial para garantir a gestão de riscos e conformidade.

Fonte da imagem: Foto de notícia da Aliança da Indústria de Tecnologia Financeira. Discurso do ministro do Departamento de Dados na conferência de lançamento do FinLLM, o grande modelo de linguagem financeira de Taiwan.

Ao participar nesta infraestrutura de IA, o setor financeiro espera transformar a gestão de conformidade de uma abordagem passiva de revisão para uma proteção proativa, impulsionando uma transformação abrangente nos serviços financeiros e na operação das organizações.

A Aliança da Indústria de Tecnologia Financeira também revelou a lista de participantes do projeto: Citi Taiwan, Chunghwa Post, Taishin Shin Kong Financial Holding, E.SUN Financial Holding, Bank of Taiwan, Mega International Commercial Bank, First Commercial Bank, Future Bank, Cathay Financial Holding, Fubon Financial Holding, Hua Nan Financial Holding, KGI Securities, Chang Hwa Bank, Taiwan Bank, Land Bank of Taiwan e Taiwan Cooperative Bank.

Cronograma de desenvolvimento do FinLLM: treino em maio, lançamento da primeira versão até ao final do ano

Quando o FinLLM do setor financeiro estará concluído? A equipe oficial revelou que o projeto está previsto para iniciar o treino do modelo em maio deste ano.

A primeira fase focará em bancos com regulamentações e dados mais completos, com previsão de concluir a primeira versão do modelo no terceiro trimestre, e lançar a versão final do modelo bancário até ao final do ano. Posteriormente, expandirá gradualmente para seguros e corretoras. O Business Weekly aponta que todo o projeto terá um custo aproximado de 70 milhões de dólares.

O diretor de tecnologia da Citibank, Jia Jingguang, revelou que, o projeto FinLLM irá combinar o “Banco de Dados de IA Soberana de Taiwan” do Departamento de Dados com a construção de regulamentações pelo Conselho de Valores Mobiliários, estabelecendo uma base de treino legal, sendo ajustado e otimizado pela equipe local de tecnologia, a Asia Pacific Intelligent Machines, e tendo a Universidade de Política e Gestão de Taiwan responsável por estabelecer um mecanismo de avaliação padronizado para verificar a conformidade das saídas.

O objetivo é que o sistema atinja o nível de profissionais iniciais do setor bancário, capazes de lidar com avaliações de crédito e análises financeiras, e futuramente seja gerido por terceiros na autorização, iteração e criação de ecossistemas de aplicação do modelo.

Fonte da imagem: Foto de notícia da Aliança da Indústria de Tecnologia Financeira. Foto de grupo dos convidados na conferência de lançamento do FinLLM, o grande modelo de linguagem financeira de Taiwan.

Como o FinLLM difere das abordagens atuais?

Na fase atual, a maioria dos bancos adota uma arquitetura de geração reforçada por pesquisa ao implementar IA generativa.

Jia Jingguang explicou que a prática atual consiste em criar uma base de conhecimento além do modelo geral, permitindo que o modelo consulte dados em tempo real antes de gerar respostas. Embora isso possa reduzir erros até certo ponto, durante o processo de busca e segmentação de dados, informações podem ser omitidas, e com o aumento do volume de conhecimento, surgem gargalos técnicos de eficiência na consulta e estabilidade nas respostas.

Ao desenvolver um FinLLM exclusivo para o setor financeiro, diferente da arquitetura de pesquisa reforçada, o projeto incorpora diretamente as regulamentações financeiras e o conhecimento da indústria de Taiwan ao modelo, não sendo necessário depender de consultas externas para entender a lógica financeira e gerar respostas, o que melhora significativamente a integridade das respostas e a capacidade de raciocínio.

Este é um passo importante para o setor financeiro de Taiwan após a implementação da Lei Básica de IA e a introdução das diretrizes de aplicação de IA no setor financeiro pelo Conselho de Valores Mobiliários.

No futuro, os modelos de IA aplicados no setor financeiro deverão adotar um modo híbrido, centrado em modelos treinados localmente, complementados por bancos de dados externos para informações atualizadas em tempo real, e com a colaboração humano-máquina para garantir decisões, elevando a qualidade e eficiência dos serviços financeiros.

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