Фінансова індустрія Тайваню має створювати власний ШІ! Проєкт FinLLM витратив майже 70 мільйонів, перший погляд на графік розробки та ключові моменти

16 фінансових установ Тайваню просувають проект FinLLM, витративши майже 70 мільйонів нових тайванських доларів на створення власної фінансової великої мовної моделі для Тайваню. Інкорпоруючи місцеві нормативи, вони прагнуть вирішити проблему помилок у загальних ШІ, плануючи випустити першу версію банківської моделі до кінця цього року.

16 фінансових установ об’єдналися для розробки AI FinLLM у фінансовій галузі Тайваню

Зі зростанням хвилі генеративного AI по всьому світу, загальні великі мовні моделі при роботі у професійній фінансовій сфері часто стикаються з проблемами недостатньої локалізації та труднощами у зв’язку з фінансовими знаннями та нормативами Тайваню.

З цією метою, Асоціація фінтех-індустрії вчора (22.04) оголосила про офіційний запуск проекту фінансової великої мовної моделі (FinLLM), об’єднавши 16 внутрішніх фінансових установ країни, а також залучивши ресурси Національної ради розвитку, Департаменту цифрового розвитку та Управління фінансового нагляду.

Згідно з повідомленнями «Економічної газети» та «iThome», голова Управління фінансового нагляду Пен Цзінлунь зазначив, що фінансова галузь є високорегульованою, з великою кількістю складних місцевих нормативів. На ринку переважають загальні великі мовні моделі, треновані на міжнародних даних, і їх пряме застосування може спричинити ризик неправильного застосування нормативів.

Міністр цифрового розвитку Лін Іцзинь також зазначив, що при роботі з фінансовими питаннями у конкретних країнах загальні моделі часто посилаються на закони інших країн, що може призводити до помилкової інформації. Розробка моделі з знаннями про тайванські нормативи та локалізацією стала важливою задачею для забезпечення ризик-менеджменту та відповідності.

Джерело зображення: Новинне фото Асоціації фінтех-індустрії, голова Департаменту цифрового розвитку Лін Іцзинь виступає на прес-конференції щодо фінансової великої мовної моделі FinLLM у Тайванській фінансовій галузі.

Завдяки участі у цій інфраструктурі AI, фінансовий сектор прагне перейти від пасивного контролю до активного захисту, сприяючи повномасштабній трансформації фінансових послуг та організаційної роботи.

Асоціація фінтех-індустрії також оприлюднила список учасників проекту: CTBC Financial Holding, 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, Chang Hwa Bank, Taiwan Bank, Land Bank of Taiwan та Taiwan Business Bank.

Таймінг розробки FinLLM: тренування у травні, запуск першої версії до кінця року

Щодо того, коли фінансова галузь завершить розробку FinLLM? Офіційні особи повідомили, що проект планується розпочати тренування моделі вже у травні цього року.

На першому етапі буде зосереджено на банках з більш повною нормативною базою та даними, і очікується завершення першої версії моделі у третьому кварталі цього року, а до кінця року — випуск фінальної банківської моделі. Після цього планується поступове розширення на страхову та цінну паперову сфери. «Тайванська тижнева» зазначає, що загальні витрати на проект становитимуть близько 70 мільйонів нових тайванських доларів.

Генеральний директор з інформаційних технологій CTBC Financial, Цзя Цзінгуан, повідомив, що FinLLM буде поєднувати «тайванський суверенний AI корпус даних» департаменту цифрового розвитку та нормативи Управління фінансового нагляду для створення легальної бази тренування, а місцева команда Азіатсько-Тихоокеанського інтелектуального машинного інституту займатиметься налаштуваннями та оптимізацією, а Національний університет Ченг-чи створить стандартизовану систему оцінки для визначення відповідності вихідних даних нормативам.

Мета — створити систему, здатну виконувати базові завдання банківських працівників, такі як оцінка кредитоспроможності та фінансовий аналіз, а у майбутньому — залучити сторонніх для ліцензування, ітерацій та створення екосистеми застосувань моделі.

Джерело зображення: Новинне фото Асоціації фінтех-індустрії, прес-конференція щодо фінансової великої мовної моделі FinLLM у Тайванській фінансовій галузі, групове фото учасників.

Чим відрізняється FinLLM від існуючих підходів?

На даний момент більшість банків при впровадженні генеративного AI використовують архітектуру з підсиленням пошуком.

Цзя Цзінгуан зазначив, що сучасний підхід полягає у створенні бази знань поза межами загальної моделі, що дозволяє моделі у реальному часі звертатися до даних перед формуванням відповіді. Це може зменшити кількість помилок, але при цьому у процесі пошуку інформації можливі пропуски даних, а при значному зростанні обсягу знань — виникають технічні проблеми з швидкодією та стабільністю відповідей.

Створення спільного тайванського FinLLM відрізняється від попередніх архітектур з пошуком у тому, що нормативи та знання галузі безпосередньо інтегровані у модель, і система може без зовнішніх запитів розуміти фінансову логіку та генерувати відповіді, що значно підвищує цілісність та аналітичні можливості.

Це важливий крок для тайванської фінансової галузі після запуску базового закону про AI та впровадження керівних принципів щодо застосування AI у фінансах, що відкриває нові можливості.

У майбутньому застосування AI у фінансовій сфері, ймовірно, базуватиметься на гібридній моделі, де локальна модель з внутрішнім тренуванням поєднуватиметься з зовнішніми базами знань для оновлення актуальної інформації, а рішення прийматимуться у співпраці людини та машини, що підвищить якість та ефективність фінансових послуг.

Додаткове читання:
Центральне телебачення повідомляє про позов до NTU! Створення китайськомовного датасету для AI з порушенням авторських прав, сторони вже врегулювали