Các ngân hàng Đài Loan cùng hợp tác xây dựng AI nội địa! Mô hình ngôn ngữ lớn cho tài chính dự kiến ra mắt sớm nhất vào cuối năm

Liên minh ngành công nghệ tài chính do China Citic Financial Holdings liên thủ với 16 tổ chức ngân hàng, vào ngày 22 tháng 4 chính thức công bố thúc đẩy dự án “Mô hình ngôn ngữ tài chính quy mô lớn (FinLLM)”. Bản đầu tiên hướng tới các mô hình AI trong lĩnh vực ngân hàng và tài chính dự kiến sẽ được ra mắt vào tháng 8 năm nay; sang quý I năm 2026 sẽ tiếp tục cho ra mắt tác nhân AI (AI Agent) dựa trên FinLLM.

China Citic Financial Holdings dẫn dắt, liên hợp 16 tổ chức khởi động dự án FinLLM

Theo tờ Taipei Times, liên minh ngành công nghệ tài chính gần đây đã công bố khởi động kế hoạch “Mô hình ngôn ngữ tài chính quy mô lớn (FinLLM)”, do China Citic Financial Holdings làm đơn vị dẫn đầu, phối hợp với các ngân hàng tại Đài Loan như Ngân hàng Bank of Taiwan, Ngân hàng Đất đai (Land Bank), Ngân hàng E.Sun Bank, Ngân hàng Changhua Commercial Bank, Cathay Financial Holdings, Fubon Financial Holdings, Taishin Fubon Financial Holdings, Hệ thống Quỹ Kai (Kai Fund Holdings), Ngân hàng E- Sun? (???), Trung Hoa Bưu chính và ngân hàng thương mại tương lai (將來商業銀行), tổng cộng có 16 tổ chức tài chính cùng tham gia.

Chi phí xây dựng dự kiến khoảng từ 40 triệu đến 70 triệu Đài tệ, sẽ chính thức khởi động huấn luyện mô hình vào tháng 5 năm nay; sớm nhất đến tháng 8 sẽ ra mắt bản đầu tiên cho mô hình ngân hàng; đến cuối năm sẽ hoàn tất phiên bản cuối cùng và công bố kết quả ra bên ngoài.

Pháp quy phức tạp khiến mô hình nước ngoài khó phù hợp, nội địa hóa AI trở thành hạng mục kỹ thuật thiết yếu

Chủ tịch Ủy ban Giám sát Tài chính và Dịch vụ (FSC) Peng Jinlong cho biết, ngành tài chính phụ thuộc rất nhiều vào xử lý ngôn ngữ và văn bản, nhưng đồng thời là lĩnh vực chịu sự giám sát chặt chẽ. Liên quan đến lượng lớn quy định pháp lý và công tác giám sát tại địa phương, các mô hình phổ biến quốc tế như ChatGPT và Gemini không thể áp dụng trực tiếp.

Ông nhấn mạnh, chính vì ngân hàng đã mở rộng sang nhiều nghiệp vụ tài chính đa dạng, các quy định pháp lý liên quan và nền tảng dữ liệu tương đối đầy đủ, điều này giúp tăng tốc độ huấn luyện mô hình và triển khai áp dụng, đồng thời làm nền tảng cốt lõi để mở rộng sang các lĩnh vực như bảo hiểm và chứng khoán sau này. Kế hoạch dự kiến quý I năm 2026 sẽ cho ra mắt tác nhân AI dựa trên FinLLM, tiếp tục mở rộng các tình huống ứng dụng.

Peng Jinlong nêu rõ ba lợi ích lớn: AI chủ quyền, hạ tầng dùng chung, tài chính phổ cập

Peng Jinlong cho biết kế hoạch FinLLM có ba lợi ích cốt lõi. Thứ nhất là tăng cường năng lực AI chủ quyền, nội địa hóa các quy định pháp luật và kiến thức ngành của bản địa vào mô hình, giảm mức phụ thuộc vào công nghệ nước ngoài, đồng thời nâng cao năng lực quản trị dữ liệu và tự chủ an ninh mạng.

Thứ hai là xây dựng cơ sở hạ tầng AI dùng chung. Thông qua việc 16 tổ chức cùng đầu tư và tích hợp nghiên cứu học thuật cùng nguồn lực công nghệ, có thể tránh đầu tư trùng lặp, thúc đẩy nâng cấp công nghệ tổng thể của ngành tài chính. Thứ ba là mở rộng hiệu quả lan tỏa của tài chính phổ cập; trong tương lai có thể mở rộng dịch vụ tới các tổ chức tài chính quy mô nhỏ và vừa, doanh nghiệp phổ thông cũng như các đơn vị giáo dục, nâng cao mức độ tiếp cận và tính bao trùm của kiến thức tài chính.

Các bộ ngành cùng ủng hộ, FinLLM được đưa vào kế hoạch phát triển AI của quốc gia

Ở khía cạnh hỗ trợ từ phía chính phủ, kế hoạch FinLLM đã chính thức được đưa vào “Phương án thúc đẩy mười hạng mục xây dựng mới về AI” của Ủy ban Phát triển Kỹ thuật Số (NDC) và cũng đã được bộ số hóa cung cấp cơ sở dữ liệu AI chủ quyền làm nguồn dữ liệu huấn luyện. Các quan chức của Hội đồng Khoa học cũng tham dự lễ khởi động, cho thấy quyết tâm cao trong việc tích hợp, thúc đẩy liên bộ.

Chủ tịch China Citic Bank, Chen Jiawen, cho biết về điều này rằng doanh nghiệp đã nhanh chóng phân hóa thành “liên quan đến AI” và “không liên quan đến AI”. Nhóm thứ nhất dẫn trước rõ rệt về doanh thu và giá trị vốn hóa. Ông lấy ví dụ từ JPMorgan Chase: mỗi năm ngân hàng này đầu tư tới 150 tỷ USD vào nghiên cứu phát triển công nghệ và AI. Ngân hàng Royal Bank of Canada và Ngân hàng DBS cũng nhờ số hóa và ứng dụng AI để duy trì lợi nhuận cao, cho thấy việc áp dụng AI đã trở thành nền tảng cạnh tranh của các tổ chức tài chính trên toàn cầu.

Ngành tài chính Đài Loan lúc này khởi động xây dựng cơ sở hạ tầng AI tự chủ, chính là chiến lược then chốt nhằm đáp ứng xu hướng toàn cầu lần này.

Bài viết này: Ngân hàng Đài Loan liên thủ xây dựng AI bản địa! Mô hình ngôn ngữ tài chính quy mô lớn nhanh nhất sẽ lên sóng vào cuối năm; xuất hiện sớm nhất trên ABMedia.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Thông tin trên trang này có thể đến từ bên thứ ba và không đại diện cho quan điểm hoặc ý kiến của Gate. Nội dung hiển thị trên trang này chỉ mang tính chất tham khảo và không cấu thành bất kỳ lời khuyên tài chính, đầu tư hoặc pháp lý nào. Gate không đảm bảo tính chính xác hoặc đầy đủ của thông tin và sẽ không chịu trách nhiệm cho bất kỳ tổn thất nào phát sinh từ việc sử dụng thông tin này. Đầu tư vào tài sản ảo tiềm ẩn rủi ro cao và chịu biến động giá đáng kể. Bạn có thể mất toàn bộ vốn đầu tư. Vui lòng hiểu rõ các rủi ro liên quan và đưa ra quyết định thận trọng dựa trên tình hình tài chính và khả năng chấp nhận rủi ro của riêng bạn. Để biết thêm chi tiết, vui lòng tham khảo Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm.

Bài viết liên quan

Vụ xâm phạm bảo mật của Vercel mở rộng đến hàng trăm người dùng; các nhà phát triển AI có nguy cơ cao hơn

Thông báo Gate News, ngày 23 tháng 4 — Vercel cho biết vào ngày 19 tháng 4 rằng sự cố bảo mật của hãng, ban đầu được mô tả là ảnh hưởng đến "một nhóm khách hàng giới hạn," đã mở rộng sang một cộng đồng nhà phát triển rộng lớn hơn nhiều, đặc biệt là những người đang xây dựng các quy trình làm việc tác nhân AI. Cuộc tấn công có thể ảnh hưởng đến hàng trăm người dùng

GateNews1giờ trước

OpenAI 推 GPT-5.5: 12M ngữ cảnh, chỉ số AA vươn lên dẫn đầu, Terminal-Bench 82,7% viết lại chuẩn mực cho đại lý

OpenAI công bố GPT-5.5, tập trung vào công việc theo mô hình tác nhân (agent) và xử lý tri thức doanh nghiệp, đồng thời cũng được ra mắt trên ChatGPT và Codex. Các điểm chính bao gồm cửa sổ ngữ cảnh 1200 vạn token, AA Intelligence Index 60, dẫn đầu Claude Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro; giá là 5 USD cho mỗi 1 triệu token đầu vào và 30 USD cho mỗi 1 triệu token đầu ra, token đầu ra giảm khoảng 40%, chi phí thực tế tăng khoảng 20%.

ChainNewsAbmedia2giờ trước

MagicBlock Ra Mắt Mirage, Công Cụ Thanh Toán Quyền Riêng Tư Dạng Dòng Lệnh Dành Cho Solana

Tin tức Cổng, ngày 23 tháng 4 — MagicBlock đã phát hành Mirage, một công cụ thanh toán quyền riêng tư dạng dòng lệnh được thiết kế cho mạng Solana. Công cụ này cho phép người dùng tạo ví, nạp tiền và gửi các giao dịch riêng tư thông qua lệnh dòng lệnh, bot hoặc tác nhân AI. Mirage được xây dựng trên Private

GateNews6giờ trước

OpenClaw 2026.4.22 Hợp nhất vòng đời plugin trên Codex và Pi Harness, giảm thời gian tải plugin lên đến 90%

Tin tức Cổng, ngày 23 tháng 4 — OpenClaw, một nền tảng Tác nhân AI mã nguồn mở, đã phát hành phiên bản 2026.4.22 vào ngày 22 tháng 4, với thay đổi lớn nhất là việc đồng bộ vòng đời của bộ harness Codex và bộ harness Pi. Trước đây, các plugin hoạt động không nhất quán giữa hai luồng harness, với một số hook bị thiếu trong một số môi trường

GateNews7giờ trước

Google Cloud và CVC hợp tác để đẩy nhanh chuyển đổi tác nhân AI cho các công ty trong danh mục đầu tư

Tin tức từ Gate, ngày 23 tháng 4 — Google Cloud và tập đoàn cổ phần tư nhân hàng đầu CVC đã công bố quan hệ đối tác chiến lược nhằm đẩy nhanh quá trình chuyển đổi tác nhân AI cho CVC và hàng trăm công ty trong danh mục đầu tư của mình. Sự hợp tác này sẽ tận dụng nền tảng trí tuệ nhân tạo của Google Cloud và mô hình Gemini để thúc đẩy việc ứng dụng các tác nhân thông minh trên toàn danh mục.

GateNews9giờ trước
Bình luận
0/400
Không có bình luận