Os bancos de Taiwan juntam-se para criar uma IA local! Modelos de linguagem financeiros de grande escala em funcionamento o mais tardar até ao final do ano

A aliança da indústria de tecnologia financeira, composta por 16 entidades bancárias, em que o Grupo Chinfon (Citi Group) e outras instituições colaboram, anunciou oficialmente, a 22 de abril, o avanço do projeto «(FinLLM), Modelos de Grandes Linguagens Financeiras», sendo que a primeira versão, destinada a modelos de IA para bancos e ao sector financeiro, está prevista para ser divulgada em agosto deste ano. No primeiro trimestre de 2026, será também lançado um agente de IA (AI Agent) baseado no FinLLM.

Liderada pelo Grupo Chinfon, em conjunto com 16 instituições, arranca o projeto FinLLM

De acordo com o jornal Taipei Times, a aliança da indústria de tecnologia financeira anunciou recentemente o arranque do plano «(FinLLM), Modelos de Grandes Linguagens Financeiras», liderado pelo Grupo Chinfon, em colaboração com bancos taiwaneses como Taiwan Business Bank, Banco da Terra, Banco Taishin, Banco Changhua, Cathay Financial Holdings, Fubon Financial Holdings, Taishin Fubon Financial Holdings, KAI Fund Holdings, E. Sun Financial Holdings, Correios de Taiwan e Future Commercial Bank, num total de 16 instituições financeiras que participam em conjunto.

Os custos de construção do projeto são estimados em cerca de 40 a 70 milhões de yuan, com o treino do modelo a arrancar formalmente em maio deste ano. A primeira versão do modelo bancário deverá ser lançada o mais cedo possível em agosto. O ano termina com a conclusão da versão final e a divulgação dos resultados ao público.

A complexidade regulamentar dificulta a aplicação de modelos no estrangeiro; a IA localizada é uma necessidade de engenharia

O presidente da Comissão de Supervisão Financeira (FSC), Peng Jinlong, afirmou que o sector financeiro depende fortemente do processamento de linguagem e de texto, mas é simultaneamente uma indústria sujeita a uma supervisão rigorosa. Envolve uma grande quantidade de regulamentos locais e trabalho de supervisão, pelo que modelos internacionais de uso geral como ChatGPT e Gemini não podem ser aplicados diretamente.

Ele salientou que, precisamente porque a banca já se estendeu a actividades financeiras diversificadas, os regulamentos relevantes e a base de dados são mais completos, o que ajuda a acelerar o treino e a implementação dos modelos. Além disso, serve como base central para a extensão posterior a áreas como seguros e valores mobiliários. O plano prevê que, no primeiro trimestre de 2026, sejam lançados agentes de IA baseados no FinLLM, para alargar ainda mais os cenários de aplicação.

Peng Jinlong destacou três benefícios principais: IA soberana, infraestruturas partilhadas e finanças inclusivas

Peng Jinlong indicou que o projeto FinLLM tem três benefícios centrais. Primeiro, fortalecer as capacidades de IA soberana, incorporando no modelo os regulamentos locais e o conhecimento da indústria, para reduzir a dependência de tecnologia estrangeira e, em simultâneo, melhorar as capacidades de governação de dados e de autonomia em segurança de TI.

Em segundo lugar, criar infraestruturas de base partilhadas para a IA, através do investimento conjunto das 16 instituições e da integração de estudos académicos e recursos tecnológicos, evitando investimentos duplicados e impulsionando a melhoria global da tecnologia na indústria financeira. O terceiro consiste em expandir os benefícios de spillover das finanças inclusivas: no futuro, os serviços poderão ser estendidos a instituições financeiras de pequena e média dimensão, empresas em geral e unidades de ensino, aumentando a acessibilidade e a inclusão do conhecimento financeiro.

Apoio interministerial, o FinLLM é incluído no plano nacional de desenvolvimento de IA

No que respeita ao apoio do governo, o projeto FinLLM já foi formalmente incluído no «Plano para impulsionar as Dez Novas Construções de IA», da Comissão Nacional de Desenvolvimento Digital (NDC). A NDC também fornece uma base de dados de IA soberana como fonte de dados para treino, e funcionários do Conselho Nacional de Ciência e Tecnologia também estiveram presentes na cerimónia de arranque, demonstrando a elevada determinação para uma promoção integrada entre ministérios.

O presidente do Bank Chinfon, Chen Jiawen, afirmou a este respeito que as empresas já se dividiram rapidamente em duas categorias: «relacionadas com IA» e «não relacionadas com IA». As primeiras destacam-se significativamente em termos de receitas e valor de mercado. Ele deu o exemplo do JPMorgan: o banco investe anualmente até 15 mil milhões de dólares na investigação e desenvolvimento de tecnologia e IA. O Royal Bank of Canada e o DBS Bank também mantêm lucros elevados, graças à digitalização e às aplicações de IA, o que evidencia que a adoção de IA se tornou uma base competitiva para instituições financeiras globais.

Neste momento, quando a indústria financeira de Taiwan arranca com a construção de infraestruturas próprias de IA, trata-se de uma estratégia-chave para responder a esta vaga de tendências globais.

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