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 impulsionam 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, visa resolver os pontos problemáticos de erros frequentes em IA geral, com o lançamento da primeira versão do modelo bancário até ao final deste ano.

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

À medida que a onda de IA generativa varre o mundo, os modelos de linguagem de grande escala generalistas enfrentam dificuldades em lidar com o contexto local e integrar conhecimentos e regulamentos específicos do setor financeiro de Taiwan.

Para isso, a Aliança da Indústria de Tecnologia Financeira anunciou ontem (22/4) o início oficial do projeto de grande modelo de linguagem financeira (FinLLM), reunindo 16 instituições financeiras nacionais, com a colaboração de recursos do Conselho Nacional de Desenvolvimento, do Departamento de Dados e do Conselho de Supervisão Financeira, entre outros.

De acordo com relatos do Economic Daily e do iThome, o presidente do Conselho de Supervisão Financeira, Peng Jinlong, afirmou que o setor financeiro é altamente regulado, envolvendo muitas regulamentações locais complexas. Atualmente, a maioria dos modelos de linguagem de grande escala treinados com dados internacionais, ao serem aplicados diretamente, apresentam 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, levando a 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 imprensa 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, promovendo 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 setor financeiro concluirá o desenvolvimento do FinLLM? A fonte oficial revelou que o projeto está previsto para iniciar o treino do modelo em maio deste ano.

A primeira fase será focada 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, será expandido para os setores de seguros e valores mobiliários. 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 integrar o “Banco de Dados de IA Soberano de Taiwan” do Departamento de Dados com as regulamentações do Conselho de Supervisão Financeira para estabelecer uma base de treino legal, sendo ajustado e otimizado por uma equipe local de tecnologia, a Asia Pacific Intelligent Machines, e uma métrica de avaliação padronizada será criada pela Universidade de Politicas Públicas para verificar a conformidade das saídas.

O objetivo é que o sistema atinja o nível de profissionais iniciantes do setor bancário, capazes de realizar avaliações de crédito e análises financeiras, e futuramente, será permitida a colaboração de terceiros na autorização, iteração e estabelecimento 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 imprensa 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 arquiteturas de geração de IA reforçadas por pesquisa.

Jia Jingguang explicou que a prática atual consiste em criar uma base de conhecimento além do modelo geral, permitindo que o modelo consulte informações 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 na eficiência de consulta e na estabilidade das respostas.

Ao desenvolver um FinLLM exclusivo para o setor financeiro, diferente das arquiteturas de pesquisa reforçada, o diferencial é a internalização direta das regulamentações financeiras e do conhecimento do setor na própria modelagem, 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 avanço representa um passo importante para o setor financeiro de Taiwan, após a implementação da Lei Básica de IA e a publicação das diretrizes de aplicação de IA no setor financeiro pelo Conselho de Supervisão Financeira.

No futuro, os modelos de IA aplicados ao 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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