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 vaga 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 modelos 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, destacou que o setor financeiro é altamente regulado, envolvendo muitas regulamentações locais complexas. Os modelos de linguagem de grande escala atualmente disponíveis são treinados com dados internacionais, e sua aplicação direta pode acarretar riscos de interpretação incorreta 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 divulgação 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, 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, Correios de Taiwan, Taishin Shin Kong Financial Holding, E.SUN Financial Holding, Banco da Tabela, Mega Financial Holding, Banco da Primeira, Banco do Futuro, Cathay Financial Holding, Fubon Financial Holding, Hua Nan Financial Holding, KGI Securities, Banco de Changhua, Banco de Taiwan, Banco Land Bank de Taiwan e Banco de Empresas de Taiwan.

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 equipe oficial revelou que o projeto está previsto para iniciar o treinamento 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 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 integrará o “Banco de Dados de IA Soberana de Taiwan” do Departamento de Dados e estabelecerá uma base de treinamento legal com as regulamentações do Conselho de Supervisão Financeira, sendo ajustado e otimizado pela equipe local de tecnologia, a Asia Pacific Intelligent Machines, e uma avaliação padronizada será criada pela Universidade de Política 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 gerido por terceiros para licenciamento, iteração e estabelecimento de um ecossistema de aplicações.

Fonte da imagem: Foto de divulgação 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 arquiteturas de geração de IA com recuperação de conhecimento.

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, o processo de busca e segmentação de dados pode levar à perda de informações, 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 recuperação, o diferencial é a incorporação direta do conhecimento das regulamentações financeiras de Taiwan e do setor na própria modelagem, eliminando a dependência de consultas externas, permitindo que o sistema compreenda a lógica financeira e gere respostas de forma autônoma, melhorando 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 publicação das diretrizes de aplicação de IA no setor financeiro pelo Conselho de Supervisão Financeira.

No futuro, os modelos de IA no setor financeiro deverão adotar um modo híbrido, com modelos treinados localmente como núcleo, 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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