Тайваньские банки объединяются для создания отечественного ИИ! Финансовая большая языковая модель выйдет в эфир самое раннее к концу этого года

Синсиньская финансовая холдинговая компания объединилась с финансово-технологическим отраслевым альянсом, состоящим из 16 банковских организаций, и 22 апреля официально объявила о продвижении проекта «(FinLLM) финансовой большой языковой модели». Первая версия AI-модели, предназначенная для банковского и финансового секторов, планируется к выпуску в этом году в августе; а в первом квартале 2026 года также будет запущен AI-агент (AI Agent), основанный на FinLLM.

Синсиньская финансовая холдинговая компания во главе, вместе с 16 организациями запускает проект FinLLM

Как сообщает Taipei Times, финансово-технологический отраслевой альянс недавно объявил о запуске плана «(FinLLM) финансовой большой языковой модели». Лидирует в проекте ChinSin Financial Holdings, в сотрудничестве с Taiwan Bank, Land Bank, Taiwan Business Bank, Changhua Bank, Cathay Financial Holdings, Fubon Financial Holdings, Taishin Fubon Financial Holdings, KAI Capital Holdings, E.SUN Financial Holdings, China Post, а также Future Commercial Bank и др., всего 16 финансовых организаций принимают совместное участие.

Оценочная стоимость работ по созданию проекта составляет около 40–70 миллионов тайваньских долларов. В мае этого года планируется официально начать обучение модели; самый ранний срок выпуска первой версии банковской модели — август. К концу года будет завершена финальная версия, а результаты будут представлены публично.

Сложность регулирования делает использование зарубежных моделей затруднительным; локализация AI становится необходимым инженерным шагом

Председатель Комиссии по финансовому надзору КНР Пэн Цзиньлунь заявил, что финансовая отрасль в высокой степени полагается на обработку языка и текста, однако одновременно является отраслью с жестким надзором. Поскольку проект затрагивает большое количество локальных норм и надзорных процедур, международные универсальные модели вроде ChatGPT и Gemini нельзя применить напрямую.

Он подчеркнул, что именно потому, что банковский сектор уже вышел в разноплановый финансовый бизнес, связанные нормативы и базовая структура данных относительно полнее, что помогает ускорить обучение модели и скорость внедрения на практике, а также служит основой для последующего расширения в такие области, как страхование и ценные бумаги. Планируется, что в первом квартале 2026 года будет запущен AI-агент, основанный на FinLLM, для дальнейшего расширения сценариев применения.

Пэн Цзиньлунь назвал три ключевые выгоды: суверенный AI, общая инфраструктура, инклюзивные финансы

Пэн Цзиньлунь отметил, что проект FinLLM обладает тремя основными эффектами. Во-первых, усиление возможностей суверенного AI: встроить местные регламенты и знания отрасли в модель, снизив зависимость от зарубежных технологий, а также повысив самостоятельные возможности в области управления данными и кибербезопасности.

Во-вторых, создание совместной инфраструктуры для AI: за счет совместного участия 16 организаций и интеграции академических исследований и технологических ресурсов, чтобы избежать дублирующих инвестиций и продвинуть общий технологический апгрейд финансовой индустрии. Третье — расширение эффекта от инклюзивных финансов: в будущем услуги можно будет распространить на небольшие и средние финансовые организации, обычные компании и образовательные учреждения, повышая доступность и инклюзивность финансовых знаний.

Поддержка на уровне межведомственных органов; FinLLM включают в план развития национального AI

На уровне государственной поддержки проект FinLLM уже официально включен в план развития «AI — десять крупнейших инициатив» Комиссии по вопросам развития государства (国发会). Также Департамент цифрового развития предоставляет базу данных суверенного AI в качестве источника тренировочных данных. Сотрудники Национального научного совета также присутствовали на церемонии запуска, что демонстрирует высокую решимость межведомственной интеграции.

Председатель ChinSin Bank Чэнь Цзя-вэнь по этому поводу отметил, что компании уже быстро разделились на две категории: «связаные с AI» и «несвязанные с AI». Первые существенно опережают вторые по выручке и рыночной капитализации. Он привел пример JPMorgan Chase: ежегодно эта компания вкладывает до 15 млрд долларов США в разработку технологий и AI. Королевский банк Канады и DBS Bank также поддерживают высокую прибыльность благодаря цифровизации и применению AI, что показывает: внедрение AI уже стало основой конкуренции для глобальных финансовых организаций.

Сейчас, когда тайваньская финансовая отрасль запускает строительство собственной AI-инфраструктуры, это является ключевым размещением капитала в ответ на эту волну глобальных тенденций.

В этой статье: Тайваньская банковская отрасль объединяется для создания отечественного AI! Самая быстрая запись/внедрение — в конце года; впервые появляется в Lianxin ABMedia.