Фінансова індустрія Тайваню має створювати власний ШІ! Проєкт FinLLM витратив майже 70 мільйонів, перший погляд на графік розробки та ключові моменти

16 фінансових установ Тайваню просувають проект FinLLM, витративши майже 70 мільйонів нових тайванських доларів на створення власної фінансової великої мовної моделі для Тайваню. Інкорпоруючи місцеві нормативи, вони прагнуть вирішити проблему помилок у загальних ШІ, плануючи випустити першу версію банківської моделі до кінця цього року.

16 фінансових установ об’єдналися для розробки AI FinLLM у тайванській фінансовій галузі

Зі зростанням хвилі генеративного AI по всьому світу, загальні великі мовні моделі при роботі у професійній фінансовій сфері часто стикаються з проблемами недостатньої локалізації та труднощами у зв’язку з фінансовими знаннями та нормативами Тайваню.

З цією метою, Асоціація фінтех-індустрії вчора (22.04) оголосила про офіційний запуск проекту великих фінансових мовних моделей (FinLLM), об’єднавши 16 внутрішніх фінансових установ країни, а також залучивши ресурси Національної ради розвитку, Департаменту цифрового розвитку та Управління фінансового нагляду.

Згідно з повідомленнями «Економічної газети» та «iThome», голова Управління фінансового нагляду Пен Цзінлунь зазначив, що фінансова галузь є високорегульованою, з великою кількістю складних місцевих нормативів. На ринку переважають загальні великі мовні моделі, треновані на міжнародних даних, і їх пряме застосування може призвести до помилок у застосуванні нормативів.

Міністр департаменту цифрового розвитку Лін Іцзинь також зазначив, що при роботі з фінансовими питаннями у конкретних країнах загальні моделі часто посилаються на закони інших країн, що може спричинити помилкову інформацію. Розробка моделі, яка має знання про тайванські нормативи та локальні особливості, стала важливою для контролю ризиків та забезпечення відповідності.

Джерело зображення: Новинне фото Асоціації фінтех-індустрії, голова департаменту цифрового розвитку Лін Іцзинь виступає на прес-конференції щодо тайванської фінансової AI FinLLM.

Завдяки участі у цій інфраструктурі AI, фінансовий сектор прагне перейти від пасивного контролю відповідності до активного захисту, сприяючи повномасштабній трансформації фінансових послуг та організаційної роботи.

Асоціація фінтех-індустрії також оприлюднила список учасників проекту: CTBC Financial Holding, Chunghwa Post, Taishin Shin Kong Financial Holding, E.SUN Financial Holding, Bank of Taiwan, Mega Financial Holding, First Commercial Bank, Next Bank, Cathay Financial Holding, Fubon Financial Holding, Hua Nan Financial Holding, KGI Securities, Chang Hwa Bank, Taiwan Bank, Land Bank of Taiwan та Taiwan Business Bank.

Таймінг розробки FinLLM: тренування у травні, запуск першої версії до кінця року

Коли ж фінансовий сектор завершить розробку FinLLM? Офіційні представники повідомили, що проект планується розпочати тренування моделі вже у травні цього року.

Перший етап буде зосереджений на банках з більш повною нормативною базою та даними, і очікується, що перша версія моделі буде готова до третього кварталу цього року, а до кінця року — випущена фінальна банківська модель. «Тайваньський тиждень» зазначає, що загальні витрати на проект становитимуть близько 70 мільйонів нових тайванських доларів.

Генеральний директор інформаційного департаменту CTBC Financial, Цзя Цзінгуан, повідомив, що FinLLM буде поєднувати «тайванський суверенний AI корпус даних» департаменту цифрового розвитку та нормативи Управління фінансового нагляду для створення легальної бази тренування, а місцева команда Азіатсько-Тихоокеанського інтелектуального машинного навчання займатиметься налаштуваннями та оптимізацією, а Національний університет імені Чан Кайші створить механізм стандартизованої оцінки для визначення відповідності вихідних даних.**

Мета — створити систему, здатну виконувати базові професійні завдання банківських працівників, такі як оцінка кредитоспроможності та фінансовий аналіз, а у майбутньому — залучити сторонніх для ліцензування, ітерацій та створення екосистеми застосувань моделі.

Джерело зображення: Новинне фото Асоціації фінтех-індустрії, прес-конференція щодо тайванської фінансової AI FinLLM, групове фото учасників.

Чим відрізняється FinLLM від існуючих підходів?

На даний момент більшість банків використовують під час впровадження генеративного AI архітектуру з пошуком і доповненням.

Цзя Цзінгуан зазначив, що сучасний підхід полягає у створенні бази знань поза межами загальної моделі, що дозволяє моделі у реальному часі звертатися до даних перед формуванням відповіді. Це зменшує ймовірність помилок, але при цьому у процесі пошуку інформації можливі пропуски даних, а при значному зростанні обсягу знань — знижується швидкість запитів і стабільність відповідей.

Участь у спільній розробці FinLLM відрізняється від попередніх архітектур з пошуком і доповненням тим, що нормативи та знання галузі Тайваню безпосередньо інтегровані у модель, і система може без зовнішніх запитів розуміти фінансову логіку та генерувати відповіді, що значно підвищує цілісність відповідей та здатність до логічних висновків.

Це важливий крок для тайванського фінансового AI після запуску базового закону про AI та впровадження рекомендацій Управління фінансового нагляду щодо застосування AI у фінансовій сфері.

У майбутньому фінансові AI-моделі, ймовірно, будуть використовувати гібридний підхід, де локальні моделі, натреновані на внутрішніх даних, доповнюватимуться зовнішніми знаннями для отримання актуальної інформації, а процеси ухвалення рішень будуть контролюватися за допомогою людсько-машинної співпраці, що підвищить якість та ефективність фінансових послуг.

Додаткове читання:
Центральне агентство подало позов проти NTU за порушення авторських прав на китайські дані для AI, сторони вже врегулювали конфлікт

Громадяни активно вирощують лангостинів! Департамент цифрового розвитку: AI-агенти обов’язково інтегруються у державні служби, Foxconn має намір інвестувати у тайванські обчислювальні потужності