16 empresas de controle financeiro colaborando, visando criar um modelo de linguagem AI que compreenda o sistema financeiro de Taiwan

O Conselho de Supervisão Financeira orienta, e a CITIC Financial Holding convoca, 16 instituições financeiras e bancos de referência em Taiwan para iniciar conjuntamente o projeto “Modelo de Linguagem Financeira FinLLM”, baseado no banco de dados de IA soberana do Departamento de Dados e Desenvolvimento, criando uma IA financeira local.
(Resumindo: o governo de Taiwan está ativamente planejando uma “IA Soberana”, com o presidente da Academia Nacional de Ciências, Wu Cheng-wen, formando um Comitê Especial de Estratégia de Inteligência Artificial Nacional)
(Complemento de contexto: 11 principais seguradoras de Taiwan formam a “Aliança de Reivindicações Blockchain” para começar! Uma única apólice cobre múltiplas reivindicações, tornando o processo de solicitação mais fácil)

16 instituições financeiras, 2 bancos públicos, além do Instituto de Pesquisa e Treinamento Financeiro, do Conselho de Tecnologia da Informação, do Centro de Pesquisa em Finanças Tecnológicas da Universidade Nacional de Chengchi, trabalham juntos para alcançar um objetivo: Taiwan precisa de seu próprio Modelo de Linguagem Financeira.

Este projeto é chamado FinLLM, iniciado por uma aliança de indústrias de tecnologia financeira orientada pelo Conselho de Supervisão Financeira, com CITIC Financial Holding como líder, e foi oficialmente lançado hoje (23) no Parque de Inovação em Tecnologia Financeira FinTechSpace.

De “pesquisa individual” para “colaboração coletiva”

No passado, cada instituição financeira que queria desenvolver IA precisava coletar seus próprios dados, treinar e avaliar por conta própria. Os custos de computação eram altos, as autorizações de dados dispersas, e os riscos de conformidade legal eram assumidos individualmente, resultando em que cada uma ficava aquém do ideal, gastando bastante dinheiro, mas com poucos cenários de aplicação prática.

A estrutura desta vez é diferente. As 16 instituições participantes incluem CITIC Financial Holding, Cathay Financial Holding, Fubon Financial Holding, Taishin Shin Kong Financial Holding, E.SUN Financial Holding, Hua Nan Financial Holding, Mega International Commercial Bank, First Financial Holding, South China Financial Holding, KGI Securities, Changhua Bank, Bank of Taiwan, Land Bank, Taiwan Cooperative Bank, Chunghwa Post e Future Bank, quase reunindo os principais players do setor financeiro de Taiwan em um único projeto.

Além disso, o Instituto de Pesquisa e Treinamento Financeiro, o Conselho de Tecnologia da Informação, o Centro de Pesquisa em Finanças Tecnológicas da Universidade Nacional de Chengchi e unidades de pesquisa como a Asia-Pacific Intelligent Machines colaboram para que o FinLLM integre toda a cadeia, desde autorização de dados, treinamento de modelos, avaliação até a operação do modelo comercial.

Mais importante, os riscos legais de autorização de dados também podem ser compartilhados, o que, para o setor financeiro, muitas vezes é mais complicado do que os custos de computação.

A base é o banco de dados de IA soberana do Departamento de Dados e Desenvolvimento

FinLLM não é um modelo treinado do zero. Sua base é o banco de dados de IA soberana que o Departamento de Dados e Desenvolvimento está construindo.

Banco de dados de IA soberana. Traduzindo, é uma iniciativa liderada pelo Estado, coletando linguagem local, regulamentações e arquivos de Taiwan, formando a base de treinamento para modelos de IA locais. Este projeto já está incluído na lista das dez principais construções de IA de nível nacional, com alta prioridade.

O papel da aliança financeira é usar essa base geral e alimentá-la com dados específicos do setor financeiro: regulamentações do Conselho de Supervisão Financeira de Taiwan, códigos de governança corporativa, manuais operacionais dos bancos, prospectos de produtos financeiros, arquivos de divulgação de riscos.

Mesmo os grandes modelos americanos, por mais avançados que sejam, podem não conseguir responder completamente ao contexto regulatório financeiro de Taiwan. Por exemplo, ao perguntar ao GPT sobre uma cláusula da Lei de Proteção ao Consumidor Financeiro de Taiwan, ele pode fornecer uma explicação geral, mas ao lidar com conceitos específicos de regulamentação de Taiwan, como “produtos estruturados no exterior” ou “avaliação de adequação para clientes idosos”, a precisão da resposta pode diminuir.

A aliança realiza treinamentos com dados autorizados legalmente, e os bancos membros avaliam conjuntamente, estabelecendo critérios padronizados de avaliação.