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 regulamentações locais, busca-se resolver os pontos problemáticos de erros frequentes em IA geral, com previsão de lançamento da primeira versão do modelo bancário até o final deste ano.

16 instituições financeiras unem forças para desenvolver IA FinLLM na indústria financeira de Taiwan

À medida que a onda de IA generativa varre o mundo, os modelos de linguagem de grande porte gerais enfrentam dificuldades de localização e integração com conhecimentos e regulamentações específicas do setor financeiro de Taiwan.

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

De acordo com reportagens do Economic Daily e do iThome, o presidente do Comitê de Supervisão Financeira, Peng Jinlong, destacou que o setor financeiro é altamente regulado, envolvendo muitas regulamentações locais complexas. Atualmente, os modelos de linguagem de grande porte treinados com dados internacionais, se 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, gerando informações incorretas. Desenvolver modelos que possuam conhecimento das regulamentações de Taiwan e compreensão local tornou-se uma tarefa crucial para garantir o controle 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 coletiva de imprensa do FinLLM, o grande modelo de linguagem financeira de Taiwan.

Ao participar desta 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 Business Bank.

Cronograma de desenvolvimento do FinLLM: treinamento em maio, lançamento da primeira versão até o final do ano

Quando o FinLLM do setor financeiro estará concluído? A equipe oficial revelou que o treinamento do modelo deve começar oficialmente em maio deste ano.

A primeira fase será focada em bancos com regulamentações e dados mais completos, com previsão de conclusão da primeira versão até o terceiro trimestre deste ano, e o lançamento da versão final do modelo bancário até o final do ano. Posteriormente, a expansão para seguros e corretoras será gradual. A revista Business Weekly aponta que todo o projeto deve custar cerca 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 Comitê de Supervisão Financeira para estabelecer uma base de treinamento legal, sendo ajustado e otimizado pela equipe local de tecnologia, a Asia Pacific Intelligent Machines, e uma avaliação padronizada será criada pela Universidade Nacional de Taiwan para verificar a conformidade das saídas.

O objetivo é que o sistema atinja o nível de profissionais iniciantes do setor bancário, capaz de lidar com avaliações de crédito e análises financeiras, e futuramente, seja gerenciado 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 coletiva 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 estruturas de geração de IA reforçada por pesquisa.

Jia Jingguang destacou 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, durante o processo de segmentação e recuperação de dados, informações podem ser omitidas, e com o aumento do volume de conhecimento, surgem gargalos técnicos de eficiência de consulta e estabilidade das respostas.

Ao desenvolver um FinLLM exclusivo para o setor financeiro, diferente da arquitetura de pesquisa reforçada, o diferencial é a internalização direta das regulamentações financeiras e do conhecimento do setor na própria modelagem, eliminando a dependência de consultas externas, permitindo que o sistema compreenda a lógica financeira e gere respostas de forma mais completa e com maior capacidade de raciocínio.

Essa é uma etapa importante para o avanço do setor financeiro de Taiwan após a implementação da Lei de IA e a publicação das diretrizes de aplicação de IA no setor financeiro pelo Comitê de Supervisão Financeira.

No futuro, os modelos de IA aplicados na área financeira 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, promovendo uma elevação na qualidade e eficiência dos serviços financeiros.

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