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, 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 para o setor financeiro 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 o conhecimento e as 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 nacionais, além de envolver recursos do Conselho Nacional de Desenvolvimento, do Departamento de Dados e do Comissão de Supervisão Financeira, entre outros.

De acordo com reportagens do Economic Daily e do iThome, o presidente da Comissão de Supervisão Financeira, Peng Jinlong, destacou que o setor financeiro é altamente regulado, envolvendo muitas regulamentações locais complexas. Os modelos de linguagem de grande porte disponíveis no mercado atualmente são treinados com dados internacionais, e sua aplicação direta pode acarretar riscos de interpretação incorreta das regulamentações.

O chefe 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 a conformidade.

Fonte da imagem: Foto de divulgação da Aliança da Indústria de Tecnologia Financeira. Discurso do chefe do Departamento de Dados, Lin Yijing, na coletiva de imprensa do projeto FinLLM para o setor financeiro de Taiwan.

Ao participar dessa 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 Cooperative Bank.

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

Quando o FinLLM do setor financeiro será concluído? A equipe oficial revelou que o treinamento do modelo está previsto para começar oficialmente em maio deste ano.

A primeira fase focará 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, o projeto será expandido gradualmente para seguros e valores mobiliários. O Business Weekly aponta que todo o projeto deve envolver um investimento de quase 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 Soberana de Taiwan” do Departamento de Dados com as regulamentações do Conselho de Supervisão Financeira para estabelecer uma base de treinamento legal, sendo ajustado e otimizado por uma equipe local de tecnologia, a Asia Pacific Intelligent Machines, e uma métrica de avaliação padronizada será criada pela Universidade de Politicas 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, a autorização, iteração e ecossistema de aplicação do modelo serão gerenciados por terceiros.

Fonte da imagem: Foto de divulgação da Aliança da Indústria de Tecnologia Financeira. Foto de grupo dos convidados na coletiva do projeto FinLLM para o setor financeiro 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 informações.

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, durante o processo de busca e segmentação de dados, informações podem ser omitidas, e com o aumento do volume de conhecimento, surgem gargalos de eficiência na consulta e estabilidade nas respostas.

O desenvolvimento conjunto do FinLLM, diferente das arquiteturas de recuperação, é incorporar diretamente as regulamentações financeiras e o conhecimento do setor ao modelo, de modo que o sistema não precise depender de consultas externas para entender a lógica financeira e gerar respostas, melhorando significativamente a integridade das respostas e a capacidade de raciocínio.

Essa é uma etapa 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.

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, promovendo uma elevação na qualidade e eficiência dos serviços financeiros.

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