O setor financeiro de Taiwan quer desenvolver sua própria IA! O projeto FinLLM investiu quase 70 milhões de dólares, 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 em lidar com o setor financeiro especializado, muitas vezes por falta de localização adequada, além de dificuldades em integrar conhecimentos e regulamentações financeiras específicas 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, com a participação conjunta de recursos do Conselho Nacional de Desenvolvimento, do Departamento de Dados e do Comitê de Supervisão Financeira, entre outros órgãos públicos, academia e setor privado.

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. Os modelos de linguagem de grande porte atualmente disponíveis são treinados com dados internacionais, e sua aplicação direta pode acarretar riscos de interpretação incorreta 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 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 divulgou 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 estará 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, 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 terá um custo próximo 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 Soberana 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 equipe da Universidade Nacional de Taiwan estabelecerá um mecanismo de avaliação padronizado para verificar a conformidade das respostas geradas.

O objetivo é que o sistema atinja o nível de profissionais iniciais do setor bancário, capazes de realizar avaliações de crédito e análises financeiras, e futuramente, seja gerenciado por terceiros para autorização, iteração e criação de ecossistemas de aplicação do modelo.

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 estruturas de geração de IA aprimoradas por busca.

Jia Jingguang explicou que a prática atual consiste em criar uma base de conhecimento além do modelo geral, permitindo que o modelo consulte informações 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 técnicos de eficiência de consulta e estabilidade das respostas.

O desenvolvimento conjunto do FinLLM, diferente das arquiteturas de busca aprimorada, é incorporar diretamente as regulamentações financeiras e conhecimentos do setor no próprio modelo, eliminando a dependência de consultas externas, permitindo que o sistema compreenda a lógica financeira e gere respostas de forma autônoma, 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 de IA básica e a publicação das diretrizes de aplicação de IA no setor financeiro pelo Comitê de Supervisão Financeira.

No futuro, os modelos de IA aplicados ao 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 a tomada de decisão, promovendo melhorias na qualidade e eficiência dos serviços financeiros.

Leitura adicional:
A Agência Central de Notícias processou uma ação contra a Universidade de Taiwan! Conjunto de dados em chinês tradicional para IA, com alegações de violação de direitos, ambas as partes já chegaram a um acordo

População está criando lagostas! Departamento de Dados: agentes de IA certamente serão integrados aos serviços públicos, Foxconn tem interesse em investir em capacidade computacional em Taiwan