Le secteur financier taïwanais doit développer sa propre IA ! Le projet FinLLM a investi près de 70 millions de dollars, aperçu des délais de développement et des points forts en avant-première

16 institutions financières taïwanaises lancent le projet FinLLM, investissant près de 70 millions de dollars pour créer un grand modèle linguistique financier exclusif à Taïwan. En internalisant la réglementation locale, ils visent à résoudre le problème de l’erreur fréquente des IA générales, avec la première version du modèle dédié aux banques prévue pour la fin de cette année.

16 institutions financières collaborent pour développer l’IA financière taïwanaise FinLLM

Avec la vague de l’IA générative qui déferle à l’échelle mondiale, les grands modèles linguistiques universels rencontrent souvent des difficultés à être localisés et à intégrer les connaissances et réglementations spécifiques à l’industrie financière taïwanaise.

À ce sujet, l’alliance de la fintech a annoncé hier (22/04) le lancement officiel du projet de grand modèle linguistique financier (FinLLM), réunissant 16 institutions financières nationales, en collaboration avec le Conseil national de développement, le Département de la science et de la technologie, et la Commission de la régulation financière, impliquant ainsi des ressources gouvernementales, académiques et industrielles.

Selon les reportages du « Economic Daily » et d’« iThome », le président de la Commission de la régulation financière, Peng Jinlong, a souligné que le secteur financier est une industrie fortement réglementée, impliquant de nombreuses réglementations locales complexes. La plupart des grands modèles linguistiques universels sur le marché sont entraînés sur des données internationales, ce qui comporte un risque d’erreur d’application réglementaire s’ils sont appliqués directement.

Le ministre du Département de la science et de la technologie, Lin Yijing, a également mentionné que, face à des problématiques financières spécifiques à un pays, les modèles généraux citent souvent des lois étrangères, ce qui peut générer des informations erronées. Développer un modèle doté de connaissances réglementaires taïwanaises et d’une compréhension locale est devenu une étape cruciale pour assurer la gestion des risques et la conformité.

Source : Photo de presse de l’alliance de la fintech. Discours du ministre du Département de la science et de la technologie lors de la conférence de presse sur le grand modèle linguistique financier FinLLM de l’industrie financière taïwanaise.

En participant à cette infrastructure IA, le secteur financier espère transformer la gestion de la conformité, passant d’un contrôle passif à une protection proactive, entraînant une transformation globale des services financiers et du fonctionnement organisationnel.

L’alliance de la fintech a également dévoilé la liste des participants au projet : CTBC Financial, Chunghwa Post, Taishin Shin Kong Financial, E.SUN Financial, Bank of Taiwan, Mega Financial, First Commercial Bank, Future Bank, Cathay Financial, Fubon Financial, Hua Nan Financial, KGI Securities, Changhua Bank, Taiwan Bank, Land Bank of Taiwan et Taiwan Business Bank.

Calendrier de développement de FinLLM : entraînement en mai, première version fin d’année

Quand FinLLM dans le secteur financier sera-t-il terminé ? L’annonce officielle indique que le projet commencera officiellement la formation du modèle en mai de cette année.

La première phase ciblera les banques disposant de réglementations et de données de base plus complètes, avec une version initiale prévue pour le troisième trimestre, et la version finale du modèle dédié aux banques à la fin de l’année. Par la suite, le déploiement s’étendra progressivement aux secteurs de l’assurance et des valeurs mobilières. « Business Weekly » indique que l’ensemble du projet représente un coût proche de 70 millions de dollars.

Le directeur informatique de CTBC Financial, Jia Jingguang, a révélé que, le projet FinLLM combinera la « base de données souveraine IA taïwanaise » du Département de la science et de la technologie avec la réglementation de la Commission de la régulation financière pour établir une formation légale, confiée à l’équipe locale d’Intelligent Asia pour l’ajustement et l’optimisation, et à l’Université nationale de Taiwan pour la mise en place d’un mécanisme d’évaluation standardisé afin de juger de la conformité des sorties.

L’objectif est de permettre au système d’atteindre le niveau professionnel d’un employé bancaire débutant, capable de gérer des tâches telles que l’évaluation du crédit et l’analyse financière, avec à terme une assistance par des tiers pour l’autorisation, l’itération et l’écosystème d’application du modèle.

Source : Photo de presse de l’alliance de la fintech. Photo de groupe des invités lors de la conférence de presse sur le grand modèle linguistique financier FinLLM de l’industrie financière taïwanaise.

En quoi FinLLM diffère-t-il des méthodes actuelles ?

Actuellement, la majorité des banques adoptent une architecture de génération renforcée par recherche lors de l’intégration de l’IA générative.

Jia Jingguang explique que la méthode consiste à créer une base de connaissances en dehors du modèle général, permettant au modèle de rechercher des données en temps réel avant de générer une réponse. Bien que cela réduise en partie le taux d’erreur, le processus de recherche et de segmentation des données peut entraîner des omissions d’informations, et lorsque la quantité de connaissances augmente considérablement, cela pose des problèmes d’efficacité de recherche et de stabilité des réponses.

Ce qui différencie le développement d’un FinLLM dédié par l’industrie financière de l’approche précédente de la recherche renforcée, c’est l’intégration directe des réglementations financières taïwanaises et des connaissances sectorielles dans le modèle, le système n’a plus besoin de dépendre de requêtes externes, il peut comprendre directement la logique financière et générer des réponses, améliorant ainsi la complétude des réponses et ses capacités de raisonnement.

C’est également une étape importante pour l’industrie financière taïwanaise, après la mise en place de la loi sur l’IA et la publication des directives d’application de l’IA dans le secteur financier par la Commission de la régulation financière.

À l’avenir, les modèles d’IA appliqués dans la finance devraient adopter une approche hybride, en utilisant un modèle local internalisé comme noyau, complété par une base de connaissances externe pour fournir des informations en temps réel, et en utilisant la collaboration homme-machine pour superviser la prise de décision, afin d’améliorer la qualité et l’efficacité des services financiers.

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