Engenheiros de Tecnologia da Akbank Avançam com Inovações em IA no Setor Bancário
Num salto monumental para a aplicação de inteligência artificial no setor bancário, os engenheiros de Tecnologia da Akbank alcançaram um avanço ao criar um Modelo de Linguagem Grande (LLM) avançado, especialmente especializado em tarefas relacionadas com bancos. Esta nova ferramenta de IA marca um marco significativo tanto para a Akbank quanto para a indústria em geral, já que o banco combina sua extensa experiência bancária com tecnologias de ponta de IA.
A Akbank já há muito tempo vem centrando seus esforços no desenvolvimento de soluções de IA generativa (GenAI) além da sua contínua pesquisa em IA. Esta dedicação culminou no modelo de linguagem de IA proprietário que se baseia em múltiplos modelos de código aberto. Após uma extensa pesquisa, os engenheiros da Akbank escolheram o modelo Mixtral como base, o qual facilita a comunicação em oito idiomas notáveis, incluindo turco e inglês.
Treinado com um vasto compêndio de 56 bilhões de tokens e 100.000 documentos específicos para a indústria bancária, o modelo demonstra uma capacidade excepcional para compreender assuntos bancários complexos. Através da sua compreensão habilidosa, ele promete fornecer resultados eficientes e rápidos, impulsionando a infraestrutura de IA no setor bancário a novas alturas.
A implantação inicial do modelo aumentará significativamente a eficiência ao automatizar a leitura, interpretação e processamento de milhares de instruções e pedidos recebidos de autoridades oficiais, parceiros ou clientes. Operações como instruções de transferência de dinheiro que os clientes submetem às agências têm potencial para serem executadas de forma muito mais rápida e eficaz, melhorando significativamente a experiência do cliente.
**Perguntas e Respostas-Chave:**
– O que é um Modelo de Linguagem Grande (LLM) no contexto bancário?
Um Modelo de Linguagem Grande (LLM) no setor bancário é um sistema de inteligência artificial projetado para compreender e gerar texto semelhante ao humano com base em vastas quantidades de dados específicos de bancos. Isso permite que o modelo realize várias tarefas relacionadas com linguagem, como atendimento ao cliente, interpretação de documentos e processamento de instruções bancárias complexas.
– Como a nova ferramenta de IA da Akbank beneficia o banco e seus clientes?
A ferramenta de IA desenvolvida pela Akbank aumenta a eficiência ao automatizar o processamento de instruções e pedidos de várias partes interessadas. Para os clientes, isso significa um serviço mais rápido, como execuções de transferências de dinheiro mais rápidas, o que melhora significativamente sua experiência bancária.
– Quais são os principais desafios associados à implementação de um modelo de linguagem de IA no setor bancário?
Os desafios incluem garantir a precisão e confiabilidade do modelo, proteger a privacidade e a segurança de dados financeiros sensíveis e superar quaisquer possíveis preconceitos na IA. Além disso, pode haver obstáculos regulatórios relacionados com o uso de IA em serviços financeiros.
– Que controversias podem estar associadas com o uso de IA no setor bancário?
Possíveis controvérsias podem surgir de preocupações com a perda de empregos devido à automação, questões éticas relacionadas com a tomada de decisões da IA e a necessidade de algoritmos transparentes para evitar práticas discriminatórias.
**Vantagens e Desvantagens do Modelo de Linguagem Grande Multilíngue da Akbank:**
Vantagens:
– Aumento da Eficiência: O modelo de IA pode processar grandes volumes de dados e pedidos rapidamente, melhorando os tempos de resposta para transações de clientes.
– Suporte Multilíngue: A capacidade de comunicar e compreender instruções em múltiplos idiomas torna o banco mais acessível a uma ampla gama de clientes.
– Especialização Bancária: Adaptado para a indústria bancária, o modelo pode lidar com tópicos financeiros complexos com maior precisão do que modelos de linguagem genéricos.
Desvantagens:
– Segurança de Dados: O uso de IA requer medidas rigorosas de proteção de dados para evitar violações de informações financeiras sensíveis.
– Conformidade Regulatória: Os bancos precisam garantir que a IA esteja em conformidade com todas as regulamentações aplicáveis, que podem variar entre regiões e serem frequentemente bastante complexas.
– Viés da IA: Se os dados de treinamento contiverem preconceitos, a tomada de decisões da IA pode ser distorcida, resultando em resultados injustos para alguns clientes.
Se você estiver interessado em explorar mais sobre inovações em IA no setor bancário, pode conferir os principais websites de líderes da indústria e instituições de pesquisa, tais como:
Verifique se os URLs estão corretos e se referem aos domínios principais das organizações conhecidas pelo seu trabalho em IA antes de acessá-los, pois eles podem fornecer insights adicionais sobre avanços tecnológicos semelhantes no setor bancário.
The source of the article is from the blog agogs.sk