Technologické firmy sa spojili s bankami pri vývoji generatívnych modelov umelej inteligencie

Redakcia FinReport 16.9.2023 Poslať

London Stock Exchange Group (LSEG) a Microsoft spoločne s niektorými bankami na Britských ostrovoch rozbehli rozsiahlu spoluprácu, ktorá stojí na širšom využívaní generatívnych modelov umelej inteligencie. Táto spolupráca má finančným spoločnostiam v budúcnosti priniesť nové obchodné príležitosti.

Foto: Freepik

S cieľom vytvoriť nové obchodné príležitosti

Už na konci minulého roku uzatvorila spoločnosť Microsoft desaťročnú zmluvu so spoločnosťou LSEG s cieľom pripraviť nové inovatívne technológie použiteľné v rámci finančných operácií. Vďaka partnerstvu obe inštitúcie pracujú na riešeniach spätých s umelou inteligenciou, ktoré sú prioritne zamerané na bezpečnosť, aby eliminovali obavy týkajúce sa poskytovania dôverných údajov generatívnym modelom umelej inteligencie.

Generálny riaditeľ spoločnosti LSEG David Schwimmer vyhlásil, že údaje z generatívnych modelov umelej inteligencie dokážu poskytovať bankám množstvo potrebných a užitočných dát. Produkty súvisiace s umelou inteligenciou, ktoré by napríklad rozšírili možnosti finančnej analýzy, označil za cestu, ako vytvárať nové obchodné príležitosti.

Projekt len podčiarkuje rastúci záujem sektora finančných služieb o umelú inteligenciu a dátové technológie, ktoré sú použiteľné vo finančných produktoch.

Ready Made Maklér

Staňte sa samostatným
finančným agentom už dnes.

Robte biznis,
byrokraciu nechajte na nás.

Čo sú to generatívne modely umelej inteligencie

Úlohou generatívnych modelov umelej inteligencie je vytvárať nové dáta. Môžu byť použité na generovanie textov, obrázkov, videí a tiež hudby. Tieto modely sú stále vo vývoji, hoci už sú zakomponované v rôznych aplikáciách v podobe chatbotov, umelej inteligencie či virtuálnej reality.

Medzi najobľúbenejšie patria:

Generative Adversarial Networks (GANs) – využíva dva modely, ktoré stoja proti sebe v opozite. Prvý generuje nové údaje, kým druhý zodpovedá za rozlíšenie medzi generovanými a skutočnými údajmi. Trénovaný je tak, aby údaje ním vytvorené boli čoraz realistickejšie.

Autoencoders – učí sa komprimovať a dekomprimovať dáta. Používa sa na vytváranie údajov, ktoré sú podobné údajom, na ktorých bol trénovaný.

Generative Boltzmann Machines (GBMs) – založený je na báze neurónovej siete, ktorá môže byť použitá napríklad aj na modelovanie pravdepodobnosti. Aj on generuje údaje, ktoré môžu byť podobné tým, na ktorých ho trénovali.

Témy