KI im Finanzwesen beschleunigen mit Milvus, einer Open-Source-Vektordatenbank
Banken und andere Finanzinstitute gehören seit Langem zu den frühen Anwendern von Open-Source-Software für Big-Data-Verarbeitung und -Analysen. Im Jahr 2010 begann Morgan Stanley, das Open-Source-Framework Apache Hadoop im Rahmen eines kleinen Experiments zu nutzen. Das Unternehmen hatte Schwierigkeiten, traditionelle Datenbanken erfolgreich auf die enormen Datenmengen zu skalieren, die seine Wissenschaftler nutzen wollten, und entschied sich daher, alternative Lösungen zu erkunden. Hadoop ist heute ein fester Bestandteil bei Morgan Stanley und unterstützt alles von der Verwaltung von CRM-Daten bis hin zur Portfolioanalyse. Andere Open-Source-Software für relationale Datenbanken wie MySQL, MongoDB und PostgreSQL sind unverzichtbare Werkzeuge geworden, um Big Data in der Finanzbranche verständlich zu machen.
Technologie verschafft der Finanzdienstleistungsbranche einen Wettbewerbsvorteil, und künstliche Intelligenz (KI) wird rasch zum Standardansatz, um wertvolle Erkenntnisse aus Big Data zu gewinnen und Aktivitäten in Echtzeit in den Bereichen Banking, Asset Management und Versicherung zu analysieren. Durch den Einsatz von KI-Algorithmen zur Umwandlung unstrukturierter Daten wie Bilder, Audio oder Video in Vektoren, ein maschinenlesbares numerisches Datenformat, ist es möglich, Ähnlichkeitssuchen in riesigen Datensätzen mit Millionen, Milliarden oder sogar Billionen von Vektoren durchzuführen. Vektordaten werden in hochdimensionalen Räumen gespeichert, und ähnliche Vektoren werden mithilfe der Ähnlichkeitssuche gefunden, die eine dedizierte Infrastruktur namens Vektordatenbank erfordert.
Entwicklung von Open-Source-Big-Data-Technologien.
Milvus ist eine Open-Source-Vektordatenbank, die speziell für die Verwaltung von Vektordaten entwickelt wurde. Das bedeutet, dass sich Ingenieure und Data Scientists auf die Entwicklung von KI-Anwendungen oder die Durchführung von Analysen konzentrieren können – statt auf die zugrunde liegende Dateninfrastruktur. Die Plattform wurde rund um Workflows für die Entwicklung von KI-Anwendungen konzipiert und ist darauf optimiert, Machine-Learning-Operations (MLOps) zu optimieren. Weitere Informationen über Milvus und die zugrunde liegende Technologie finden Sie in unserem Blog.
Häufige Anwendungen von KI in der Finanzdienstleistungsbranche umfassen algorithmischen Handel, Portfoliozusammensetzung und -optimierung, Modellvalidierung, Backtesting, Robo-Advising, virtuelle Kundenassistenten, Marktimpact-Analyse, regulatorische Compliance und Stresstests. Dieser Artikel behandelt drei spezifische Bereiche, in denen Vektordaten als eines der wertvollsten Assets für Banken und Finanzunternehmen genutzt werden:
- Verbesserung der Kundenerfahrung mit Banking-Chatbots
- Steigerung des Vertriebs von Finanzdienstleistungen und mehr mit Empfehlungssystemen
- Analyse von Gewinnberichten und anderen unstrukturierten Finanzdaten mit semantischem Text Mining
Verbesserung der Kundenerfahrung mit Banking-Chatbots
Banking-Chatbots können Kundenerfahrungen verbessern, indem sie Verbraucher bei der Auswahl von Investitionen, Bankprodukten und Versicherungspolicen unterstützen. Digitale Dienstleistungen gewinnen rasant an Popularität, teilweise aufgrund von Trends, die durch die Coronavirus-Pandemie beschleunigt wurden. Chatbots funktionieren, indem sie Natural Language Processing (NLP) verwenden, um von Nutzern eingereichte Fragen in semantische Vektoren umzuwandeln und nach passenden Antworten zu suchen. Moderne Banking-Chatbots bieten Nutzern eine personalisierte, natürliche Erfahrung und sprechen in einem konversationellen Ton. Milvus bietet ein Data Fabric, das sich gut für die Erstellung von Chatbots mithilfe von Echtzeit-Vektorähnlichkeitssuche eignet.
Erfahren Sie mehr in unserer Demo zum Erstellen von Chatbots mit Milvus.
Demo.
Steigerung des Vertriebs von Finanzdienstleistungen und mehr mit Empfehlungssystemen:
Der Private-Banking-Sektor nutzt Empfehlungssysteme, um den Verkauf von Finanzprodukten durch personalisierte Empfehlungen auf Basis von Kundenprofilen zu steigern. Empfehlungssysteme können auch in der Finanzforschung, bei Wirtschaftsnachrichten, der Aktienauswahl und in Handelssupportsystemen eingesetzt werden. Dank Deep-Learning-Modellen wird jeder Benutzer und jedes Element als Einbettungsvektor beschrieben. Eine Vektordatenbank bietet einen Einbettungsraum, in dem Ähnlichkeiten zwischen Benutzern und Elementen berechnet werden können.
Erfahren Sie mehr in unserer Demo zu graphbasierten Empfehlungssystemen mit Milvus.
Analyse von Geschäftsberichten und anderen unstrukturierten Finanzdaten mit semantischem Text Mining:
Text-Mining-Techniken hatten erhebliche Auswirkungen auf die Finanzbranche. Da Finanzdaten exponentiell wachsen, hat sich Text Mining zu einem wichtigen Forschungsfeld im Finanzbereich entwickelt.
Deep-Learning-Modelle werden derzeit eingesetzt, um Finanzberichte durch Wortvektoren darzustellen, die zahlreiche semantische Aspekte erfassen können. Eine Vektordatenbank wie Milvus kann massive semantische Wortvektoren aus Millionen von Berichten speichern und anschließend innerhalb von Millisekunden Ähnlichkeitssuchen darauf durchführen.
Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie deepsets Haystack mit Milvus verwenden.
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