Acelerando la IA en finanzas con Milvus, una base de datos vectorial de código abierto
Los bancos y otras instituciones financieras han sido durante mucho tiempo pioneros en la adopción de software de código abierto para el procesamiento y análisis de big data. En 2010, Morgan Stanley comenzó a usar el framework de código abierto Apache Hadoop como parte de un pequeño experimento. La empresa tenía dificultades para escalar con éxito las bases de datos tradicionales a los enormes volúmenes de datos que sus científicos querían aprovechar, por lo que decidió explorar soluciones alternativas. Hadoop es ahora un elemento básico en Morgan Stanley, ayudando en todo, desde la gestión de datos de CRM hasta el análisis de carteras. Otro software de bases de datos relacionales de código abierto, como MySQL, MongoDB y PostgreSQL, ha sido herramientas indispensables para dar sentido al big data en la industria financiera.
La tecnología es lo que le da a la industria de servicios financieros una ventaja competitiva, y la inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo rápidamente en el enfoque estándar para extraer información valiosa del big data y analizar la actividad en tiempo real en los sectores bancario, de gestión de activos y de seguros. Al utilizar algoritmos de IA para convertir datos no estructurados, como imágenes, audio o video, en vectores, un formato de datos numéricos legible por máquina, es posible ejecutar búsquedas de similitud en conjuntos de datos vectoriales masivos de millones, miles de millones o incluso billones de vectores. Los datos vectoriales se almacenan en un espacio de alta dimensión, y los vectores similares se encuentran mediante la búsqueda de similitud, que requiere una infraestructura dedicada llamada base de datos vectorial.
Desarrollo de tecnologías de big data de código abierto.
Milvus es una base de datos vectorial de código abierto creada específicamente para gestionar datos vectoriales, lo que significa que los ingenieros y científicos de datos pueden centrarse en crear aplicaciones de IA o realizar análisis, en lugar de la infraestructura de datos subyacente. La plataforma se creó en torno a flujos de trabajo de desarrollo de aplicaciones de IA y está optimizada para agilizar las operaciones de aprendizaje automático (MLOps). Para obtener más información sobre Milvus y su tecnología subyacente, consulta nuestro blog.
Las aplicaciones comunes de la IA en la industria de servicios financieros incluyen el trading algorítmico, la composición y optimización de carteras, la validación de modelos, el backtesting, el robo-asesoramiento, los asistentes virtuales para clientes, el análisis del impacto en el mercado, el cumplimiento normativo y las pruebas de estrés. Este artículo cubre tres áreas específicas en las que los datos vectoriales se aprovechan como uno de los activos más valiosos para las empresas bancarias y financieras:
- Mejorar la experiencia del cliente con chatbots bancarios
- Impulsar las ventas de servicios financieros y más con sistemas de recomendación
- Analizar informes de ganancias y otros datos financieros no estructurados con minería semántica de texto
Mejorar la experiencia del cliente con chatbots bancarios
Los chatbots bancarios pueden mejorar las experiencias de los clientes al ayudar a los consumidores a seleccionar inversiones, productos bancarios y pólizas de seguro. Los servicios digitales están aumentando rápidamente en popularidad, en parte debido a las tendencias aceleradas por la pandemia de coronavirus. Los chatbots funcionan utilizando procesamiento del lenguaje natural (NLP) para convertir preguntas enviadas por los usuarios en vectores semánticos para buscar respuestas coincidentes. Los chatbots bancarios modernos ofrecen una experiencia natural personalizada para los usuarios y hablan en un tono conversacional. Milvus proporciona un tejido de datos muy adecuado para crear chatbots utilizando la búsqueda de similitud vectorial en tiempo real.
Obtén más información en nuestra demo que cubre la creación de chatbots con Milvus.
Demo.
Impulsar las ventas de servicios financieros y más con sistemas de recomendación:
El sector de banca privada utiliza sistemas de recomendación para aumentar las ventas de productos financieros mediante recomendaciones personalizadas basadas en los perfiles de los clientes. Los sistemas de recomendación también pueden aprovecharse en la investigación financiera, las noticias de negocios, la selección de acciones y los sistemas de apoyo al trading. Gracias a los modelos de aprendizaje profundo, cada usuario y elemento se describe como un vector de embedding. Una base de datos vectorial ofrece un espacio de embeddings donde se pueden calcular las similitudes entre usuarios y elementos.
Obtén más información en nuestra demo sobre sistemas de recomendación basados en grafos con Milvus.
Analizar informes de ganancias y otros datos financieros no estructurados con minería de texto semántica:
Las técnicas de minería de texto tuvieron un impacto sustancial en la industria financiera. A medida que los datos financieros crecen exponencialmente, la minería de texto ha surgido como un importante campo de investigación en el ámbito de las finanzas.
Actualmente se aplican modelos de aprendizaje profundo para representar informes financieros mediante vectores de palabras capaces de capturar numerosos aspectos semánticos. Una base de datos vectorial como Milvus es capaz de almacenar vectores de palabras semánticos masivos de millones de informes y luego realizar búsquedas de similitud en ellos en milisegundos.
Obtén más información sobre cómo usar Haystack de deepset con Milvus.
No seas un desconocido
Sigue leyendo
Introducing Functions and Model Inference on Zilliz Cloud: Automatic Embedding and Reranking with Hosted Models
Zilliz Cloud Functions auto-generate embeddings via OpenAI, Voyage AI, Cohere, or Zilliz Hosted Models. Built-in reranking — just insert text and search.
Expanding Our Global Reach: Zilliz Cloud Launches in Azure Central India
Zilliz Cloud expands to Azure Central India. This new region helps customers meet compliance, reduce latency, and optimize cloud costs when building AI applications.
VidTok: Rethinking Video Processing with Compact Tokenization
VidTok tokenizes videos to reduce redundancy while preserving spatial and temporal details for efficient processing.