Accélérer l’IA dans la finance avec Milvus, une base de données vectorielle open source
Les banques et autres institutions financières ont depuis longtemps adopté très tôt les logiciels open source pour le traitement et l’analyse des big data. En 2010, Morgan Stanley a commencé à utiliser le framework open source Apache Hadoop dans le cadre d’une petite expérimentation. L’entreprise avait du mal à faire évoluer avec succès les bases de données traditionnelles pour gérer les volumes massifs de données que ses scientifiques souhaitaient exploiter ; elle a donc décidé d’explorer des solutions alternatives. Hadoop est désormais un élément incontournable chez Morgan Stanley, contribuant à tout, de la gestion des données CRM à l’analyse de portefeuille. D’autres logiciels de bases de données relationnelles open source tels que MySQL, MongoDB et PostgreSQL sont devenus des outils indispensables pour donner du sens aux big data dans le secteur financier.
La technologie est ce qui donne au secteur des services financiers un avantage concurrentiel, et l’intelligence artificielle (IA) devient rapidement l’approche standard pour extraire des informations précieuses des big data et analyser l’activité en temps réel dans les secteurs de la banque, de la gestion d’actifs et de l’assurance. En utilisant des algorithmes d’IA pour convertir des données non structurées telles que des images, de l’audio ou de la vidéo en vecteurs, un format de données numériques lisible par machine, il est possible d’exécuter des recherches de similarité sur d’immenses ensembles de données vectorielles de millions, de milliards, voire de milliers de milliards de vecteurs. Les données vectorielles sont stockées dans un espace à haute dimension, et les vecteurs similaires sont trouvés à l’aide d’une recherche de similarité, ce qui nécessite une infrastructure dédiée appelée base de données vectorielle.
Développement des technologies big data open source.
Milvus est une base de données vectorielle open source conçue spécifiquement pour gérer les données vectorielles, ce qui signifie que les ingénieurs et les data scientists peuvent se concentrer sur la création d’applications d’IA ou la réalisation d’analyses, plutôt que sur l’infrastructure de données sous-jacente. La plateforme a été conçue autour des workflows de développement d’applications d’IA et est optimisée pour rationaliser les opérations de machine learning (MLOps). Pour plus d’informations sur Milvus et sa technologie sous-jacente, consultez notre blog.
Les applications courantes de l’IA dans le secteur des services financiers comprennent le trading algorithmique, la composition et l’optimisation de portefeuilles, la validation de modèles, le backtesting, le conseil automatisé, les assistants clients virtuels, l’analyse de l’impact sur le marché, la conformité réglementaire et les tests de résistance. Cet article couvre trois domaines spécifiques dans lesquels les données vectorielles sont exploitées comme l’un des actifs les plus précieux pour les banques et les entreprises financières :
- Améliorer l’expérience client avec les chatbots bancaires
- Stimuler les ventes de services financiers et plus encore avec les systèmes de recommandation
- Analyser les rapports de résultats et autres données financières non structurées grâce à l’exploration sémantique de texte
Améliorer l’expérience client avec les chatbots bancaires
Les chatbots bancaires peuvent améliorer l’expérience client en aidant les consommateurs à choisir des investissements, des produits bancaires et des polices d’assurance. Les services numériques gagnent rapidement en popularité, en partie en raison des tendances accélérées par la pandémie de coronavirus. Les chatbots fonctionnent en utilisant le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour convertir les questions soumises par les utilisateurs en vecteurs sémantiques afin de rechercher des réponses correspondantes. Les chatbots bancaires modernes offrent aux utilisateurs une expérience naturelle personnalisée et s’expriment sur un ton conversationnel. Milvus fournit une infrastructure de données bien adaptée à la création de chatbots utilisant la recherche de similarité vectorielle en temps réel.
Apprenez-en davantage dans notre démo qui couvre la création de chatbots avec Milvus.
Démo.
Stimuler les ventes de services financiers et plus encore avec les systèmes de recommandation :
Le secteur de la banque privée utilise des systèmes de recommandation pour augmenter les ventes de produits financiers grâce à des recommandations personnalisées fondées sur les profils des clients. Les systèmes de recommandation peuvent également être exploités dans la recherche financière, l’actualité économique, la sélection d’actions et les systèmes d’aide au trading. Grâce aux modèles de deep learning, chaque utilisateur et chaque élément est décrit comme un vecteur d’embedding. Une base de données vectorielle offre un espace d’embedding où les similarités entre les utilisateurs et les éléments peuvent être calculées.
Découvrez-en davantage dans notre démo consacrée aux systèmes de recommandation basés sur les graphes avec Milvus.
Analyse des rapports de résultats et d’autres données financières non structurées avec l’exploration sémantique de texte :
Les techniques d’exploration de texte ont eu un impact considérable sur le secteur financier. Alors que les données financières croissent de manière exponentielle, l’exploration de texte est devenue un domaine de recherche important dans le domaine de la finance.
Les modèles de deep learning sont actuellement appliqués pour représenter les rapports financiers au moyen de vecteurs de mots capables de capturer de nombreux aspects sémantiques. Une base de données vectorielle comme Milvus est capable de stocker des vecteurs de mots sémantiques massifs issus de millions de rapports, puis d’effectuer des recherches par similarité sur ceux-ci en quelques millisecondes.
Découvrez-en davantage sur la façon d’utiliser Haystack de deepset avec Milvus.
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