Accelerare l'IA nella finanza con Milvus, un database vettoriale open-source
Le banche e le altre istituzioni finanziarie sono da tempo tra i primi adottanti del software open-source per l’elaborazione e l’analisi dei big data. Nel 2010, Morgan Stanley ha iniziato a utilizzare il framework open-source Apache Hadoop nell’ambito di un piccolo esperimento. L’azienda faticava a scalare con successo i database tradizionali per gestire gli enormi volumi di dati che i suoi scienziati volevano sfruttare, così decise di esplorare soluzioni alternative. Hadoop è ora un pilastro in Morgan Stanley, aiutando in tutto, dalla gestione dei dati CRM all’analisi di portafoglio. Altri software di database relazionali open-source come MySQL, MongoDB e PostgreSQL sono stati strumenti indispensabili per dare senso ai big data nel settore finanziario.
La tecnologia è ciò che dà al settore dei servizi finanziari un vantaggio competitivo, e l’intelligenza artificiale (AI) sta rapidamente diventando l’approccio standard per estrarre insight preziosi dai big data e analizzare l’attività in tempo reale nei settori bancario, della gestione patrimoniale e assicurativo. Utilizzando algoritmi di AI per convertire dati non strutturati come immagini, audio o video in vettori, un formato di dati numerico leggibile dalla macchina, è possibile eseguire ricerche di similarità su enormi dataset di vettori da milioni, miliardi o persino trilioni di elementi. I dati vettoriali vengono archiviati in uno spazio ad alta dimensionalità e i vettori simili vengono individuati utilizzando la ricerca di similarità, che richiede un’infrastruttura dedicata chiamata database vettoriale.
Sviluppo delle tecnologie open source per i big data.
Milvus è un database vettoriale open-source creato specificamente per gestire dati vettoriali, il che significa che ingegneri e data scientist possono concentrarsi sulla creazione di applicazioni di AI o sulla conduzione di analisi, invece che sull’infrastruttura dati sottostante. La piattaforma è stata costruita attorno ai workflow di sviluppo di applicazioni di AI ed è ottimizzata per semplificare le operazioni di machine learning (MLOps). Per maggiori informazioni su Milvus e sulla tecnologia sottostante, consulta il nostro blog.
Le applicazioni comuni dell’AI nel settore dei servizi finanziari includono trading algoritmico, composizione e ottimizzazione del portafoglio, validazione dei modelli, backtesting, Robo-advising, assistenti virtuali per i clienti, analisi dell’impatto sul mercato, conformità normativa e stress test. Questo articolo copre tre aree specifiche in cui i dati vettoriali vengono sfruttati come uno degli asset più preziosi per le società bancarie e finanziarie:
- Migliorare l’esperienza del cliente con i chatbot bancari
- Incrementare le vendite di servizi finanziari e altro ancora con i sistemi di raccomandazione
- Analizzare report sugli utili e altri dati finanziari non strutturati con il text mining semantico
Migliorare l’esperienza del cliente con i chatbot bancari
I chatbot bancari possono migliorare le esperienze dei clienti aiutando i consumatori a selezionare investimenti, prodotti bancari e polizze assicurative. I servizi digitali stanno crescendo rapidamente in popolarità, in parte a causa delle tendenze accelerate dalla pandemia di coronavirus. I chatbot funzionano utilizzando l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per convertire le domande inviate dagli utenti in vettori semantici al fine di cercare risposte corrispondenti. I moderni chatbot bancari offrono agli utenti un’esperienza personalizzata e naturale e parlano con un tono conversazionale. Milvus fornisce una data fabric ben adatta alla creazione di chatbot utilizzando la ricerca di similarità vettoriale in tempo reale.
Scopri di più nella nostra demo che illustra la creazione di chatbot con Milvus.
Demo.
Incrementare le vendite di servizi finanziari e altro ancora con i sistemi di raccomandazione:
Il settore del private banking utilizza sistemi di raccomandazione per aumentare le vendite di prodotti finanziari tramite raccomandazioni personalizzate basate sui profili dei clienti. I sistemi di raccomandazione possono essere sfruttati anche nella ricerca finanziaria, nelle notizie economiche, nella selezione di titoli azionari e nei sistemi di supporto al trading. Grazie ai modelli di deep learning, ogni utente e ogni elemento sono descritti come un vettore di embedding. Un database vettoriale offre uno spazio di embedding in cui è possibile calcolare le somiglianze tra utenti ed elementi.
Scopri di più dalla nostra demo sui sistemi di raccomandazione basati su grafi con Milvus.
Analisi dei report sugli utili e di altri dati finanziari non strutturati con il text mining semantico:
Le tecniche di text mining hanno avuto un impatto sostanziale sul settore finanziario. Con la crescita esponenziale dei dati finanziari, il text mining è emerso come un importante campo di ricerca nel dominio della finanza.
I modelli di deep learning sono attualmente applicati per rappresentare i report finanziari tramite vettori di parole in grado di catturare numerosi aspetti semantici. Un database vettoriale come Milvus è in grado di memorizzare enormi vettori di parole semantici provenienti da milioni di report, quindi condurre ricerche di similarità su di essi in millisecondi.
Scopri di più su come utilizzare Haystack di deepset con Milvus.
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