Acelerando a IA em Finanças com Milvus, um Banco de Dados Vetorial de Código Aberto
Bancos e outras instituições financeiras há muito tempo são adotantes iniciais de software de código aberto para processamento e análise de big data. Em 2010, o Morgan Stanley começou a usar o framework de código aberto Apache Hadoop como parte de um pequeno experimento. A empresa estava tendo dificuldades para escalar com sucesso bancos de dados tradicionais para os enormes volumes de dados que seus cientistas queriam aproveitar, então decidiu explorar soluções alternativas. O Hadoop agora é essencial no Morgan Stanley, ajudando em tudo, desde o gerenciamento de dados de CRM até a análise de portfólios. Outros softwares de banco de dados relacional de código aberto, como MySQL, MongoDB e PostgreSQL, têm sido ferramentas indispensáveis para dar sentido ao big data no setor financeiro.
A tecnologia é o que dá ao setor de serviços financeiros uma vantagem competitiva, e a inteligência artificial (IA) está rapidamente se tornando a abordagem padrão para extrair insights valiosos de big data e analisar atividades em tempo real nos setores bancário, de gestão de ativos e de seguros. Ao usar algoritmos de IA para converter dados não estruturados, como imagens, áudio ou vídeo, em vetores, um formato de dados numéricos legível por máquina, é possível executar buscas por similaridade em conjuntos de dados vetoriais massivos de milhões, bilhões ou até trilhões de vetores. Os dados vetoriais são armazenados em espaço de alta dimensão, e vetores semelhantes são encontrados usando busca por similaridade, que exige uma infraestrutura dedicada chamada banco de dados vetorial.
Desenvolvimento de tecnologias de big data de código aberto.
Milvus é um banco de dados vetorial de código aberto criado especificamente para gerenciar dados vetoriais, o que significa que engenheiros e cientistas de dados podem se concentrar em criar aplicações de IA ou realizar análises — em vez da infraestrutura de dados subjacente. A plataforma foi construída em torno de fluxos de trabalho de desenvolvimento de aplicações de IA e é otimizada para simplificar operações de aprendizado de máquina (MLOps). Para obter mais informações sobre o Milvus e sua tecnologia subjacente, confira nosso blog.
Aplicações comuns de IA no setor de serviços financeiros incluem negociação algorítmica, composição e otimização de portfólios, validação de modelos, backtesting, consultoria robótica, assistentes virtuais de atendimento ao cliente, análise de impacto no mercado, conformidade regulatória e testes de estresse. Este artigo aborda três áreas específicas em que dados vetoriais são aproveitados como um dos ativos mais valiosos para empresas bancárias e financeiras:
- Aprimorar a experiência do cliente com chatbots bancários
- Impulsionar as vendas de serviços financeiros e muito mais com sistemas de recomendação
- Analisar relatórios de resultados e outros dados financeiros não estruturados com mineração semântica de texto
Aprimorar a experiência do cliente com chatbots bancários
Chatbots bancários podem melhorar as experiências dos clientes ajudando consumidores a selecionar investimentos, produtos bancários e apólices de seguro. Os serviços digitais estão crescendo rapidamente em popularidade, em parte devido a tendências aceleradas pela pandemia de coronavírus. Chatbots funcionam usando processamento de linguagem natural (PLN) para converter perguntas enviadas pelos usuários em vetores semânticos para buscar respostas correspondentes. Chatbots bancários modernos oferecem uma experiência natural personalizada para os usuários e falam em tom conversacional. O Milvus fornece uma malha de dados adequada para criar chatbots usando busca por similaridade vetorial em tempo real.
Saiba mais em nossa demonstração que aborda a criação de chatbots com Milvus.
Demonstração.
Impulsionar as vendas de serviços financeiros e muito mais com sistemas de recomendação:
O setor de private banking usa sistemas de recomendação para aumentar as vendas de produtos financeiros por meio de recomendações personalizadas com base nos perfis dos clientes. Sistemas de recomendação também podem ser aproveitados em pesquisa financeira, notícias de negócios, seleção de ações e sistemas de suporte à negociação. Graças aos modelos de deep learning, cada usuário e item é descrito como um vetor de embedding. Um banco de dados vetorial oferece um espaço de embedding onde as similaridades entre usuários e itens podem ser calculadas.
Saiba mais em nossa demo sobre sistemas de recomendação baseados em grafos com Milvus.
Analisando relatórios de resultados e outros dados financeiros não estruturados com mineração semântica de texto:
As técnicas de mineração de texto tiveram um impacto substancial no setor financeiro. À medida que os dados financeiros crescem exponencialmente, a mineração de texto surgiu como um importante campo de pesquisa no domínio das finanças.
Atualmente, modelos de deep learning são aplicados para representar relatórios financeiros por meio de vetores de palavras capazes de capturar numerosos aspectos semânticos. Um banco de dados vetorial como Milvus é capaz de armazenar enormes vetores semânticos de palavras de milhões de relatórios e, em seguida, realizar buscas por similaridade neles em milissegundos.
Saiba mais sobre como usar o Haystack da deepset com Milvus.
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