Ускорение ИИ в финансах с помощью Milvus, векторной базы данных с открытым исходным кодом
Банки и другие финансовые учреждения уже давно являются ранними последователями программного обеспечения с открытым исходным кодом для обработки и аналитики больших данных. В 2010 году Morgan Stanley начала использовать open-source фреймворк Apache Hadoop в рамках небольшого эксперимента. Компания испытывала трудности с успешным масштабированием традиционных баз данных до огромных объемов данных, которые ее специалисты хотели использовать, поэтому решила изучить альтернативные решения. Сейчас Hadoop является неотъемлемым инструментом в Morgan Stanley, помогая во всем: от управления данными CRM до анализа портфелей. Другое open-source программное обеспечение реляционных баз данных, такое как MySQL, MongoDB и PostgreSQL, стало незаменимыми инструментами для осмысления больших данных в финансовой отрасли.
Технологии — это то, что дает отрасли финансовых услуг конкурентное преимущество, а искусственный интеллект (AI) быстро становится стандартным подходом к извлечению ценных инсайтов из больших данных и анализу активности в реальном времени в банковском секторе, управлении активами и страховании. Используя алгоритмы AI для преобразования неструктурированных данных, таких как изображения, аудио или видео, в векторы — машиночитаемый числовой формат данных, — можно выполнять поиск сходства по массивным наборам данных из миллионов, миллиардов или даже триллионов векторов. Векторные данные хранятся в многомерном пространстве, а похожие векторы находятся с помощью поиска сходства, для которого требуется специализированная инфраструктура, называемая векторной базой данных.
Развитие open source технологий больших данных.
Milvus — это open-source векторная база данных, созданная специально для управления векторными данными, что означает, что инженеры и специалисты по данным могут сосредоточиться на создании AI-приложений или проведении анализа, а не на базовой инфраструктуре данных. Платформа была создана вокруг рабочих процессов разработки AI-приложений и оптимизирована для упрощения операций машинного обучения (MLOps). Для получения дополнительной информации о Milvus и лежащей в ее основе технологии ознакомьтесь с нашим блогом.
Распространенные применения AI в отрасли финансовых услуг включают алгоритмическую торговлю, формирование и оптимизацию портфелей, валидацию моделей, бэктестинг, робо-консультирование, виртуальных клиентских ассистентов, анализ рыночного влияния, соблюдение нормативных требований и стресс-тестирование. В этой статье рассматриваются три конкретные области, где векторные данные используются как один из самых ценных активов для банковских и финансовых компаний:
- Улучшение клиентского опыта с помощью банковских чат-ботов
- Увеличение продаж финансовых услуг и не только с помощью рекомендательных систем
- Анализ отчетов о прибыли и других неструктурированных финансовых данных с помощью семантического анализа текста
Улучшение клиентского опыта с помощью банковских чат-ботов
Банковские чат-боты могут улучшить клиентский опыт, помогая потребителям выбирать инвестиции, банковские продукты и страховые полисы. Популярность цифровых сервисов стремительно растет, отчасти из-за тенденций, ускоренных пандемией коронавируса. Чат-боты работают, используя обработку естественного языка (NLP) для преобразования вопросов, отправленных пользователями, в семантические векторы для поиска соответствующих ответов. Современные банковские чат-боты предлагают пользователям персонализированный естественный опыт и говорят в разговорном тоне. Milvus предоставляет слой данных, хорошо подходящий для создания чат-ботов с использованием поиска векторного сходства в реальном времени.
Узнайте больше в нашей демонстрации, посвященной созданию чат-ботов с Milvus.
Демонстрация.
Увеличение продаж финансовых услуг и не только с помощью рекомендательных систем:
Сектор private banking использует рекомендательные системы для увеличения продаж финансовых продуктов с помощью персонализированных рекомендаций на основе профилей клиентов. Рекомендательные системы также могут применяться в финансовых исследованиях, деловых новостях, подборе акций и системах поддержки трейдинга. Благодаря моделям глубокого обучения каждый пользователь и объект описываются в виде вектора embeddings. Векторная база данных предоставляет пространство embeddings, где можно вычислять сходство между пользователями и объектами.
Узнайте больше из нашего демо, посвященного графовым рекомендательным системам с Milvus.
Анализ отчетов о прибыли и других неструктурированных финансовых данных с помощью семантического текстового майнинга:
Методы текстового майнинга оказали существенное влияние на финансовую индустрию. Поскольку объем финансовых данных растет экспоненциально, текстовый майнинг стал важной областью исследований в сфере финансов.
Модели глубокого обучения в настоящее время применяются для представления финансовых отчетов через векторы слов, способные захватывать многочисленные семантические аспекты. Векторная база данных, такая как Milvus, способна хранить массивные семантические векторы слов из миллионов отчетов, а затем выполнять по ним поиск по сходству за миллисекунды.
Узнайте больше о том, как использовать Haystack от deepset с Milvus.
Не будьте чужаком
Читать далее
How to Install and Run OpenClaw (Previously Clawdbot/Moltbot) on Mac
Turn your Mac into an AI gateway for WhatsApp, Telegram, Discord, iMessage, and more — in under 5 minutes.
Vector Databases vs. Time Series Databases
Use a vector database for similarity search and semantic relationships; use a time series database for tracking value changes over time.
How AI Is Transforming Information Retrieval and What’s Next for You
This blog will summarize the monumental changes AI brought to Information Retrieval (IR) in 2024.