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 Zilliz Saw the Future of Vector Databases—and Built for Production
An inside look at how Zilliz built vector databases for real-world use, focusing on scalability, stability, and running them reliably at scale.
What is the K-Nearest Neighbors (KNN) Algorithm in Machine Learning?
KNN is a supervised machine learning technique and algorithm for classification and regression. This post is the ultimate guide to KNN.
AI Integration in Video Surveillance Tools: Transforming the Industry with Vector Databases
Discover how AI and vector databases are revolutionizing video surveillance with real-time analysis, faster threat detection, and intelligent search capabilities for enhanced security.