Accelerare l'intelligenza artificiale nella finanza con Milvus, un database vettoriale open source
Le banche e le altre istituzioni finanziarie hanno da tempo adottato il 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 come parte di un piccolo esperimento. L'azienda aveva difficoltà a scalare i database tradizionali per far fronte agli enormi volumi di dati che i suoi scienziati volevano sfruttare, così ha deciso di esplorare soluzioni alternative. Oggi Hadoop è un punto fermo di Morgan Stanley, e aiuta a gestire qualsiasi cosa, dalla gestione dei dati CRM all'analisi del portafoglio. Altri software di database relazionali open-source come MySQL, MongoDB e PostgreSQL sono stati strumenti indispensabili per dare un 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 preziose intuizioni dai big data e analizzare le attività in tempo reale nei settori bancario, della gestione patrimoniale e assicurativo. Utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale per convertire dati non strutturati come immagini, audio o video in vettori, un formato di dati numerici leggibili dalla macchina, è possibile eseguire ricerche di somiglianza su enormi set di dati vettoriali da milioni, miliardi o addirittura trilioni. I dati vettoriali sono memorizzati in uno spazio ad alta dimensionalità e i vettori simili vengono trovati utilizzando la ricerca di similarità, che richiede un'infrastruttura dedicata chiamata database vettoriale.
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Milvus è un database vettoriale open-source costruito specificamente per la gestione dei dati vettoriali, il che significa che gli ingegneri e i data scientist possono concentrarsi sulla creazione di applicazioni di IA o sulla conduzione di analisi, invece che sull'infrastruttura di dati sottostante. La piattaforma è stata costruita intorno ai flussi di lavoro per lo sviluppo di applicazioni di IA ed è ottimizzata per semplificare le operazioni di apprendimento automatico (MLOps). Per maggiori informazioni su Milvus e sulla sua tecnologia di base, consultate il nostro blog.
Le applicazioni più comuni dell'IA nel settore dei servizi finanziari comprendono il trading algoritmico, la composizione e l'ottimizzazione del portafoglio, la convalida dei modelli, il backtesting, la consulenza robotizzata, gli assistenti virtuali ai clienti, l'analisi dell'impatto del mercato, la conformità normativa e gli stress test. Questo articolo tratta di tre aree specifiche in cui i dati vettoriali vengono sfruttati come una delle risorse più preziose per le società bancarie e finanziarie:
- Migliorare l'esperienza dei clienti con i chatbot bancari
- Aumentare le vendite di servizi finanziari e altro ancora con i sistemi di raccomandazione
- Analizzare le relazioni sugli utili e altri dati finanziari non strutturati con il text mining semantico.
Migliorare l'esperienza dei clienti con i chatbot bancari
I chatbot bancari possono migliorare l'esperienza dei clienti aiutandoli a scegliere investimenti, prodotti bancari e polizze assicurative. I servizi digitali stanno aumentando rapidamente di 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 per la ricerca di risposte corrispondenti. I moderni chatbot bancari offrono un'esperienza naturale e personalizzata agli utenti e parlano con un tono colloquiale. Milvus offre un data fabric adatto alla creazione di chatbot che utilizzano la ricerca di similarità vettoriale in tempo reale.
Per saperne di più, consultate la nostra demo che illustra la creazione di chatbot con Milvus.
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Aumentare le vendite di servizi finanziari e altro con i sistemi di raccomandazione:
Il settore del private banking utilizza i sistemi di raccomandazione per aumentare le vendite di prodotti finanziari attraverso raccomandazioni personalizzate basate sui profili dei clienti. I sistemi di raccomandazione possono essere utilizzati anche nella ricerca finanziaria, nelle notizie economiche, nella selezione dei titoli e nei sistemi di supporto al trading. Grazie ai modelli di deep learning, ogni utente e articolo è descritto come un vettore incorporato. Un database vettoriale offre uno spazio di incorporamento in cui è possibile calcolare le somiglianze tra utenti e articoli.
Per saperne di più, consultate la nostra demo sui sistemi di raccomandazione a grafo con Milvus.
Analizzare le relazioni sugli utili e 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 settore della finanza.
I modelli di apprendimento profondo sono attualmente applicati per rappresentare i rapporti finanziari attraverso vettori di parole in grado di catturare numerosi aspetti semantici. Un database vettoriale come Milvus è in grado di memorizzare enormi vettori di parole semantiche da milioni di rapporti e di condurre ricerche di similarità su di essi in millisecondi.
Per saperne di più su come utilizzare Haystack di deepset con Milvus.
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