Ускорение ИИ в финансах с помощью Milvus, векторной базы данных с открытым исходным кодом
Банки и другие финансовые учреждения уже давно стали первыми последователями программного обеспечения с открытым исходным кодом для обработки больших данных и аналитики. В 2010 году Morgan Stanley начал использовать фреймворк Apache Hadoop с открытым исходным кодом в рамках небольшого эксперимента. Компании не удавалось успешно масштабировать традиционные базы данных для работы с огромными объемами данных, которые хотели использовать ее ученые, поэтому она решила изучить альтернативные решения. Сейчас Hadoop является основным инструментом в Morgan Stanley, помогая во всем - от управления данными CRM до портфельного анализа. Другие реляционные базы данных с открытым исходным кодом, такие как MySQL, MongoDB и PostgreSQL, стали незаменимыми инструментами для осмысления больших данных в финансовой отрасли.
Технологии - это то, что дает индустрии финансовых услуг конкурентное преимущество, а искусственный интеллект (ИИ) быстро становится стандартным подходом к извлечению ценных сведений из больших данных и анализу деятельности в режиме реального времени в банковском секторе, секторе управления активами и страховании. Используя алгоритмы искусственного интеллекта для преобразования неструктурированных данных, таких как изображения, аудио или видео, в векторы - машиночитаемый формат числовых данных, - можно проводить поиск сходства в огромных наборах векторных данных, насчитывающих миллионы, миллиарды или даже триллионы. Векторные данные хранятся в высокоразмерном пространстве, и похожие векторы можно найти с помощью поиска сходства, для чего требуется специальная инфраструктура, называемая векторной базой данных.
01 (1).jpg
Milvus - это векторная база данных с открытым исходным кодом, созданная специально для управления векторными данными, что означает, что инженеры и специалисты по анализу данных могут сосредоточиться на создании приложений ИИ или проведении анализа, а не на базовой инфраструктуре данных. Платформа была создана с учетом рабочих процессов разработки приложений ИИ и оптимизирована для оптимизации операций машинного обучения (MLOps). Более подробную информацию о Milvus и лежащей в ее основе технологии можно найти в нашем блоге.
Распространенные области применения ИИ в сфере финансовых услуг включают алгоритмическую торговлю, составление и оптимизацию портфелей, проверку моделей, бэктестирование, робо-консультирование, виртуальные помощники клиентов, анализ влияния на рынок, соответствие нормативным требованиям и стресс-тестирование. В этой статье рассматриваются три конкретные области, в которых векторные данные используются как один из наиболее ценных активов для банковских и финансовых компаний:
- Повышение качества обслуживания клиентов с помощью банковских чат-ботов
- Повышение продаж финансовых услуг и многое другое с помощью рекомендательных систем
- Анализ отчетов о прибылях и других неструктурированных финансовых данных с помощью семантического анализа текста
Повышение качества обслуживания клиентов с помощью банковских чатботов
Банковские чат-боты могут повысить качество обслуживания клиентов, помогая им выбирать инвестиции, банковские продукты и страховые полисы. Цифровые услуги быстро набирают популярность, отчасти благодаря тенденциям, ускоренным пандемией коронавируса. Чат-боты работают, используя обработку естественного языка (NLP) для преобразования заданных пользователем вопросов в семантические векторы для поиска подходящих ответов. Современные банковские чат-боты предлагают пользователям персонализированный естественный опыт и разговаривают в разговорном тоне. Milvus предоставляет структуру данных, хорошо подходящую для создания чат-ботов с использованием поиска векторного сходства в режиме реального времени.
Узнайте больше в нашей демонстрации, посвященной созданию чат-ботов с помощью Milvus.
02 (1).jpg
Повышение продаж финансовых услуг и многое другое с помощью рекомендательных систем:
Частный банковский сектор использует рекомендательные системы для увеличения продаж финансовых продуктов за счет персонализированных рекомендаций на основе профилей клиентов. Рекомендательные системы также могут быть использованы в финансовых исследованиях, деловых новостях, выборе акций и системах поддержки торговли. Благодаря моделям глубокого обучения каждый пользователь и товар описывается как вектор вложения. Векторная база данных предлагает пространство встраивания, в котором можно вычислить сходство между пользователями и предметами.
Узнайте больше из нашей демонстрации, посвященной рекомендательным системам на основе графов с помощью Milvus.
Анализ отчетов о прибылях и других неструктурированных финансовых данных с помощью семантического анализа текста:
Методы интеллектуального анализа текста оказали существенное влияние на финансовую отрасль. По мере экспоненциального роста финансовых данных, анализ текстов стал важной областью исследований в финансовой сфере.
В настоящее время применяются модели глубокого обучения для представления финансовых отчетов в виде векторов слов, способных отражать многочисленные семантические аспекты. Векторная база данных, такая как Milvus, способна хранить массивные семантические векторы слов из миллионов отчетов и проводить по ним поиск сходства за миллисекунды.
Узнайте больше о том, как использовать Deepset's Haystack с Milvus.
Не будьте чужаком
Try Managed Milvus for Free
Zilliz Cloud is hassle-free, powered by Milvus and 10x faster.
Get StartedLike the article? Spread the word