بنوك تايوان تتعاون لصناعة ذكاء اصطناعي محلي! نماذج اللغة الكبيرة للقطاع المالي قد تُطلق في أقرب وقت بنهاية العام

تحالف صناعة التكنولوجيا المالية المكوّن من مجموعة 16 جهة مصرفية، بالتعاون مع شركة China Citic Financial Holdings، أعلن رسميًا في 22 أبريل إطلاق مشروع «نموذج اللغة المالية الكبير (FinLLM)». من المتوقع أن يتم إصدار الإصدار الأول من نماذج مخصص للبنوك والمجال المالي خلال أغسطس من هذا العام. وفي الربع الأول من عام 2026، سيتم أيضًا إطلاق وكيل ذكاء اصطناعي (AI Agent) مبني على FinLLM.

تتولّى China Citic Financial Holdings زمام القيادة، وتطلق مع 16 جهة FinLLM

وفقًا لتقرير صحيفة تايبيه تايمز، أعلنت مؤخرًا جمعية صناعة التكنولوجيا المالية عن بدء خطة «نموذج اللغة المالية الكبير (FinLLM)»، بقيادة China Citic Financial Holdings، بالتعاون مع بنك تايوان، وبنك الأراضي، وبنك تايوان تاي التجاري، وبنك تشانغ هوا، وCathay Financial Holdings، وFubon Financial Holdings، وTaishin Fubon Financial Holdings، وCay Fund Holdings، وYongfeng Financial Holdings، والبريد الصيني (تاي تشونغ) وBank of Future Commercial Bank، وغيرها؛ ما مجموعه 16 مؤسسة مالية تشارك في المشروع.

تُقدَّر تكاليف بناء الخطة بنحو 40 مليون إلى 70 مليون يوان، وسيبدأ تدريب النموذج رسميًا في مايو من هذا العام. وبأسرع وتيرة، سيُطرح الإصدار الأول لنموذج البنوك في أغسطس. وسيتم إكمال النسخة النهائية في نهاية العام وإعلان النتائج للعلن.

التعقيدات التنظيمية تجعل نماذج الخارج غير مناسبة، ويصبح التوطين للذكاء الاصطناعي مشروعًا ضروريًا

صرّح رئيس لجنة الإشراف المالي (FSC) بنج جين لونغ بأن القطاع المالي يعتمد بدرجة عالية على معالجة اللغة والنصوص، لكنه في الوقت نفسه يخضع لرقابة صارمة، إذ يتعلق الأمر بكم كبير من اللوائح المحلية وإجراءات الإشراف. لذلك لا يمكن تطبيق النماذج الدولية العامة مثل ChatGPT وGemini مباشرةً.

وأضاف أنه نظرًا لأن البنوك قد توسّعت بالفعل لتشمل أعمالًا مالية متنوعة، فإن اللوائح وقواعد البيانات ذات الصلة تكون أكثر اكتمالًا، مما يساعد على تسريع تدريب النموذج والإنزال على أرض الواقع، كما يعمل كأساس جوهري للتوسّع لاحقًا إلى مجالات مثل التأمين والأوراق المالية وغيرها. ومن المتوقع أن يتم طرح وكيل ذكاء اصطناعي يعتمد على FinLLM في الربع الأول من عام 2026، لتوسيع نطاق سيناريوهات التطبيق بشكل أكبر.

بنغ جين لونغ يحدد ثلاث فوائد رئيسية: ذكاء اصطناعي سيادي، بنية تحتية مشتركة، وتمويل شامل وشامل للجميع

أشار بنغ جين لونغ إلى أن مشروع FinLLM يتمتع بثلاث فوائد أساسية. أولًا هو تعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي السيادي، من خلال استيعاب اللوائح المحلية ومعرفة الصناعة داخل النموذج، وتقليل الاعتماد على التقنيات الخارجية، وفي الوقت نفسه تحسين قدرات الحوكمة على البيانات والقدرة على الاستقلال في أمن المعلومات.

ثانيًا هو إنشاء بنية تحتية مشتركة للذكاء الاصطناعي، عبر توحّد 16 جهة في الاستثمار، ودمج الأبحاث الأكاديمية والموارد التكنولوجية، لتفادي تكرار الاستثمار، ودفع ترقية التكنولوجيا الشاملة لصناعة التمويل. أما ثالثًا، فهو توسيع فوائد التمويل الشامل الممتد إلى الخارج؛ إذ يمكن في المستقبل توسيع نطاق الخدمات لتشمل المؤسسات المالية المتوسطة والصغيرة والشركات العامة ووحدات التعليم، بما يرفع إتاحة المعرفة المالية ويعزز الشمولية.

دعم على مستوى جهات متعددة، وإدراج FinLLM ضمن خطة تطوير الذكاء الاصطناعي الوطنية

وعلى مستوى دعم الحكومة، تم إدراج مشروع FinLLM رسميًا ضمن «خطة دفع إنشاءات الذكاء الاصطناعي العشر الجديدة» لدى المجلس الوطني للتنمية الرقمية (NDC). كما توفر وزارة تنمية الرقمية قاعدة بيانات للذكاء الاصطناعي السيادي كمصدر لبيانات التدريب، كما شارك مسؤولون من المجلس الوطني للعلوم في حفل إطلاق المشروع، ما يدل على تصميم قوي على الدفع المتكامل عبر جهات متعددة.

قال رئيس مجلس إدارة Citic Bank، تشن جيا ون، إن الشركات قد انقسمت بسرعة إلى فئتين: «متعلقة بالذكاء الاصطناعي» و«غير متعلقة بالذكاء الاصطناعي»، إذ تتقدم الفئة الأولى بشكل كبير في الإيرادات والقيمة السوقية. وأشار إلى مثال بنك جيه بي مورغان تشيس، حيث يستثمر البنك كل عام ما يصل إلى 15 مليار دولار أمريكي في البحث والتطوير في مجال التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي. كما تحافظ RBC (البنك الملكي الكندي) وبنك ستاندرد تشارترد وسنغافورة على أرباح مرتفعة بفضل الرقمنة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، ما يبيّن أن اعتماد الذكاء الاصطناعي أصبح أساسًا للمنافسة لدى المؤسسات المالية عالميًا.

إن بدء صناعة التمويل في تايوان الآن في بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي على نحو ذاتي هو تمركز محوري للرد على هذه الموجة من الاتجاهات العالمية.

هذه المقالة «البنوك في تايوان تتعاون لبناء ذكاء اصطناعي محلي! نموذج لغة مالي كبير على الإنترنت في أسرع وقت بنهاية العام، وأول ظهوره في موقع Lian News ABMedia».