กลุ่มพันธมิตรอุตสาหกรรมเทคโนโลยีการเงินที่ประกอบด้วย Citic Financial Holding ร่วมมือกับสถาบันธนาคาร 16 แห่ง ได้ประกาศอย่างเป็นทางการเมื่อวันที่ 22 เมษายน ว่าจะผลักดันโครงการ “โมเดลภาษาขนาดใหญ่ด้านการเงิน (FinLLM)” โดยเวอร์ชันแรกที่มุ่งสำหรับโมเดลด้าน AI ในภาคธนาคารและการเงินคาดว่าจะเปิดตัวในเดือนสิงหาคมของปีนี้ และในไตรมาสที่ 1 ของปี 2026 ยังจะเปิดตัว AI Agent (AI Agent) ที่พัฒนาบนพื้นฐานของ FinLLM อีกด้วย
Citic Financial Holding นำทีม ร่วมกับสถาบัน 16 แห่ง เริ่มโครงการ FinLLM
ตามรายงานของ Taipei Times กลุ่มพันธมิตรอุตสาหกรรมเทคโนโลยีการเงินล่าสุดประกาศว่าได้เริ่มโครงการ “โมเดลภาษาขนาดใหญ่ด้านการเงิน (FinLLM)” โดยมี Citic Financial Holding เป็นผู้ริเริ่ม นำสถาบันต่าง ๆ ของไต้หวันเข้าร่วม ได้แก่ ธนาคารแห่งไต้หวัน ธนาคารเพื่อเกษตรและสหกรณ์การเกษตร (Land Bank) ธนาคารสำหรับกิจการวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมของไต้หวัน (Taiwan Enterprise Bank) ธนาคารชางหัว ธนาคารกาตาร์ (Cathay) ธนาคาร Fubon Financial Holding (Fubon) ธนาคาร Taishin Fubon Financial Holding (Taishin) และกลุ่มอื่น ๆ รวมถึง Kai Fund Holdings, E.Sun Financial Holding, China Post และ Future Commercial Bank ฯลฯ รวมทั้งหมด 16 สถาบันการเงินร่วมกันเข้าร่วม
ค่าใช้จ่ายสำหรับการพัฒนาและก่อสร้างระบบคาดอยู่ที่ราว 40 ล้านถึง 70 ล้านหยวนไต้หวัน โดยจะเริ่มการฝึกโมเดลอย่างเป็นทางการในเดือนพฤษภาคมของปีนี้ เร็วที่สุดคือจะเปิดตัวโมเดลเวอร์ชันแรกสำหรับธนาคารในเดือนสิงหาคม และภายในสิ้นปีจะเสร็จสิ้นเวอร์ชันสุดท้ายและเผยแพร่ผลลัพธ์ต่อสาธารณะ
กฎระเบียบที่ซับซ้อนทำให้โมเดลจากต่างประเทศนำมาใช้ได้ยาก การทำให้เป็นภาษาท้องถิ่นสำหรับ AI จึงเป็นสิ่งที่จำเป็น
ประธานคณะกรรมการกำกับดูแลการเงิน (FSC) 彭金隆 กล่าวว่า ธุรกิจการเงินพึ่งพาการประมวลผลภาษาและข้อความเป็นอย่างสูง แต่ในขณะเดียวกันก็เป็นอุตสาหกรรมที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแลอย่างเข้มงวด ซึ่งเกี่ยวข้องกับกฎระเบียบและงานด้านการกำกับดูแลในท้องถิ่นจำนวนมาก ทำให้โมเดลเอนกประสงค์ระดับสากลอย่าง ChatGPT และ Gemini ไม่สามารถนำมาใช้โดยตรงได้
เขาย้ำว่า เนื่องจากธนาคารได้ขยายเข้าไปทำธุรกิจการเงินที่หลากหลายอยู่แล้ว ทำให้กฎระเบียบที่เกี่ยวข้องและฐานข้อมูลมีความครบถ้วนกว่า จึงช่วยเร่งความเร็วในการฝึกโมเดลและการนำไปใช้ได้ และยังเป็นฐานรากหลักสำหรับการขยายไปยังสาขาต่าง ๆ เช่น ประกันภัย และหลักทรัพย์ต่อไป แผนดังกล่าวคาดว่าจะเปิดตัว AI agent ที่พัฒนาบนพื้นฐานของ FinLLM ในไตรมาสแรกของปี 2026 เพื่อขยายขอบเขตการประยุกต์ใช้เพิ่มเติม
彭金隆 ระบุประโยชน์หลัก 3 ด้าน: AI อธิปไตย โครงสร้างพื้นฐานร่วม และการเงินเพื่อความทั่วถึง
彭金隆 กล่าวว่า แผน FinLLM มีประโยชน์หลัก 3 ประการ ประการแรกคือการเสริมศักยภาพด้าน AI อธิปไตย โดยนำกฎระเบียบภายในประเทศและความรู้เชิงอุตสาหกรรมมาฝังไว้ในโมเดล ลดการพึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างประเทศ พร้อมทั้งยกระดับความสามารถด้านการกำกับดูแลข้อมูลและความปลอดภัยทางไซเบอร์แบบอิสระ
ประการที่สองคือการสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI แบบใช้ร่วมกัน ผ่านการร่วมลงทุนของสถาบันทั้ง 16 แห่งและบูรณาการงานวิจัยทางวิชาการและทรัพยากรด้านเทคโนโลยี หลีกเลี่ยงการลงทุนซ้ำซ้อน และผลักดันการยกระดับเทคโนโลยีโดยรวมของอุตสาหกรรมการเงิน ประการที่สามคือการขยายผลประโยชน์ของการเงินเพื่อความทั่วถึงในวงกว้าง ซึ่งในอนาคตสามารถขยายบริการไปยังสถาบันการเงินขนาดเล็กและขนาดกลาง องค์กรทั่วไป และหน่วยงานด้านการศึกษา เพื่อเพิ่มการเข้าถึงความรู้ทางการเงินและความครอบคลุม
หน่วยงานข้ามกระทรวงสนับสนุนอย่างเต็มที่ FinLLM ถูกบรรจุในแผนพัฒนา AI ระดับชาติ
ในมิติการสนับสนุนจากรัฐบาล แผน FinLLM ได้ถูกบรรจุอย่างเป็นทางการใน “แผนการขับเคลื่อน AI จำนวน 10 โครงการใหม่” ของคณะกรรมการพัฒนานวัตกรรมดิจิทัล (國發會) และกระทรวงดิจิทัลยังได้จัดเตรียมฐานข้อมูล AI อธิปไตยเป็นแหล่งข้อมูลสำหรับการฝึก หน่วยงานด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี (國科會) ก็มีเจ้าหน้าที่เข้าร่วมพิธีเปิด แสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นอย่างสูงในการบูรณาการผลักดันจากหลายหน่วยงาน
Ch’en Chia-wen ประธานคณะกรรมการของ Citic Bank กล่าวว่า ในส่วนของภาคธุรกิจ ได้มีการแบ่งแยกอย่างรวดเร็วเป็น “กลุ่มที่เกี่ยวข้องกับ AI” และ “กลุ่มที่ไม่เกี่ยวข้องกับ AI” โดยกลุ่มแรกนำหน้าอย่างมากทั้งด้านรายได้และมูลค่าตลาด เขายกตัวอย่าง Morgan Chase ซึ่งธนาคารดังกล่าวลงทุนสูงถึง 150 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในแต่ละปีเพื่อการวิจัยพัฒนาเทคโนโลยีและ AI ขณะที่ธนาคาร Royal Bank of Canada และ DBS Bank ก็ยังรักษากำไรสูงได้ด้วยความสามารถจากการทำให้เป็นดิจิทัลและการประยุกต์ใช้ AI ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการนำ AI ไปใช้ได้กลายเป็นรากฐานของการแข่งขันสำหรับสถาบันการเงินทั่วโลก
ในขณะนี้อุตสาหกรรมการเงินของไต้หวันกำลังเริ่มสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ด้วยตนเอง ซึ่งถือเป็นการวางหมากสำคัญเพื่อรับมือแนวโน้มระดับโลกครั้งนี้
บทความนี้ 台灣銀行業聯手打造本土 AI！โมเดลภาษาขนาดใหญ่ทางการเงินสำหรับ AI ขึ้นระบบได้เร็วที่สุดภายในสิ้นปี ออกปรากฏเป็นครั้งแรกใน 鏈新聞 ABMedia.
