¡Banca en Taiwán y el sector financiero se unen para crear una IA local! El modelo de lenguaje financiero a gran escala se pondrá en línea a más tardar a finales de año.

La alianza de la industria de tecnología financiera, compuesta por el grupo financiero China Trust Financial Holding y 16 entidades bancarias, anunció oficialmente el impulso del proyecto «(FinLLM)», un modelo de lenguaje financiero de gran tamaño, el 22 de abril. La primera versión, dirigida a modelos de IA para el sector bancario y financiero, se prevé que se publique en agosto de este año; además, en el primer trimestre de 2026 se lanzará un agente de IA (AI Agent) basado en FinLLM.

Encabezada por China Trust Financial Holding, junto con 16 instituciones, inicia el proyecto FinLLM

Según un reporte del Taipei Times, recientemente la alianza de tecnología financiera anunció el inicio del plan «(FinLLM)», liderado por China Trust Financial Holding, en conjunto con Bank of Taiwan, Land Bank, First Commercial Bank, Changhua Bank, Cathay Financial Holding, Fubon Financial Holding, Taishin Fubon Bank, Kai Foundation Holding, E.Sun Financial Holding, Correos de China y Future Commercial Bank, entre otras. En total, 16 instituciones financieras participarán de forma conjunta.

Se estima que el costo de construcción del plan será de aproximadamente entre 40 y 70 millones de yuanes. El entrenamiento del modelo se iniciará formalmente en mayo de este año; como máximo, en agosto se presentará la primera versión del modelo bancario. A finales de año se completará la versión final y se publicarán los resultados al exterior.

Las normas son complejas y los modelos en el extranjero son difíciles de aplicar; la IA localizada es una necesidad

El presidente de la Comisión de Supervisión Financiera, Peng Jinlong, señaló que la industria financiera depende en gran medida del procesamiento de lenguaje y texto, pero al mismo tiempo es un sector sujeto a estricta supervisión. Dado que involucra una gran cantidad de normativas locales y tareas regulatorias, modelos de uso internacional como ChatGPT y Gemini no pueden aplicarse directamente.

Destacó que precisamente debido a que los bancos ya se han adentrado en negocios financieros diversos, las normas relacionadas y las bases de datos son relativamente más completas, lo que ayuda a acelerar la capacitación del modelo y su implementación, y sirve como base central para la posterior expansión a ámbitos como seguros y valores. El plan prevé lanzar, en el primer trimestre de 2026, un agente de IA basado en FinLLM para ampliar aún más los escenarios de aplicación.

Peng Jinlong destacó tres grandes beneficios: IA soberana, infraestructura compartida y finanzas inclusivas

Peng Jinlong indicó que el plan FinLLM cuenta con tres beneficios centrales. Primero, fortalecer la capacidad de IA soberana: incorporar al modelo las normativas locales y el conocimiento de la industria, reducir la dependencia de tecnología extranjera y, al mismo tiempo, mejorar la capacidad de gobernanza de datos y la autonomía en ciberseguridad.

En segundo lugar, crear infraestructura de IA de uso compartido. Mediante la inversión conjunta de 16 instituciones e integrando recursos de investigación académica y tecnología, se evitarán inversiones duplicadas y se impulsará la mejora integral del nivel técnico en la industria financiera. El tercero es ampliar los beneficios de la expansión de las finanzas inclusivas: en el futuro, se podrían extender los servicios a instituciones financieras pequeñas y medianas, empresas generales y unidades educativas, para aumentar la accesibilidad y la inclusión del conocimiento financiero.

Con apoyo interministerial, FinLLM se incorpora al plan nacional de desarrollo de IA

En el aspecto de respaldo del gobierno, el plan FinLLM ya ha sido incorporado formalmente en el «Plan de impulso de las Diez nuevas grandes construcciones de IA» de la Comisión Nacional de Desarrollo de la IA, y el Ministerio de Asuntos Digitales también proporcionará una base de datos de IA soberana como fuente de datos de entrenamiento. Además, funcionarios de la Comisión Nacional de Ciencia y Tecnología también asistieron a la ceremonia de inicio, lo que demuestra la alta determinación de impulsar la integración interministerial.

El presidente de China Trust Bank, Chen Jiawen, comentó que las empresas ya se han dividido rápidamente en dos categorías: «relacionadas con IA» y «no relacionadas con IA». Las primeras se encuentran muy por delante en ingresos y valor de mercado. Puso como ejemplo a JPMorgan Chase, que cada año invierte hasta 15.000 millones de dólares en investigación y desarrollo de tecnología e IA. El Royal Bank of Canada y DBS Bank también, gracias a la digitalización y las aplicaciones de IA, han mantenido altos niveles de rentabilidad, lo que muestra que la adopción de IA ya se ha convertido en una base de competencia para las instituciones financieras a nivel global.

En este momento, que la industria financiera de Taiwán inicie la construcción de infraestructura básica de IA por su cuenta es un planteamiento clave para responder a esta ola de tendencias globales.

Este artículo, ¡bancos de Taiwán se unen para construir IA local! Los modelos de lenguaje financieros de gran tamaño estarán disponibles, como más rápido, a finales de año; los primeros en aparecer estarán en Cadena News ABMedia.