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FICO, bekannt für die Entwicklung von Kreditbewertungen, hat nach jahrelanger Arbeit mit Machine Learning und KI nun zwei eigene Foundation-Modelle vorgestellt: FICO Focused Language (FLM) und FICO Focused Sequence (FSM). Diese spezialisierten, domänenspezifischen Modelle wurden von Grund auf neu entwickelt und basieren auf FICOs jahrzehntelanger Expertise in Finanzdaten und Algorithmen. Sie wurden speziell für die strengen Anforderungen von Banken und Finanzdienstleistern in Bezug auf Vertrauen und Compliance konzipiert[1]FICO’s answer to AI risk: A foundation model that scores every output for accuracy and compliance.
Hauptmerkmale der Modelle:
- FICO Focused Language (FLM):
- Verarbeitet finanzspezifische Sprache, z. B. für Betrugserkennung und die Bearbeitung von Kreditdokumenten.
- Unterstützt Compliance und Kommunikation zwischen Finanzinstituten und Kunden.
- Erkennt finanzielle Schwierigkeiten von Kunden und ermöglicht eine personalisierte Ansprache.
- FICO Focused Sequence (FSM):
- Analysiert Transaktionsdaten und erkennt Muster im Kaufverhalten.
- Kann auffällige Änderungen im Verhalten (z. B. Betrug oder ungewöhnliche Ausgaben) feststellen.
- Verfügt über eine spezielle Architektur:
- Contrastive Head: Erkennt Abweichungen von bekannten Mustern.
- Supervised Head: Beurteilt, ob eine Verhaltensänderung auf Betrug hinweist.
Vertrauen und Compliance:
- FICO hat den sogenannten Trust Score entwickelt, der die Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Modellantworten sicherstellt.
- Der Trust Score bewertet, wie genau die Antworten mit den Trainingsdaten übereinstimmen und ob sie zuverlässig sind.
- „Knowledge Anchors“ sorgen dafür, dass die Modelle sich auf relevante, von Experten definierte Themen beschränken.
Vorteile von kleinen, domänenspezifischen Modellen:
- FLM und FSM sind deutlich kleiner als generelle Large Language Models (LLMs). FLM hat weniger als 1 Milliarde Parameter, FSM weniger als 1 Million.
- Diese kompakte Größe macht die Modelle effizient, kosteneffektiv und auf spezifische Anwendungsfälle fokussiert, wodurch Fehler oder irrelevante Ergebnisse minimiert werden.
- FICO setzt im Gegensatz zu vielen Unternehmen, die bestehende LLMs feinjustieren, auf maßgeschneiderte Lösungen für die Finanzbranche.
Synthetische Daten und Sicherheit:
- FICO verwendet synthetische Daten für das Training der Modelle, wodurch personenbezogene Informationen geschützt werden.
Anwendungen und Nutzen:
- Die Modelle sind ideal für stark regulierte Branchen wie die Finanzwelt und eignen sich für Aufgaben wie Compliance, Betrugserkennung, Kreditprüfung und Transaktionsüberwachung.
- FICO sieht die Zukunft in der Nutzung mehrerer kleiner, spezialisierter Modelle, die jeweils nur auf eine spezifische Aufgabe fokussiert sind, anstatt auf allgemeine KI-Lösungen zu setzen.
Mit einem Fokus auf Vertrauen, Transparenz und domänenspezifische Expertise positioniert FICO seine Modelle als Werkzeuge für Finanzinstitute, die in komplexen, regulierten Umfeldern agieren.
References