Tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ nhỏ nhằm hiểu rõ hơn bối cảnh dịch vụ tài chính địa phương, thuật ngữ chuyên ngành và các yêu cầu mơ hồ của khách hàng
ĐÀI BẮC, ngày 12 tháng 6 năm 2026 /PRNewswire/ -- Nhằm nâng cao hiệu quả vận hành và trải nghiệm khách hàng, Cathay Financial Holdings (Cathay FHC) tiếp tục thúc đẩy ứng dụng AI tạo sinh trong lĩnh vực dịch vụ tài chính thông qua khuôn khổ công nghệ AI tạo sinh GAIA và chiến lược AI như một Dịch vụ (AIaaS). Tiếp nối quá trình kiểm chứng khả năng ứng dụng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong lĩnh vực tài chính vào năm ngoái, Cathay FHC mới đây đã công bố những kết quả nghiên cứu AI mới nhất tại NVIDIA GTC Taipei 2026, giới thiệu cách các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLMs) mã nguồn mở có thể được tinh chỉnh để phân loại ý định của khách hàng và ứng dụng trong các kịch bản dịch vụ tài chính trong tương lai.
Nghiên cứu đã đánh giá một số mô hình mã nguồn mở hàng đầu từ Meta, TAIDE, TAME, NVIDIA và OpenAI. Kết quả sơ bộ cho thấy, trong khuôn khổ thử nghiệm này, các SLM sau khi được tinh chỉnh có thể giảm sự phụ thuộc vào các kỹ thuật thiết kế câu lệnh (prompt engineering) phức tạp và các mô-đun truy xuất vector, qua đó mở ra tiềm năng đơn giản hóa kiến trúc hệ thống cũng như giảm độ phức tạp trong vận hành và bảo trì về sau.
Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, khi được kết hợp với các bộ dữ liệu chuyên ngành tài chính được thiết kế phù hợp và quá trình tinh chỉnh mô hình có mục tiêu, SLM có thể cải thiện hơn nữa tính ổn định của mô hình, hiệu quả suy luận và khả năng kiểm soát khi triển khai. Trong tác vụ phân loại ý định của khách hàng, SLM sau tinh chỉnh đạt hiệu năng gần tương đương với các LLM nguồn đóng phổ biến và tiệm cận với các mô hình LLM độc quyền hàng đầu, qua đó cung cấp cơ sở tham khảo thực tiễn cho doanh nghiệp trong việc đánh giá chiến lược huấn luyện và triển khai mô hình AI.
Từ góc độ quản trị dữ liệu và quyền riêng tư, nghiên cứu đã áp dụng phương pháp tiếp cận dữ liệu tổng hợp hoàn toàn, bảo đảm không sử dụng bất kỳ thông tin khách hàng thực tế nào trong quá trình huấn luyện mô hình. Thông qua các kỹ thuật bao gồm phân cụm chức năng dịch vụ, thiết kế bộ dữ liệu đơn ý định và đa ý định, bản địa hóa theo bối cảnh Đài Loan và mở rộng từ khóa, Cathay FHC đã tăng cường khả năng hiểu của mô hình về bối cảnh dịch vụ tài chính địa phương, thuật ngữ chuyên ngành và các yêu cầu khách hàng có tính mơ hồ.
Các ứng dụng tiềm năng trong tương lai bao gồm tra cứu dư nợ khoản vay thế chấp, hỗ trợ thanh toán thẻ tín dụng và điều hướng dịch vụ tại chi nhánh, tạo nền tảng cho các giải pháp tìm kiếm thông minh, điều hướng dịch vụ và trải nghiệm tương tác khách hàng thế hệ mới.
Về mặt kiến trúc kỹ thuật, Cathay FHC đã tích hợp các công cụ AI của NVIDIA — bao gồm NVIDIA NeMo Customizer, NVIDIA NeMo Curator và NVIDIA TensorRT-LLM — cùng với các tài nguyên điện toán dựa trên kiến trúc NVIDIA Hopper để hỗ trợ tạo dữ liệu, tinh chỉnh mô hình, tối ưu hóa suy luận và đánh giá thực nghiệm. Thông qua việc tận dụng hệ sinh thái AI của NVIDIA, Cathay FHC tiếp tục củng cố năng lực trong phát triển mô hình chuyên ngành tài chính, quản trị dữ liệu và xác thực ứng dụng.
Trong những năm gần đây, Cathay FHC không ngừng mở rộng việc đổi mới AI trên nhiều kịch bản tài chính khác nhau, xây dựng nền tảng công nghệ có khả năng mở rộng bao quát từ tối ưu hóa quy trình nội bộ, nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng, thấu hiểu tri thức tài chính cho đến quản trị mô hình. Trong bối cảnh các tổ chức tài chính phải thích ứng với môi trường pháp lý ngày càng chặt chẽ, yêu cầu quản trị dữ liệu khắt khe và kỳ vọng của khách hàng thay đổi nhanh chóng, Cathay FHC vẫn cam kết thúc đẩy nghiên cứu AI theo hướng tuân thủ quy định, an toàn và kiên cường.
Trong thời gian tới, Cathay FHC sẽ tiếp tục nghiên cứu các kỹ thuật phân loại ngữ cảnh dài, khả năng hiểu tài liệu tài chính nâng cao và các ứng dụng AI trên nhiều kịch bản khác nhau. Thông qua việc phát triển các phương pháp huấn luyện và triển khai mô hình được thiết kế riêng cho lĩnh vực tài chính, công ty hướng tới mục tiêu đẩy nhanh đổi mới sáng tạo và tạo ra các dịch vụ tài chính thông minh hơn, hiệu quả hơn và lấy khách hàng làm trung tâm.
Cathay Financial Holdings presented validation results for open-source small language models (SLMs) at NVIDIA GTC Taipei 2026, demonstrating how fine-tuned SLMs can support customer intent classification while enhancing AI's understanding of local financial service contexts, domain-specific terminology, and ambiguous customer queries. (Source: Cathay Financial Holdings)
