Yapı Kredi Teknoloji - Financial Virtual Assistant for Portfolio Management

FVAP

Financial Virtual Assistant for Portfolio Management

"EuroHPC JU Benchmark Access" isimli çağrıya Yapı Kredi Teknoloji olarak tekil başvuru gerçekleştirilmiştir.

İletişime Geç

Projenin Amacı

Yatırım Fonları Bilgilendirme Erişimini Kolaylaştırmak

Banka web sitesini ziyaret eden kullanıcıların yatırım fonları hakkında sade, anlaşılır ve hızlı bilgiye erişimini sağlamak amaçlanmaktadır.

Kişiselleştirilmiş Portföy Önerileri Sunmak

Kullanıcının risk profiline ve yatırım hedeflerine uygun şekilde portföy dağılım önerileri sunarak daha bilinçli yatırım kararları almasına destek olunacaktır.

Sanal Asistan ile Etkileşimli Destek Sağlamak

Yatırım fonları ve portföy yönetimi konularında sıkça sorulan sorulara hızlı ve doğru yanıtlar verebilen bir sanal asistan geliştirilecektir.

Türkçe Yatırım Diline Uygun Dil Modeli Geliştirmek

Yatırım ürünlerine özgü terimleri ve ifadeleri doğru yorumlayabilen, Türkçe dilinde anlam bütünlüğü yüksek bir özel dil modeli oluşturulacaktır.

Dijital Yatırım Danışmanlığı Deneyimini Güçlendirmek

Yatırım sürecini dijital ortamda kullanıcı dostu hale getirerek yatırım danışmanlığı hizmetinin ölçeklenebilir ve erişilebilir olması sağlanacaktır.

Projenin Konusu

Yatırım fonları hakkında kullanıcıya bilgi sunan, Türkçe yatırım terminolojisine hakim ve yapay zeka destekli bir sanal asistanın hem son kullanıcıya hem de kurum içi kullanıma uygun şekilde geliştirilmesi hedeflenmektedir.

Yatırım Fonlarına Dair Etkileşimli Bilgilendirme

Kullanıcılara genel fon bilgisi, geçmiş getiriler, risk profili ve fon karşılaştırmaları sunabilen akıllı bir sanal asistan geliştirilmiştir.

Türkçe Finans Diline Uyumlu Yapay Zeka Modeli

Türkçe yatırım terminolojisini anlayan, büyük veri ile eğitilmiş özel bir dil modeli ile kullanıcı sorularına anlamlı ve doğru yanıtlar sağlanmaktadır.

Çoklu Platform Uyumluluğu

Sanal asistan hem banka web sitesi gibi son kullanıcıya açık alanlarda hem de çalışanların kullanımına yönelik kurum içi sistemlere entegre edilmiştir.

Biz Ne Yapıyoruz?

Yapay Zeka Altyapısının Geliştirilmesi

Projenin yapay zeka bileşenlerinin mimari tasarımına ve geliştirilmesine liderlik edilmiştir.
Yüksek performanslı yapılar için uygun veri işleme ve modelleme stratejileri oluşturulmuştur.

Büyük Dil Modeli (LLM) Geliştirme ve Eğitimi

Türkçe yatırım terminolojisine uygun büyük bir dil modeli geliştirilmiştir.
Süper bilgisayarlar üzerinde LLM eğitimi gerçekleştirilerek yüksek doğrulukta çıktı üretilmesi sağlanmıştır.

Transfer ve Pekiştirmeli Öğrenme Uygulamaları

Farklı kurum ve veri yapılarında modelin yeniden kullanılabilirliğini sağlamak için transfer öğrenme yöntemleri uygulanmıştır.
Modelin kullanıcı etkileşimlerinden öğrenerek gelişmesi amacıyla pekiştirmeli öğrenme teknikleri entegre edilmiştir.

Yüksek Performanslı Paralel Model Optimizasyonu

Modelin çoklu GPU mimarilerinde verimli çalışması için paralel hesaplama teknikleri uygulanmıştır.
Eğitim ve çıkarım süreçlerinde bellek ve işlemci optimizasyonları gerçekleştirilmiştir.

Projenin Çıktısı

Türkçe Finansal NLP için Optimize Edilmiş Çok Aşamalı Dil Modelleri ve Uygulamaları

Finansal metinlerin doğruluğunu artıran, düşük kaynaklı ortamlara uyarlanabilen ve finans sektörüne özgü dil modelleri geliştirildi. Akademik yayınlarla proje çıktıları belgeledi.

Çok Aşamalı NLP Tabanlı Yazım ve Dil Düzeltme Sistemi

Portföy yönetimi alanındaki finansal raporlar ve müşteri verilerinde kullanılan çok aşamalı NLP sistemi, yazım ve gramer hatalarını düzelterek veri kalitesini artırdı. Bu sayede daha güvenilir analiz yapılması mümkün oldu.

Kaynak Verimliliği Sağlayan mT5-XL Model Optimizasyonu

LoRA ile kuantize edilen mT5-XL modeli, düşük donanım kaynaklarında gerçek zamanlı finansal metin analizi yapılmasını sağladı. Bu optimizasyon, portföy yöneticilerinin hızlı ve ekonomik karar almasını destekledi.

FinancialBERT ile Finansal Metinlerin Derinlemesine Anlamlandırılması

Finansal veri setleriyle eğitilmiş FinancialBERT modeli, piyasa yorumları ve ekonomik raporları doğru şekilde yorumlayarak yatırım kararlarını destekledi. Model, yüksek performansıyla risk değerlendirmelerinde isabet sağladı.