PKO Bank Polski wprowadza model RoBERTa do platformy Hugging Face jako pierwszy bank w Polsce i jeden z nielicznych w Europie

Sztuczna inteligencja coraz śmielej wkracza do naszego życia, a jej rozwój napędzają głównie globalni giganci technologiczni. Coraz częściej jednak lokalne firmy i instytucje decydują się na tworzenie i udostępnianie własnych rozwiązań. Jedna z największych polskich instytucji finansowych wykonała niedawno ważny krok w tym kierunku, dołączając do międzynarodowej społeczności open source i dzieląc się swoimi narzędziami. To ruch, który może mieć istotne znaczenie dla rozwoju technologii w naszym kraju.

Bardzo mnie cieszy, że jako PKO Bank Polski dołączliśmy do grona twórców sztucznej inteligencji i jesteśmy obecni na platformie Hugging Face - Paweł Klimiuk, dyrektor Biura Rozwoju Sztucznej Inteligencji w PKO BP.

SoftBank Group i Intel zawierają umowę inwestycyjną na 2 miliardy dolarów wspierającą produkcję półprzewodników w USA

PKO Bank Polski dołączył do międzynarodowej platformy Hugging Face. Jest pierwszym bankiem w Polsce, który zdecydował się na taki krok. Instytucja udostępniła dwa modele sztucznej inteligencji wytrenowane do pracy z językiem polskim. Zostały one opublikowane na zasadach open source, co oznacza, że każdy może z nich bezpłatnie korzystać. Pierwszy model, `pol-roberta-large-v2-pl-financial-sentiment`, służy do analizy sentymentu w tekstach finansowych. Potrafi określić, czy dana treść ma wydźwięk pozytywny, negatywny czy neutralny. Drugi, `pol-roberta-large-v2-pl-financial-summarization`, przeznaczono do automatycznego streszczania długich dokumentów z branży finansowej. Obydwa narzędzia bazują na architekturze RoBERTa, która jest udoskonaloną wersją modelu BERT opracowanego przez Google.

Hakerzy z grupy UNC2891 wykorzystali komputery Raspberry Pi z modemem 4G do ataku na sieć bankomatową w Indonezji

Upublicznienie specjalistycznych modeli ma duże znaczenie dla polskiego sektora technologicznego. Do tej pory tworzenie zaawansowanych narzędzi AI rozumiejących specyfikę polskiego języka finansowego było kosztowne i czasochłonne. Dostęp do gotowych rozwiązań obniża barierę wejścia dla mniejszych firm, startupów z sektora fintech oraz instytucji naukowych. Mogą one teraz budować własne produkty, takie jak systemy do monitorowania opinii o spółkach giełdowych czy też narzędzia automatyzujące analizę umów, bez potrzeby inwestowania w trening modeli od zera. Krok PKO Banku Polskiego jest też istotny z perspektywy wizerunkowej. Pokazuje, że instytucje finansowe, zwykle postrzegane jako zamknięte, mogą aktywnie wspierać innowacje i przyczyniać się do rozwoju całego ekosystemu technologicznego. Jest to wyraźny sygnał gotowości do współpracy i dzielenia się wiedzą, co może zachęcić inne duże firmy do podobnych działań.