Crypto.com fornisce un'analisi accurata del sentiment in un secondo con l'IA generativa su AWS

Crypto.com è stata fondata nel 2016 con una missione audace: portare la criptovaluta in ogni portafoglio. L'azienda si distingue dalle altre piattaforme di trading per il suo forte impegno nel promuovere l'adozione da parte degli utenti, avvalendosi di una vasta rete di partner che include servizi e gateway di pagamento. Crypto.com attualmente serve circa 100 milioni di utenti in 90 paesi.

Con una crescita così rapida e una base clienti diversificata, il tutto all'interno di un settore competitivo e in evoluzione, Crypto.com ha adottato l'intelligenza artificiale generativa (AI) per offrire rapidamente esperienze clienti ottimizzate. I casi d'uso dell'intelligenza artificiale dell'azienda comprendono assistenti conversazionali per l'onboarding e la gestione delle richieste dei clienti, nonché procedure guidate per creare campagne di marketing sui social media.

Nelle applicazioni di IA generativa, l'analisi del sentiment e la categorizzazione delle notizie diventano sempre più essenziali, in particolare nel settore delle criptovalute, dove gli investitori richiedono informazioni di mercato tempestive e precise per prendere decisioni informate. Crypto.com fornisce un servizio di analisi del mercato in cui gli utenti possono accedere alle ultime notizie e informazioni da fonti di notizie crittografiche e tradizionali per ottenere approfondimenti dai motori di intelligence dell'azienda. Ogni abbonamento è personalizzato in base al livello di trading dell'utente e alle valute nel suo wallet.

Crypto.com utilizza una gamma di modelli di machine learning (ML) pronti all'uso insieme ai propri modelli personalizzati per l'analisi del sentiment. Tuttavia, gli sviluppatori hanno incontrato difficoltà dovute alle limitazioni dei modelli open source e all'elevato costo di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) con hosting autonomo. Inoltre, hanno riscontrato problemi di precisione con i risultati generati da modelli open source, specialmente nel caso di siti di notizie multilingue. Di conseguenza, Crypto.com ha cercato una soluzione più efficace per integrare e sintetizzare i risultati di più modelli ML, sia pre-addestrati che personalizzati, per fornire informazioni accurate, affidabili e complete sul mercato delle criptovalute.

Crypto.com funziona su Amazon Web Services (AWS) sin dal suo lancio, quindi quando ha cercato nuovi LLM per l'analisi del sentiment, Anthropic Claude 3 su Amazon Bedrock è stata una scelta logica. Questi LLM sono altamente scalabili ed elaborano grandi quantità di dati in tempo reale, facilitando ricerche complete sul mercato. I risultati preliminari indicano che gli LLM su Amazon Bedrock hanno fornito risposte molto velocemente, generalmente in meno di un secondo.

L'integrazione di Amazon Bedrock ha eliminato il lavoro manuale, i costi aggiuntivi e i vincoli computazionali associati agli LLM con hosting autonomo. Nel giro di un mese, Crypto.com aveva implementato i modelli Haiku antropici di Claude 3 su Amazon Bedrock per l'analisi del sentiment, la raccolta e l'analisi di notizie crittografiche in più di 25 lingue. Inoltre, l'azienda utilizza Amazon Bedrock per i proof of concept (POC) e lo sviluppo continui. Sunny Fok, responsabile dell'intelligenza artificiale e della tecnologia di innovazione di Crypto.com, afferma: «L'intelligenza artificiale generativa su servizi AWS come Amazon SageMaker e Amazon Bedrock ha semplificato la nostra adozione delle più recenti tecnologie di intelligenza artificiale e LLM. Ora siamo in grado di sviluppare idee innovative, passando dalla proof of concept alla produzione su larga scala in poche settimane.”

Per garantire l'applicazione delle conoscenze specifiche del dominio nell'output del modello, Crypto.com ha utilizzato i propri dati per mettere a punto modelli open source tra cui Mistral AI e Meta Llama su Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). Questo approccio è fondamentale quando una nuova moneta appare sul mercato, poiché i modelli standard spesso tendono a fornire risultati insoddisfacenti. Crypto.com ha quindi iniziato a utilizzare Amazon SageMaker come piattaforma di sviluppo ML end-to-end on-demand per perfezionare i suoi modelli personalizzati.

Raymond Lam, ingegnere senior di Crypto.com, afferma: «Amazon SageMaker fornisce gli strumenti e le API per adattare facilmente i nostri modelli con un'interfaccia intuitiva. Analogamente ad Amazon Bedrock, dobbiamo solo eseguire processi di machine learning secondo necessità ed è molto più semplice gestire la modellazione personalizzata che se la facessimo da soli».

Crypto.com ha ricevuto un ampio supporto da AWS durante le fasi di generazione dell'idea, POC e produzione della distribuzione multiagente. “Ci siamo confrontati molte volte su quali strumenti o framework implementare per i vari casi d'uso”, afferma Lam. “Il team AWS ha condiviso i casi d'uso esistenti, fornito codice di esempio e illustrato ogni passaggio. Quando sono emersi problemi tecnici, gli architetti delle soluzioni AWS ci hanno aiutato a risolverli e hanno offerto suggerimenti, che hanno accelerato il nostro onboarding nell'uso dell'IA generativa sui servizi AWS.”

Implementando una soluzione multiagente di ricerca del consenso per l'analisi del sentiment su AWS, Crypto.com può fornire in modo efficiente approfondimenti accurati, completi e localizzati sul mercato delle criptovalute alla sua base di utenti globale. Fok spiega: “Forniamo agli utenti notizie più tempestive e aggiornate sul sentiment delle criptovalute, ad esempio indicando se sono rialziste o ribassiste. Gli utenti diventano più informati ed effettuano migliori investimenti pianificati.” Con i modelli Claude 3 su Amazon Bedrock gli ingegneri hanno anche notato maggiore precisione per l'espansione delle query (QE) di ampio contesto.

Inoltre, con Amazon Bedrock, Crypto.com beneficia di modelli altamente scalabili che automatizzano la generazione di informazioni per risparmiare tempo e risorse. “Diventiamo più efficienti con modelli pronti all'uso a cui accediamo tramite API per maggiore flessibilità nello sviluppo”, afferma Lam. “Grazie all'IA generativa su AWS, abbiamo più opzioni per diversi casi d'uso o requisiti, quindi testiamo facilmente nuovi modelli al rilascio.”

Crypto.com sta attualmente esplorando nuovi casi d'uso per i modelli Claude 3 su Amazon Bedrock, come l'elaborazione di documenti, tabelle e grafici. I test iniziali hanno mostrato risultati promettenti in termini di precisione rispetto ai lettori di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) basati su ML presenti sul mercato. Inoltre, l'azienda sviluppa attivamente nuovi casi d'uso per l'IA generativa, come il rilevamento del sentiment sui social media.

I clienti hanno espresso soddisfazione per il lavoro in corso, il che incoraggia Crypto.com a continuare a testare i modi per implementare l'IA generativa in tutta l'organizzazione. “Il feedback sui nostri progetti di IA generativa è stato davvero sorprendente, sia internamente che da parte dei nostri utenti”, spiega Fok.