RegTech এবং পেমেন্টের জন্য LLM-এর পরবর্তী ধাপ

রেগুলেটরি টেকনোলজি (RegTech) এবং পেমেন্ট সিস্টেমে GPT-4-এর মতো বৃহৎ ভাষার মডেল (LLMs) এর একীকরণ আর্থিক খাতে একটি নতুন যুগের সূচনা করে। তাদের উন্নত ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা সহ, এই মডেলগুলি ইতিমধ্যেই অনেক গুঞ্জন তৈরি করেছে৷ 

তারা কীভাবে আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি সম্মতি, ঝুঁকি, গ্রাহকের মিথস্ক্রিয়া এবং লেনদেন প্রক্রিয়াকরণ পরিচালনা করে তা বিপ্লব করতে প্রস্তুত। যাইহোক, যখন এই ডোমেনে এলএলএম-এর রূপান্তরমূলক সম্ভাবনার কথা আসে, তখনও প্রশ্ন থাকে কীভাবে আমরা প্রতিশ্রুতির ভারসাম্য বজায় রাখি যে তারা যে চ্যালেঞ্জগুলি তৈরি করে তার বিরুদ্ধে।

রিফাইনিং কমপ্লায়েন্স এবং রিস্ক ম্যানেজমেন্ট

LLMs আর্থিক নিয়মাবলীর ক্রমাগত ক্রমবর্ধমান গোলকধাঁধায় নেভিগেট করার জন্য অত্যন্ত দক্ষ সরঞ্জাম অফার করতে পারে। তারা জটিল নিয়ন্ত্রক পাঠ্যের ব্যাখ্যা এবং রিয়েল-টাইম সম্মতি নির্দেশিকা দিতে পারে। এই ক্ষমতা বিশ্বব্যাপী নিয়ন্ত্রক পরিবর্তনগুলি পর্যবেক্ষণ করার জন্য প্রসারিত, আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলিকে নতুন প্রয়োজনীয়তার সাথে দ্রুত খাপ খাইয়ে নেওয়া নিশ্চিত করে।

ঝুঁকি ব্যবস্থাপনাও এলএলএম ব্যবহার করে উপকৃত হতে পারে। ইমেল বা সোশ্যাল মিডিয়া পোস্টের মতো অসংগঠিত ডেটা সহ বিস্তৃত ডেটাসেট বিশ্লেষণ করে, LLM লুকানো ঝুঁকির ধরণ এবং সম্ভাব্য সম্মতি লঙ্ঘন প্রকাশ করতে পারে। এই সক্রিয় পন্থা জালিয়াতি এবং অর্থ পাচারের মতো আর্থিক অপরাধ প্রশমনে অত্যাবশ্যক, যা ক্রমবর্ধমান পরিশীলিত এবং অধরা।

তবুও নিয়ন্ত্রক ব্যাখ্যার জন্য LLM-এর উপর নির্ভরতা নজরদারির দিকে নিয়ে যেতে পারে যদি মডেলটি সূক্ষ্ম আইনি ভাষার ভুল ব্যাখ্যা করে বা সর্বশেষ প্রবিধানের আপডেট না থাকে। যদিও LLMগুলিকে সম্মতির প্রয়োজনীয়তাগুলি ব্যাখ্যা করতে বা ঝুঁকি ব্যবস্থাপনায় লুকানো ঝুঁকির ধরণগুলি সনাক্ত করার জন্য সহায়ক সরঞ্জাম হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে, তারা মিথ্যা তথ্যও তৈরি করতে পারে, যার ফলে অপ্রয়োজনীয় তদন্ত এবং সম্পদ বরাদ্দ করা হয়। 

পেমেন্টে গ্রাহকের অভিজ্ঞতা উন্নত করা

এলএলএমগুলি পেমেন্ট সিস্টেমগুলিতে গ্রাহকদের সম্পৃক্ততাকে পুনরায় সংজ্ঞায়িত করছে। তাদের স্বাভাবিক ভাষা বোঝার এবং সাড়া দেওয়ার ক্ষমতা আরও ব্যক্তিগতকৃত এবং স্বজ্ঞাত গ্রাহক ইন্টারঅ্যাকশনের জন্য অনুমতি দেয়। যোগাযোগের এই তাত্ক্ষণিকতা, দ্রুতগতির আর্থিক বিশ্বে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, গ্রাহক সন্তুষ্টি এবং বিশ্বস্ততা বাড়াতে পারে।

কথোপকথনমূলক ইন্টারফেসে এলএলএম স্থাপন করা অর্থপ্রদানের প্রক্রিয়াগুলিকে সহজ করতে পারে, ডিজিটাল পরিষেবাগুলির সাথে কম পরিচিত গ্রাহকদের সহ বিস্তৃত পরিসরের গ্রাহকদের সরবরাহ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ওয়েবসাইটে একটি এলএলএম-চালিত চ্যাটবট সিনিয়র নাগরিকদের অনলাইন পেমেন্ট নেভিগেট করতে সহায়তা করতে পারে, নিশ্চিত করে যে তারা অসুবিধা ছাড়াই অনলাইন ব্যাঙ্কিং করতে পারে। এই মানব-কেন্দ্রিক দৃষ্টিভঙ্গি শুধুমাত্র পরিষেবার ব্যবহারের সহজতা সম্পর্কে নয়; এটি অন্তর্ভুক্তি এবং অ্যাক্সেসযোগ্যতা সম্পর্কে।

এই সুবিধা থাকা সত্ত্বেও, এই সিস্টেমগুলি বিভিন্ন উপভাষা এবং অপভাষাগুলিকে সঠিকভাবে ব্যাখ্যা করে তা নিশ্চিত করার ক্ষেত্রে চ্যালেঞ্জ রয়েছে, সম্ভাব্য ভুল বোঝাবুঝির দিকে পরিচালিত করে। উপরন্তু, অর্থপ্রদানের মতো অত্যন্ত নিয়ন্ত্রিত ডোমেনগুলিতে, প্রক্রিয়াগুলি এবং নিয়মগুলি আরও কঠোরভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়, এবং সেইজন্য, স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমের উপর অতিরিক্ত নির্ভরতা গ্রাহক পরিষেবাতে নিয়মগুলির ভুল ব্যাখ্যা এবং ভুল যোগাযোগের কারণ হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি স্বয়ংক্রিয় গ্রাহক পরিষেবা সিস্টেম ভুলভাবে একজন ব্যবহারকারীকে পরামর্শ দেয় যে তাদের একটি দ্বি-ফ্যাক্টর প্রমাণীকৃত অর্থপ্রদানের জন্য বিরোধের অধিকার রয়েছে, যেখানে অর্থপ্রদান নেটওয়ার্কগুলির বিরোধের নিয়ম অনুসারে, লেনদেনের জন্য কোনও চার্জব্যাকের অধিকার নেই।

নেভিগেটিং প্রভাব

আর্থিক শিল্পের সংবেদনশীল এবং অত্যন্ত নিয়ন্ত্রিত প্রকৃতির পরিপ্রেক্ষিতে LLM আউটপুটগুলিতে যে কোনও পক্ষপাত বা ত্রুটি উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলতে পারে। আরেকটি জটিল ক্ষেত্র হ'ল ডেটা গোপনীয়তা এবং সুরক্ষা সর্বোপরি। যেহেতু এলএলএমগুলি সংবেদনশীল বা গোপনীয় তথ্য প্রক্রিয়া করতে পারে, তাই ডেটা সুরক্ষার জন্য এবং আর্থিক খাতে কঠোর ডেটা গোপনীয়তা এবং গোপনীয়তা মেনে চলার জন্য জোরালো ব্যবস্থা নেওয়া উচিত।

এলএলএম আউটপুটগুলিও পুনরুত্পাদনযোগ্য এবং নির্ধারক নয়, যার ফলে সেগুলিকে এমন ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা কঠিন করে তোলে যেখানে সিদ্ধান্তগুলি নিয়ম-ভিত্তিক এবং তাই একাধিক ক্ষেত্রে পুনরুত্পাদনযোগ্য হওয়া উচিত। এই জটিল মডেলগুলি প্রায়শই 'ব্ল্যাক বক্স' হিসাবে কাজ করে যে তাদের সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াগুলি বোঝা এবং ব্যাখ্যা করা চ্যালেঞ্জিং করে তোলে। অতএব, এটি সেগুলিকে এমন ডোমেনের ক্ষেত্রে আরও কম প্রযোজ্য করে তোলে যেখানে স্টেকহোল্ডার এবং নিয়ন্ত্রক সংস্থাগুলির মধ্যে সিদ্ধান্তের স্বচ্ছতা এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতা প্রয়োজন।

যদিও আর্থিক খাতে এলএলএমগুলি যুগান্তকারী সুযোগগুলি অফার করতে পারে, মূল প্রক্রিয়াগুলিতে তাদের সফল সংহতকরণ এই চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলার উপর নির্ভর করে।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.finextra.com/blogposting/25551/the-next-phase-for-llms-for-regtech-and-payments?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs