Den næste fase for LLM'er for RegTech og betalinger

Den næste fase for LLM'er for RegTech og betalinger

Tidsstempel: 17. januar 2024 1:35
Den næste fase for LLM'er for RegTech og Payments PlatoBlockchain Data Intelligence. Lodret søgning. Ai.

Integrationen af ​​store sprogmodeller (LLM'er) som GPT-4 i regulatorisk teknologi (RegTech) og betalingssystemer markerer en ny æra i den finansielle sektor. Med deres avancerede sprogbehandlingsfunktioner har disse modeller allerede skabt en masse buzz. 

De skal revolutionere, hvordan finansielle institutioner styrer overholdelse, risici, kundeinteraktioner og transaktionsbehandling. Men når det kommer til det transformative potentiale af LLM'er i disse domæner, er der stadig et spørgsmål om, hvordan vi balancerer det løfte, de har, mod de udfordringer, de udgør.

Forfining af compliance og risikostyring

LLM'er kan tilbyde yderst effektive værktøjer til at navigere i den stadigt voksende labyrint af finansielle bestemmelser. De kan tilbyde fortolkning af komplekse lovgivningstekster og vejledning om overholdelse i realtid. Denne kapacitet udvides til at overvåge lovgivningsmæssige ændringer globalt, hvilket sikrer, at finansielle institutioner tilpasser sig hurtigt til nye krav.

Risikostyring kan også drage fordel af brugen af ​​LLM'er. Ved at analysere omfattende datasæt, herunder ustrukturerede data som e-mails eller opslag på sociale medier, kan LLM'er afsløre skjulte risikomønstre og potentielle overholdelsesbrud. Denne proaktive tilgang er afgørende for at afbøde økonomisk kriminalitet som svindel og hvidvaskning af penge, som bliver mere og mere sofistikeret og uhåndgribelig.

Alligevel kan afhængighed af LLM'er til lovfortolkning føre til forglemmelser, hvis modellen fejlfortolker nuanceret juridisk sprogbrug eller mangler opdateringer om de seneste regler. Mens LLM'er kan udnyttes som understøttende værktøjer til at fortolke overholdelseskrav eller identificere skjulte risikomønstre i risikostyring, kan de også generere falsk information, hvilket fører til unødvendige undersøgelser og ressourceallokering. 

Forbedring af kundeoplevelsen inden for betalinger

LLM'er omdefinerer også kundeengagement i betalingssystemer. Deres evne til at forstå og reagere på naturlige sprog giver mulighed for mere personlige og intuitive kundeinteraktioner. Denne umiddelbare kommunikation, som er afgørende i den hurtige finansielle verden, kan øge kundetilfredsheden og loyaliteten.

Udrulningen af ​​LLM'er i samtalegrænseflader kan forenkle betalingsprocesser og henvende sig til en bredere vifte af kunder, herunder dem, der er mindre fortrolige med digitale tjenester. For eksempel kan en LLM-drevet chatbot på et websted hjælpe ældre borgere med at navigere onlinebetalinger, og sikre, at de kan udføre netbank uden besvær. Denne menneske-centrerede tilgang handler ikke kun om brugervenlighed af tjenester; det handler om rummelighed og tilgængelighed.

På trods af disse fordele er der udfordringer med at sikre, at disse systemer fortolker forskellige dialekter og slang nøjagtigt, hvilket potentielt kan føre til misforståelser. Derudover er processer og regler mere strengt definerede på højt regulerede domæner som betalinger, og derfor kan en overdreven afhængighed af automatiserede systemer føre til fejlfortolkning af regler og fejlkommunikation i kundeservice. For eksempel foreslår et automatiseret kundeservicesystem fejlagtigt over for en bruger, at de har en ret til tvist for en to-faktor autentificeret betaling, hvorimod der ifølge betalingsnetværkets tvistregler ikke er nogen tilbageførselsret for transaktionen.

Navigeringsimplikationer

Enhver skævhed eller fejl i LLM-output kan have betydelige konsekvenser i betragtning af den finansielle industris følsomme og stærkt regulerede karakter. Et andet vanskeligt område er databeskyttelse og sikkerhed er altafgørende. Da LLM'er kan behandle følsomme eller fortrolige oplysninger, skal der være robuste foranstaltninger på plads for at beskytte data og overholde strenge databeskyttelse og fortrolighed i den finansielle sektor.

LLM-output er heller ikke reproducerbare og deterministiske, hvilket gør dem svære at anvende på sager, hvor afgørelserne er regelbaserede og derfor bør være reproducerbare på tværs af flere sager. Det faktum, at disse komplekse modeller ofte fungerer som 'sorte kasser', gør det udfordrende at forstå og forklare deres beslutningsprocesser. Derfor gør dette dem endnu mindre anvendelige på domæner, hvor der kræves gennemsigtighed og forklaring af beslutninger blandt interessenter og regulerende organer.

Mens LLM'er i den finansielle sektor kan tilbyde banebrydende muligheder, hviler deres succesfulde integration i kerneprocesser på at løse disse udfordringer.

Tidsstempel:

Mere fra Fintextra