La próxima fase de los LLM para RegTech y pagos

La integración de grandes modelos de lenguaje (LLM) como GPT-4 en tecnología regulatoria (RegTech) y sistemas de pago marca una nueva era en el sector financiero. Con sus capacidades avanzadas de procesamiento del lenguaje, estos modelos ya han generado mucho revuelo. 

Están destinados a revolucionar la forma en que las instituciones financieras gestionan el cumplimiento, el riesgo, las interacciones con los clientes y el procesamiento de transacciones. Sin embargo, cuando se trata del potencial transformador de los LLM en estos dominios, todavía hay una pregunta sobre cómo equilibrar la promesa que encierran con los desafíos que plantean.

Refinar el cumplimiento y la gestión de riesgos

Los LLM pueden ofrecer herramientas altamente eficientes para navegar en el laberinto cada vez mayor de las regulaciones financieras. Pueden ofrecer interpretación de textos regulatorios complejos y orientación sobre cumplimiento en tiempo real. Esta capacidad se extiende al seguimiento de los cambios regulatorios a nivel mundial, garantizando que las instituciones financieras se adapten rápidamente a los nuevos requisitos.

La gestión de riesgos también puede beneficiarse del uso de LLM. Al analizar conjuntos de datos extensos, incluidos datos no estructurados como correos electrónicos o publicaciones en redes sociales, los LLM pueden revelar patrones de riesgo ocultos y posibles infracciones de cumplimiento. Este enfoque proactivo es vital para mitigar delitos financieros como el fraude y el lavado de dinero, que son cada vez más sofisticados y esquivos.

Sin embargo, depender de los LLM para la interpretación regulatoria podría dar lugar a descuidos si el modelo malinterpreta el lenguaje legal matizado o carece de actualizaciones sobre las regulaciones más recientes. Si bien los LLM pueden aprovecharse como herramientas de apoyo para interpretar los requisitos de cumplimiento o identificar patrones de riesgo ocultos en la gestión de riesgos, también pueden generar información falsa, lo que lleva a investigaciones y asignación de recursos innecesarias. 

Mejorar la experiencia del cliente en pagos

Los LLM también están redefiniendo la participación del cliente en los sistemas de pago. Su capacidad para comprender y responder a lenguajes naturales permite interacciones con los clientes más personalizadas e intuitivas. Esta inmediatez en la comunicación, crucial en el acelerado mundo financiero, puede mejorar la satisfacción y la lealtad del cliente.

La implementación de LLM en interfaces conversacionales puede simplificar los procesos de pago, atendiendo a una gama más amplia de clientes, incluidos aquellos menos familiarizados con los servicios digitales. Por ejemplo, un chatbot con tecnología LLM en un sitio web puede ayudar a las personas mayores a navegar por los pagos en línea, garantizando que puedan realizar operaciones bancarias en línea sin dificultad. Este enfoque centrado en el ser humano no se trata sólo de la facilidad de uso de los servicios; se trata de inclusión y accesibilidad.

A pesar de estos beneficios, existen desafíos para garantizar que estos sistemas interpreten con precisión diversos dialectos y jergas, lo que podría generar malentendidos. Además, en ámbitos altamente regulados como los pagos, los procesos y las reglas están definidos de manera más estricta y, por lo tanto, una dependencia excesiva de los sistemas automatizados podría llevar a una mala interpretación de las reglas y a una falta de comunicación en el servicio al cliente. Por ejemplo, un sistema automatizado de servicio al cliente sugiere erróneamente a un usuario que tiene un derecho de disputa para un pago autenticado de dos factores, mientras que, de acuerdo con las reglas de disputa de las redes de pago, no existe ningún derecho de devolución de cargo para la transacción.

Navegando por las implicaciones

Cualquier sesgo o error en los resultados del LLM puede tener repercusiones significativas, dada la naturaleza sensible y altamente regulada de la industria financiera. Otra área complicada es la privacidad de los datos y la seguridad es primordial. Dado que los LLM pueden procesar información sensible o confidencial, deben implementarse medidas sólidas para proteger los datos y cumplir con estrictas normas de privacidad y confidencialidad en el sector financiero.

Los resultados del LLM tampoco son reproducibles y deterministas, lo que los hace difíciles de aplicar a casos donde las decisiones se basan en reglas y, por lo tanto, deberían ser reproducibles en múltiples casos. El hecho de que estos modelos complejos a menudo funcionen como “cajas negras” dificulta comprender y explicar sus procesos de toma de decisiones. Por lo tanto, esto los hace aún menos aplicables a dominios donde se requiere transparencia y explicabilidad de las decisiones entre las partes interesadas y los organismos reguladores.

Si bien los LLM en el sector financiero pueden ofrecer oportunidades innovadoras, su integración exitosa en los procesos centrales depende de abordar estos desafíos.

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