RegTechin ja maksujen LLM:ien seuraava vaihe

Suurten kielimallien (LLM), kuten GPT-4:n, integrointi sääntelyteknologiaan (RegTech) ja maksujärjestelmiin merkitsee uutta aikakautta rahoitusalalla. Kehittyneiden kieltenkäsittelyominaisuuksiensa ansiosta nämä mallit ovat jo herättäneet paljon kohua. 

Niiden tarkoituksena on mullistaa tavan, jolla rahoituslaitokset hallitsevat vaatimustenmukaisuutta, riskejä, asiakasvuorovaikutusta ja tapahtumien käsittelyä. Kuitenkin, mitä tulee LLM-yritysten muutospotentiaaliin näillä aloilla, on edelleen kysymys siitä, kuinka tasapainotamme heidän lupauksensa ja niiden asettamia haasteita.

Vaatimustenmukaisuuden ja riskienhallinnan parantaminen

LLM:t voivat tarjota erittäin tehokkaita työkaluja navigoidakseen jatkuvasti kasvavassa taloussäädösten sokkelossa. He voivat tarjota monimutkaisten sääntelytekstien tulkintaa ja reaaliaikaista ohjeistusta noudattamiseen. Tämä kyky ulottuu säännösten muutosten seurantaan maailmanlaajuisesti, mikä varmistaa, että rahoituslaitokset mukautuvat nopeasti uusiin vaatimuksiin.

Riskienhallinta voi myös hyötyä LLM:ien käytöstä. Analysoimalla laajoja tietojoukkoja, mukaan lukien jäsentämättömät tiedot, kuten sähköpostit tai sosiaalisen median viestit, LLM:t voivat paljastaa piilotettuja riskimalleja ja mahdollisia rikkomuksia. Tämä ennakoiva lähestymistapa on elintärkeä talousrikosten, kuten petosten ja rahanpesun, lieventämisessä, koska ne ovat yhä kehittyneempiä ja vaikeaselkoisempia.

Silti riippuvuus LLM:istä sääntelyn tulkinnassa voi johtaa virheisiin, jos mallissa tulkitaan väärin vivahteikas lakikieli tai siitä puuttuu päivityksiä uusimmista säännöksistä. Vaikka LLM:itä voidaan käyttää tukena työkaluina vaatimustenmukaisuusvaatimusten tulkitsemiseen tai piilotettujen riskimallien tunnistamiseen riskienhallinnassa, ne voivat myös tuottaa vääriä tietoja, mikä johtaa tarpeettomiin tutkimuksiin ja resurssien allokointiin. 

Asiakaskokemuksen lisääminen maksuissa

LLM:t määrittelevät myös uudelleen asiakkaiden sitoutumisen maksujärjestelmiin. Heidän kykynsä ymmärtää luonnollisia kieliä ja vastata niihin mahdollistaa yksilöllisemmän ja intuitiivisemman asiakasvuorovaikutuksen. Tämä nopeatempoisessa talousmaailmassa ratkaisevan tärkeä viestintävälittömyys voi lisätä asiakastyytyväisyyttä ja -uskollisuutta.

LLM:ien käyttöönotto keskustelurajapinnoissa voi yksinkertaistaa maksuprosesseja ja palvella laajempaa asiakaskuntaa, myös digitaalisia palveluita vähemmän tuntevia. Esimerkiksi verkkosivustolla oleva LLM-pohjainen chatbot voi auttaa eläkeläisiä verkkomaksujen ohjaamisessa ja varmistaa, että he voivat hoitaa verkkopankkiasioita vaivattomasti. Tämä ihmiskeskeinen lähestymistapa ei tarkoita vain palvelujen helppokäyttöisyyttä; kyse on inklusiivisuudesta ja saavutettavuudesta.

Näistä eduista huolimatta on haasteita varmistaa, että nämä järjestelmät tulkitsevat tarkasti erilaisia ​​murteita ja slangia, mikä voi johtaa väärinkäsityksiin. Lisäksi tiukasti säännellyillä aloilla, kuten maksuissa, prosessit ja säännöt on määritelty tiukemmin, ja siksi liiallinen riippuvuus automatisoituihin järjestelmiin voi johtaa sääntöjen väärintulkintaan ja viestintään asiakaspalvelussa. Esimerkiksi automatisoitu asiakaspalvelujärjestelmä vihjaa käyttäjälle virheellisesti, että hänellä on riitautusoikeus kaksivaiheiseen todennettuun maksuun, kun taas maksuverkostojen kiistasääntöjen mukaan tapahtumalle ei ole takaisinveloitusoikeutta.

Navigoinnin vaikutukset

Kaikilla LLM-tuloksissa olevilla harhoilla tai virheillä voi olla merkittäviä vaikutuksia, kun otetaan huomioon rahoitusalan herkkä ja erittäin säännelty luonne. Toinen hankala alue on tietojen yksityisyys ja turvallisuus ovat ensiarvoisen tärkeitä. Koska LLM:t voivat käsitellä arkaluontoisia tai luottamuksellisia tietoja, tietojen suojaamiseksi ja tiukkojen tietojen yksityisyyden ja luottamuksellisuuden noudattamiseksi on oltava käytössä vankat toimenpiteet rahoitusalalla.

LLM-tulosteet eivät myöskään ole toistettavissa ja deterministisiä, mikä tekee niistä vaikeasti sovellettavissa tapauksissa, joissa päätökset ovat sääntöpohjaisia, ja siksi niiden pitäisi olla toistettavissa useissa tapauksissa. Se, että nämä monimutkaiset mallit toimivat usein "mustina laatikoina", tekee niiden päätöksentekoprosessien ymmärtämisestä ja selittämisestä haastavaa. Tämän vuoksi ne soveltuvat entistä vähemmän aloille, joilla vaaditaan sidosryhmien ja sääntelyelinten päätösten avoimuutta ja selitettävyyttä.

Vaikka rahoitusalan LLM:t voivat tarjota uraauurtavia mahdollisuuksia, heidän onnistunut integroitumisensa ydinprosesseihin perustuu näihin haasteisiin vastaamiseen.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.finextra.com/blogposting/25551/the-next-phase-for-llms-for-regtech-and-payments?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs