Fase Berikutnya untuk LLM untuk RegTech dan Pembayaran

Integrasi model bahasa besar (LLM) seperti GPT-4 dalam teknologi regulasi (RegTech) dan sistem pembayaran menandai era baru di sektor keuangan. Dengan kemampuan pemrosesan bahasa yang canggih, model ini telah menghasilkan banyak perhatian. 

Mereka siap merevolusi cara lembaga keuangan mengelola kepatuhan, risiko, interaksi pelanggan, dan pemrosesan transaksi. Namun, jika menyangkut potensi transformatif LLM di bidang ini, masih ada pertanyaan tentang bagaimana kita menyeimbangkan janji yang mereka berikan dengan tantangan yang mereka timbulkan.

Menyempurnakan Kepatuhan dan Manajemen Risiko

LLM dapat menawarkan alat yang sangat efisien untuk menavigasi labirin peraturan keuangan yang terus berkembang. Mereka dapat menawarkan interpretasi teks peraturan yang rumit dan panduan kepatuhan secara real-time. Kemampuan ini mencakup pemantauan perubahan peraturan secara global, memastikan lembaga keuangan beradaptasi dengan cepat terhadap persyaratan baru.

Manajemen risiko juga bisa mendapatkan keuntungan dari penggunaan LLM. Dengan menganalisis kumpulan data yang luas, termasuk data tidak terstruktur seperti email atau postingan media sosial, LLM dapat mengungkap pola risiko tersembunyi dan potensi pelanggaran kepatuhan. Pendekatan proaktif ini sangat penting dalam memitigasi kejahatan keuangan seperti penipuan dan pencucian uang, yang semakin canggih dan sulit dipahami.

Namun ketergantungan pada LLM untuk interpretasi peraturan dapat menyebabkan kelalaian jika model tersebut salah menafsirkan bahasa hukum yang berbeda atau tidak memperbarui peraturan terbaru. Meskipun LLM dapat dimanfaatkan sebagai alat pendukung untuk menafsirkan persyaratan kepatuhan atau mengidentifikasi pola risiko tersembunyi dalam manajemen risiko, LLM juga dapat menghasilkan informasi palsu, yang mengarah pada penyelidikan dan alokasi sumber daya yang tidak perlu. 

Meningkatkan Pengalaman Pelanggan dalam Pembayaran

LLM juga mendefinisikan ulang keterlibatan pelanggan dalam sistem pembayaran. Kemampuan mereka untuk memahami dan merespons bahasa alami memungkinkan interaksi pelanggan yang lebih personal dan intuitif. Kedekatan dalam komunikasi, yang penting dalam dunia keuangan yang bergerak cepat, dapat meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.

Penerapan LLM dalam antarmuka percakapan dapat menyederhanakan proses pembayaran, melayani pelanggan yang lebih luas, termasuk mereka yang kurang paham dengan layanan digital. Misalnya, chatbot yang didukung LLM di situs web dapat membantu warga lanjut usia dalam menavigasi pembayaran online, memastikan mereka dapat melakukan perbankan online tanpa kesulitan. Pendekatan yang berpusat pada manusia ini bukan hanya tentang kemudahan penggunaan layanan; ini tentang inklusivitas dan aksesibilitas.

Terlepas dari manfaat-manfaat tersebut, terdapat tantangan dalam memastikan sistem ini secara akurat menafsirkan beragam dialek dan bahasa gaul, yang berpotensi menyebabkan kesalahpahaman. Selain itu, dalam bidang yang memiliki regulasi ketat seperti pembayaran, proses dan aturan didefinisikan secara lebih ketat, sehingga ketergantungan yang berlebihan pada sistem otomatis dapat menyebabkan salah tafsir aturan dan miskomunikasi dalam layanan pelanggan. Misalnya, sistem layanan pelanggan otomatis secara keliru menyarankan kepada pengguna bahwa mereka memiliki hak sengketa atas pembayaran yang diautentikasi dua faktor, padahal menurut aturan sengketa jaringan pembayaran, tidak ada hak penagihan balik untuk transaksi tersebut.

Menavigasi Implikasi

Setiap bias atau kesalahan dalam keluaran LLM dapat menimbulkan dampak yang signifikan, mengingat sifat industri keuangan yang sensitif dan sangat diatur. Area rumit lainnya adalah privasi dan keamanan data adalah hal yang terpenting. Karena LLM dapat memproses informasi sensitif atau rahasia, langkah-langkah yang kuat harus diambil untuk melindungi data dan mematuhi privasi dan kerahasiaan data yang ketat di sektor keuangan.

Keluaran LLM juga tidak dapat direproduksi dan deterministik, sehingga sulit untuk diterapkan pada kasus-kasus di mana keputusannya berdasarkan aturan dan, oleh karena itu, harus dapat direproduksi pada banyak kasus. Fakta bahwa model kompleks ini sering kali berfungsi sebagai ‘kotak hitam’ menyulitkan pemahaman dan penjelasan proses pengambilan keputusan. Oleh karena itu, hal ini membuat peraturan tersebut semakin sulit diterapkan pada bidang-bidang yang memerlukan transparansi dan kejelasan keputusan di antara para pemangku kepentingan dan badan pengatur.

Meskipun LLM di sektor keuangan dapat menawarkan peluang terobosan, keberhasilan integrasi mereka ke dalam proses inti bergantung pada upaya mengatasi tantangan ini.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.finextra.com/blogposting/25551/the-next-phase-for-llms-for-regtech-and-payments?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs