השלב הבא עבור לימודי תואר שני עבור RegTech ותשלומים

השילוב של מודלים של שפות גדולות (LLMs) כמו GPT-4 בטכנולוגיה רגולטורית (RegTech) ומערכות תשלום מסמן עידן חדש במגזר הפיננסי. עם יכולות עיבוד השפה המתקדמות שלהם, המודלים הללו כבר יצרו הרבה באזז. 

הם אמורים לחולל מהפכה באופן שבו מוסדות פיננסיים מנהלים ציות, סיכונים, אינטראקציות עם לקוחות ועיבוד עסקאות. עם זאת, בכל הנוגע לפוטנציאל הטרנספורמטיבי של LLMs בתחומים אלה, עדיין יש שאלה כיצד אנו מאזנים את ההבטחה שהם מחזיקים מול האתגרים שהם מציבים.

חידוד תאימות וניהול סיכונים

LLMs יכולים להציע כלים יעילים ביותר כדי לנווט במבוך ההולך וגדל של תקנות פיננסיות. הם יכולים להציע פרשנות של טקסטים רגולטוריים מורכבים והנחיית ציות בזמן אמת. יכולת זו משתרעת על מעקב אחר שינויים רגולטוריים ברחבי העולם, ומבטיחה שמוסדות פיננסיים מסתגלים במהירות לדרישות חדשות.

ניהול סיכונים יכול גם להפיק תועלת מהשימוש ב-LLMs. על ידי ניתוח מערכי נתונים נרחבים, כולל נתונים לא מובנים כמו אימיילים או פוסטים במדיה חברתית, LLMs יכולים לחשוף דפוסי סיכון נסתרים והפרות ציות אפשריות. גישה פרואקטיבית זו חיונית בהפחתת פשעים פיננסיים כמו הונאה והלבנת הון, שהולכים ומתוחכמים וחמקמקים.

עם זאת הסתמכות על LLMs עבור פרשנות רגולטורית עלולה להוביל לפקחות אם המודל מפרש שגוי שפה משפטית ניואנסית או חסר עדכונים על התקנות האחרונות. בעוד שניתן למנף את ה-LLM ככלים תומכים לפירוש דרישות ציות או זיהוי דפוסי סיכונים נסתרים בניהול סיכונים, הם עלולים גם ליצור מידע שקרי, מה שיוביל לחקירות מיותרות ולהקצאת משאבים. 

העלאת חווית הלקוח בתשלומים

LLMs גם מגדירים מחדש את מעורבות הלקוחות במערכות תשלום. היכולת שלהם להבין ולהגיב לשפות טבעיות מאפשרת אינטראקציות אישיות ואינטואיטיביות יותר עם לקוחות. מיידיות זו בתקשורת, חיונית בעולם הפיננסי המהיר, יכולה לשפר את שביעות הרצון והנאמנות של הלקוחות.

הפריסה של LLMs בממשקי שיחה יכולה לפשט את תהליכי התשלום, לתת מענה למגוון רחב יותר של לקוחות, כולל אלה שפחות מכירים שירותים דיגיטליים. לדוגמה, צ'אט בוט המופעל על ידי LLM באתר יכול לסייע לאזרחים ותיקים בניווט בתשלומים מקוונים, ולהבטיח שהם יכולים לבצע בנקאות מקוונת ללא קושי. גישה זו הממוקדת באדם אינה רק על קלות השימוש בשירותים; מדובר על הכלה ונגישות.

למרות היתרונות הללו, ישנם אתגרים בהבטחת המערכות הללו לפרש במדויק דיאלקטים וסלנג מגוונים, מה שעלול להוביל לאי הבנות. בנוסף, בתחומים מוסדרים מאוד כמו תשלומים, תהליכים וכללים מוגדרים בצורה קפדנית יותר, ולכן, הסתמכות יתר על מערכות אוטומטיות עלולה להוביל לפרשנות שגויה של כללים ולתקשורת שגויה בשירות הלקוחות. לדוגמה, מערכת שירות לקוחות אוטומטית מציעה למשתמש בטעות שיש לו זכות מחלוקת לתשלום מאומת דו-גורמי, בעוד שעל פי כללי המחלוקת של רשתות התשלום, אין זכות החזרה על העסקה.

ניווט השלכות

לכל הטיה או שגיאה בתפוקות LLM יכולות להיות השלכות משמעותיות, לאור האופי הרגיש והמפוקח ביותר של התעשייה הפיננסית. תחום מסובך נוסף הוא פרטיות הנתונים והאבטחה הם בעלי חשיבות עליונה. מכיוון ש-LLMs עשויים לעבד מידע רגיש או סודי, יש לנקוט אמצעים חזקים כדי להגן על הנתונים ולעמוד בפרטיות וסודיות הנתונים המחמירים במגזר הפיננסי.

גם תפוקות LLM אינן ניתנות לשחזור ודטרמיניסטיות, מה שהופך אותן לקשות ליישום במקרים שבהם ההחלטות מבוססות על כללים, ולכן, צריכות להיות ניתנות לשחזור על פני מקרים מרובים. העובדה שהמודלים המורכבים הללו פועלים לרוב כ'קופסאות שחורות' הופכת את זה למאתגר להבין ולהסביר את תהליכי קבלת ההחלטות שלהם. לכן, זה הופך אותם לעוד פחות ישימים לתחומים שבהם נדרשת שקיפות והסבר של החלטות בין בעלי עניין וגופים רגולטוריים.

בעוד ש-LLMs במגזר הפיננסי יכולים להציע הזדמנויות פורצות דרך, השילוב המוצלח שלהם בתהליכי הליבה נשענת על התמודדות עם אתגרים אלו.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.finextra.com/blogposting/25551/the-next-phase-for-llms-for-regtech-and-payments?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs