RegTech 및 Payments를 위한 LLM의 다음 단계

규제 기술(RegTech) 및 결제 시스템에 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 통합하면 금융 부문의 새로운 시대가 열립니다. 고급 언어 처리 기능을 갖춘 이 모델은 이미 많은 화제를 불러일으켰습니다. 

이는 금융 기관이 규정 준수, 위험, 고객 상호 작용 및 거래 처리를 관리하는 방식에 혁신을 가져올 것입니다. 그러나 이러한 영역에서 LLM의 혁신적인 잠재력에 관해서는 그들이 제기하는 과제와 그들이 갖고 있는 약속의 균형을 어떻게 유지하는지에 대한 질문이 여전히 남아 있습니다.

규정 준수 및 위험 관리 개선

LLM은 점점 더 복잡해지는 금융 규제의 미로를 탐색할 수 있는 매우 효율적인 도구를 제공할 수 있습니다. 복잡한 규정 텍스트에 대한 해석과 실시간 규정 준수 지침을 제공할 수 있습니다. 이 기능은 전 세계적으로 규제 변화를 모니터링하는 데까지 확장되어 금융 기관이 새로운 요구 사항에 신속하게 적응할 수 있도록 합니다.

위험 관리도 LLM을 사용하면 이점을 얻을 수 있습니다. LLM은 이메일이나 소셜 미디어 게시물과 같은 구조화되지 않은 데이터를 포함한 광범위한 데이터 세트를 분석하여 숨겨진 위험 패턴과 잠재적인 규정 준수 위반을 밝힐 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 사기, 자금 세탁 등 점점 더 정교해지고 파악하기 어려운 금융 범죄를 완화하는 데 매우 중요합니다.

그러나 규제 해석을 위해 LLM에 의존하면 모델이 미묘한 법적 언어를 잘못 해석하거나 최신 규정에 대한 업데이트가 부족한 경우 감독이 발생할 수 있습니다. LLM은 규정 준수 요구 사항을 해석하거나 위험 관리에서 숨겨진 위험 패턴을 식별하기 위한 지원 도구로 활용될 수 있지만 잘못된 정보를 생성하여 불필요한 조사 및 리소스 할당으로 이어질 수도 있습니다. 

결제 고객 경험 향상

LLM은 또한 결제 시스템에 대한 고객 참여를 재정의하고 있습니다. 자연어를 이해하고 대응하는 능력은 보다 개인화되고 직관적인 고객 상호 작용을 가능하게 합니다. 빠르게 변화하는 금융 세계에서 중요한 의사소통의 즉각성은 고객 만족도와 충성도를 향상시킬 수 있습니다.

대화형 인터페이스에 LLM을 배포하면 결제 프로세스를 단순화하여 디지털 서비스에 익숙하지 않은 고객을 포함하여 더 광범위한 고객에게 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 웹사이트의 LLM 기반 챗봇은 노인들이 온라인 결제를 탐색하는 데 도움을 주어 그들이 어려움 없이 온라인 뱅킹을 할 수 있도록 보장합니다. 이러한 인간 중심 접근 방식은 단지 서비스 사용의 용이성에 관한 것이 아닙니다. 포용성과 접근성에 관한 것입니다.

이러한 이점에도 불구하고 이러한 시스템이 다양한 방언과 속어를 정확하게 해석하도록 보장하는 데 어려움이 있어 잠재적으로 오해가 발생할 수 있습니다. 또한 결제와 같이 규제가 엄격한 영역에서는 프로세스 및 규칙이 더욱 엄격하게 정의되므로 자동화 시스템에 과도하게 의존하면 규칙을 잘못 해석하고 고객 서비스에서 잘못된 의사소통이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 자동화된 고객 서비스 시스템은 사용자에게 2단계 인증 결제에 대한 분쟁 권리가 있다고 잘못 제안하는 반면, 결제 네트워크의 분쟁 규칙에 따르면 해당 거래에 대한 지불 거절 권리는 없습니다.

시사점 탐색

금융 산업의 민감하고 규제가 심한 특성을 고려할 때 LLM 결과의 모든 편견이나 오류는 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 또 다른 까다로운 영역은 데이터 개인 정보 보호와 보안이 가장 중요하다는 것입니다. LLM은 민감한 정보나 기밀 정보를 처리할 수 있으므로 데이터를 보호하고 금융 부문의 엄격한 데이터 개인 정보 보호 및 기밀 유지를 준수하기 위한 강력한 조치를 취해야 합니다.

LLM 출력은 또한 재현 가능하지 않고 결정적이지 않기 때문에 결정이 규칙 기반인 경우에 적용하기 어렵고 따라서 여러 사례에 걸쳐 재현 가능해야 합니다. 이러한 복잡한 모델이 '블랙박스'로 작동하는 경우가 많기 때문에 의사결정 프로세스를 이해하고 설명하기가 어렵습니다. 따라서 이는 이해관계자와 규제 기관 간의 결정의 투명성과 설명 가능성이 요구되는 영역에 적용하기가 더욱 어렵습니다.

금융 부문의 LLM은 획기적인 기회를 제공할 수 있지만 핵심 프로세스에 대한 성공적인 통합은 이러한 과제를 해결하는 데 달려 있습니다.

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• 출처: https://www.finextra.com/blogposting/25551/the-next-phase-for-llms-for-regtech-and-payments?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs