De volgende fase voor LLM's voor RegTech en betalingen

De volgende fase voor LLM's voor RegTech en betalingen

Tijdstempel: 17 januari 2024 1:35 uur
De volgende fase voor LLM's voor RegTech en betalingen PlatoBlockchain Data Intelligence. Verticaal zoeken. Ai.

De integratie van grote taalmodellen (LLM's) zoals GPT-4 in regelgevingstechnologie (RegTech) en betalingssystemen markeert een nieuw tijdperk in de financiële sector. Met hun geavanceerde taalverwerkingsmogelijkheden hebben deze modellen al veel ophef gegenereerd. 

Ze zullen een revolutie teweegbrengen in de manier waarop financiële instellingen compliance, risico's, klantinteracties en transactieverwerking beheren. Als het echter gaat om het transformatieve potentieel van LLM's in deze domeinen, is er nog steeds de vraag hoe we de belofte die ze inhouden in evenwicht brengen met de uitdagingen die ze met zich meebrengen.

Verfijning van compliance en risicobeheer

LLM's kunnen zeer efficiënte hulpmiddelen bieden om door het steeds groter wordende doolhof van financiële regelgeving te navigeren. Ze kunnen interpretatie bieden van complexe regelgevingsteksten en realtime richtlijnen voor naleving. Deze mogelijkheid strekt zich uit tot het wereldwijd monitoren van veranderingen in de regelgeving, waardoor financiële instellingen zich snel kunnen aanpassen aan nieuwe vereisten.

Risicobeheer kan ook profiteren van het gebruik van LLM's. Door uitgebreide datasets te analyseren, inclusief ongestructureerde gegevens zoals e-mails of posts op sociale media, kunnen LLM's verborgen risicopatronen en potentiële inbreuken op de naleving aan het licht brengen. Deze proactieve aanpak is van cruciaal belang bij het terugdringen van financiële misdaden zoals fraude en het witwassen van geld, die steeds geavanceerder en ongrijpbaarder worden.

Toch zou het vertrouwen op LLM’s voor de interpretatie van regelgeving kunnen leiden tot vergissingen als het model genuanceerde juridische taal verkeerd interpreteert of updates over de nieuwste regelgeving ontbeert. Hoewel LLM's kunnen worden ingezet als ondersteunende instrumenten om nalevingsvereisten te interpreteren of verborgen risicopatronen in risicobeheer te identificeren, kunnen ze ook valse informatie genereren, wat leidt tot onnodige onderzoeken en toewijzing van middelen. 

Verbetering van de klantervaring op het gebied van betalingen

LLM's herdefiniëren ook klantbetrokkenheid in betalingssystemen. Hun vermogen om natuurlijke talen te begrijpen en erop te reageren, zorgt voor meer gepersonaliseerde en intuïtieve klantinteracties. Deze onmiddellijke communicatie, cruciaal in de snel veranderende financiële wereld, kan de klanttevredenheid en loyaliteit vergroten.

De inzet van LLM's in conversatie-interfaces kan betalingsprocessen vereenvoudigen, waardoor een breder scala aan klanten kan worden bereikt, inclusief klanten die minder bekend zijn met digitale diensten. Een LLM-aangedreven chatbot op een website kan senioren bijvoorbeeld helpen bij het navigeren door online betalingen, zodat ze zonder problemen online kunnen bankieren. Deze mensgerichte benadering gaat niet alleen over het gebruiksgemak van diensten; het gaat over inclusiviteit en toegankelijkheid.

Ondanks deze voordelen zijn er uitdagingen om ervoor te zorgen dat deze systemen diverse dialecten en jargon accuraat interpreteren, wat mogelijk tot misverstanden kan leiden. Bovendien zijn processen en regels in sterk gereguleerde domeinen zoals betalingen strikter gedefinieerd, en daarom kan een te groot vertrouwen op geautomatiseerde systemen leiden tot verkeerde interpretatie van regels en miscommunicatie bij de klantenservice. Een geautomatiseerd klantenservicesysteem suggereert bijvoorbeeld ten onrechte aan een gebruiker dat hij een betwistingsrecht heeft voor een tweefactorauthenticeerde betaling, terwijl er volgens de betwistingsregels van betalingsnetwerken geen terugboekingsrecht bestaat voor de transactie.

Navigeren door implicaties

Elke vertekening of fout in de resultaten van LLM kan aanzienlijke gevolgen hebben, gezien de gevoelige en sterk gereguleerde aard van de financiële sector. Een ander lastig gebied is dat gegevensprivacy en -beveiliging van het grootste belang zijn. Omdat LLM's gevoelige of vertrouwelijke informatie kunnen verwerken, moeten er robuuste maatregelen worden genomen om gegevens te beschermen en te voldoen aan de strenge gegevensprivacy en vertrouwelijkheid in de financiële sector.

LLM-resultaten zijn ook niet reproduceerbaar en deterministisch, waardoor ze moeilijk toepasbaar zijn op gevallen waarin de beslissingen op regels zijn gebaseerd en daarom reproduceerbaar zouden moeten zijn in meerdere gevallen. Het feit dat deze complexe modellen vaak als ‘zwarte dozen’ functioneren, maakt het een uitdaging om hun besluitvormingsprocessen te begrijpen en uit te leggen. Dit maakt ze daarom nog minder toepasbaar op domeinen waar transparantie en uitlegbaarheid van beslissingen tussen belanghebbenden en regelgevende instanties vereist zijn.

Hoewel LLM's in de financiële sector baanbrekende kansen kunnen bieden, berust hun succesvolle integratie in kernprocessen op het aanpakken van deze uitdagingen.

Tijdstempel:

Meer van Fintextra