Den neste fasen for LLM-er for RegTech og betalinger

Den neste fasen for LLM-er for RegTech og betalinger

Tidsstempel: 17. januar 2024 1:35
Den neste fasen for LLM-er for RegTech og Payments PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Integreringen av store språkmodeller (LLM) som GPT-4 i regulatorisk teknologi (RegTech) og betalingssystemer markerer en ny æra i finanssektoren. Med sine avanserte språkbehandlingsmuligheter har disse modellene allerede generert mye buzz. 

De er satt til å revolusjonere hvordan finansinstitusjoner håndterer samsvar, risiko, kundeinteraksjoner og transaksjonsbehandling. Men når det gjelder det transformative potensialet til LLM-er på disse domenene, er det fortsatt et spørsmål om hvordan vi balanserer løftet de har mot utfordringene de utgjør.

Foredling av samsvar og risikostyring

LLM-er kan tilby svært effektive verktøy for å navigere i den stadig voksende labyrinten av økonomiske reguleringer. De kan tilby tolkning av komplekse reguleringstekster og sanntidsoverholdelsesveiledning. Denne muligheten strekker seg til å overvåke regulatoriske endringer globalt, og sikre at finansinstitusjoner tilpasser seg raskt til nye krav.

Risikostyring kan også dra nytte av bruken av LLM-er. Ved å analysere omfattende datasett, inkludert ustrukturerte data som e-post eller innlegg på sosiale medier, kan LLM-er avsløre skjulte risikomønstre og potensielle brudd på samsvar. Denne proaktive tilnærmingen er avgjørende for å redusere økonomisk kriminalitet som svindel og hvitvasking av penger, som blir stadig mer sofistikert og unnvikende.

Likevel kan avhengighet av LLM-er for forskriftstolkning føre til forglemmelser hvis modellen feiltolker nyansert juridisk språk eller mangler oppdateringer om de siste forskriftene. Mens LLM-er kan utnyttes som støttende verktøy for å tolke samsvarskrav eller identifisere skjulte risikomønstre i risikostyring, kan de også generere falsk informasjon, noe som fører til unødvendige undersøkelser og ressursallokering. 

Økende kundeopplevelse innen betalinger

LLM-er redefinerer også kundeengasjement i betalingssystemer. Deres evne til å forstå og svare på naturlige språk muliggjør mer personlig og intuitiv kundeinteraksjon. Denne umiddelbarheten i kommunikasjon, avgjørende i den hektiske finansverdenen, kan øke kundetilfredsheten og lojaliteten.

Utrullingen av LLM-er i samtalegrensesnitt kan forenkle betalingsprosessene, og henvende seg til et bredere spekter av kunder, inkludert de som er mindre kjent med digitale tjenester. For eksempel kan en LLM-drevet chatbot på et nettsted hjelpe eldre med å navigere på nettbetalinger, og sikre at de kan gjøre nettbank uten problemer. Denne menneskesentriske tilnærmingen handler ikke bare om brukervennlighet for tjenester; det handler om inkludering og tilgjengelighet.

Til tross for disse fordelene, er det utfordringer med å sikre at disse systemene tolker forskjellige dialekter og slang nøyaktig, noe som potensielt kan føre til misforståelser. I tillegg, i høyt regulerte domener som betalinger, er prosesser og regler strengere definert, og derfor kan overavhengighet av automatiserte systemer føre til feiltolkning av regler og feilkommunikasjon i kundeservice. For eksempel foreslår et automatisert kundeservicesystem feilaktig for en bruker at de har tvisterett for en tofaktorautentisert betaling, mens det i henhold til tvistereglene til betalingsnettverk ikke er tilbakeføringsrett for transaksjonen.

Navigeringsimplikasjoner

Enhver skjevhet eller feil i LLM-utdata kan ha betydelige konsekvenser, gitt finansnæringens sensitive og sterkt regulerte natur. Et annet vanskelig område er personvern og sikkerhet er viktigst. Ettersom LLM-er kan behandle sensitiv eller konfidensiell informasjon, må robuste tiltak være på plass for å beskytte data og overholde strenge personvern og konfidensialitet i finanssektoren.

LLM-utdata er heller ikke reproduserbare og deterministiske, noe som gjør dem vanskelige å anvende på saker der avgjørelsene er regelbaserte og derfor bør være reproduserbare på tvers av flere saker. Det faktum at disse komplekse modellene ofte fungerer som «svarte bokser» gjør det utfordrende å forstå og forklare deres beslutningsprosesser. Derfor gjør dette dem enda mindre anvendelige på domener der det kreves åpenhet og forklarbarhet av beslutninger blant interessenter og reguleringsorganer.

Mens LLM-er i finanssektoren kan tilby banebrytende muligheter, hviler deres vellykkede integrering i kjerneprosesser på å håndtere disse utfordringene.

Tidstempel:

Mer fra Fintextra