Kolejna faza LLM dla RegTech i płatności

Integracja dużych modeli językowych (LLM), takich jak GPT-4, z technologią regulacyjną (RegTech) i systemami płatniczymi wyznacza nową erę w sektorze finansowym. Dzięki zaawansowanym możliwościom przetwarzania języka modele te wywołały już wiele szumu. 

Mają zrewolucjonizować sposób, w jaki instytucje finansowe zarządzają zgodnością, ryzykiem, interakcjami z klientami i przetwarzaniem transakcji. Jeśli jednak chodzi o potencjał transformacyjny kształcenia ustawicznego w tych dziedzinach, nadal pojawia się pytanie, w jaki sposób zrównoważymy pokładane w nich obietnice z wyzwaniami, jakie stwarzają.

Udoskonalanie zgodności i zarządzania ryzykiem

Firmy LLM mogą oferować wysoce wydajne narzędzia umożliwiające poruszanie się w stale rosnącym labiryncie przepisów finansowych. Mogą oferować interpretację złożonych tekstów regulacyjnych i wytyczne dotyczące zgodności w czasie rzeczywistym. Możliwość ta obejmuje monitorowanie zmian regulacyjnych na całym świecie, zapewniając instytucjom finansowym szybkie dostosowanie się do nowych wymagań.

Zarządzanie ryzykiem również może odnieść korzyści ze stosowania LLM. Analizując obszerne zbiory danych, w tym dane nieustrukturyzowane, takie jak e-maile czy posty w mediach społecznościowych, LLM mogą ujawnić ukryte wzorce ryzyka i potencjalne naruszenia zgodności. To proaktywne podejście ma kluczowe znaczenie w ograniczaniu przestępstw finansowych, takich jak oszustwa i pranie pieniędzy, które są coraz bardziej wyrafinowane i nieuchwytne.

Jednak poleganie na LLM przy interpretacji przepisów może prowadzić do przeoczeń, jeśli model błędnie interpretuje złożony język prawniczy lub brakuje mu aktualizacji najnowszych przepisów. Chociaż LLM można wykorzystać jako narzędzia pomocnicze do interpretacji wymogów zgodności lub identyfikacji ukrytych wzorców ryzyka w zarządzaniu ryzykiem, mogą one również generować fałszywe informacje, prowadząc do niepotrzebnych dochodzeń i alokacji zasobów. 

Podnoszenie jakości obsługi klienta w zakresie płatności

Firmy LLM na nowo definiują zaangażowanie klientów w systemy płatności. Ich zdolność rozumienia języków naturalnych i reagowania na nie pozwala na bardziej spersonalizowane i intuicyjne interakcje z klientami. Ta natychmiastowość komunikacji, kluczowa w dynamicznym świecie finansów, może zwiększyć satysfakcję i lojalność klientów.

Wdrożenie LLM w interfejsach konwersacyjnych może uprościć procesy płatnicze, obsługując szerszą gamę klientów, w tym tych mniej zaznajomionych z usługami cyfrowymi. Na przykład chatbot oparty na LLM na stronie internetowej może pomóc seniorom w poruszaniu się po płatnościach online, zapewniając im bezproblemowe korzystanie z bankowości internetowej. W tym podejściu skoncentrowanym na człowieku nie chodzi tylko o łatwość korzystania z usług; chodzi o włączenie i dostępność.

Pomimo tych korzyści istnieją wyzwania związane z zapewnieniem, że systemy te dokładnie interpretują różnorodne dialekty i slang, co może prowadzić do nieporozumień. Ponadto w obszarach podlegających ścisłym regulacjom, takim jak płatności, procesy i zasady są ściślej określone, dlatego nadmierne poleganie na zautomatyzowanych systemach może prowadzić do błędnej interpretacji zasad i nieporozumień w obsłudze klienta. Na przykład zautomatyzowany system obsługi klienta błędnie sugeruje użytkownikowi, że przysługuje mu prawo do sporu dotyczącego płatności uwierzytelnianej dwuskładnikowo, podczas gdy zgodnie z przepisami dotyczącymi sporów obowiązującymi w sieciach płatniczych nie przysługuje mu prawo do obciążenia zwrotnego w przypadku transakcji.

Implikacje nawigacji

Wszelkie stronniczość lub błędy w wynikach LLM mogą mieć znaczące konsekwencje, biorąc pod uwagę wrażliwy i wysoce regulowany charakter branży finansowej. Kolejnym trudnym obszarem jest prywatność i bezpieczeństwo danych, które są najważniejsze. Ponieważ firmy LLM mogą przetwarzać informacje wrażliwe lub poufne, należy wdrożyć solidne środki w celu ochrony danych i zapewnienia zgodności z rygorystycznymi wymogami dotyczącymi prywatności i poufności danych w sektorze finansowym.

Wyniki LLM również nie są odtwarzalne i deterministyczne, co utrudnia ich zastosowanie w przypadkach, w których decyzje opierają się na regułach, a zatem powinny być powtarzalne w wielu przypadkach. Fakt, że te złożone modele często działają jak „czarne skrzynki”, utrudnia zrozumienie i wyjaśnienie ich procesów decyzyjnych. Dlatego też sprawia to, że są one jeszcze mniej przydatne w dziedzinach, w których wymagana jest przejrzystość i wyjaśnialność decyzji wśród zainteresowanych stron i organów regulacyjnych.

Chociaż programy LLM w sektorze finansowym mogą oferować przełomowe możliwości, ich pomyślna integracja z podstawowymi procesami zależy od sprostania tym wyzwaniom.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.finextra.com/blogposting/25551/the-next-phase-for-llms-for-regtech-and-payments?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs