A próxima fase para LLMs para RegTech e pagamentos

A integração de grandes modelos de linguagem (LLMs), como o GPT-4, na tecnologia regulatória (RegTech) e nos sistemas de pagamento marca uma nova era no setor financeiro. Com suas capacidades avançadas de processamento de linguagem, esses modelos já geraram muito buzz. 

Eles devem revolucionar a forma como as instituições financeiras gerenciam conformidade, risco, interações com clientes e processamento de transações. No entanto, quando se trata do potencial transformador dos LLMs nestes domínios, ainda há uma questão sobre como equilibrar a promessa que eles representam com os desafios que representam.

Refinando a conformidade e o gerenciamento de riscos

Os LLMs podem oferecer ferramentas altamente eficientes para navegar no labirinto cada vez maior de regulamentações financeiras. Eles podem oferecer interpretação de textos regulatórios complexos e orientações de conformidade em tempo real. Esta capacidade estende-se à monitorização das mudanças regulamentares a nível global, garantindo que as instituições financeiras se adaptam rapidamente aos novos requisitos.

A gestão de riscos também pode se beneficiar do uso de LLMs. Ao analisar conjuntos de dados extensos, incluindo dados não estruturados, como e-mails ou postagens em mídias sociais, os LLMs podem revelar padrões de risco ocultos e possíveis violações de conformidade. Esta abordagem proactiva é vital para mitigar crimes financeiros como a fraude e o branqueamento de capitais, que são cada vez mais sofisticados e evasivos.

No entanto, a confiança nos LLM para a interpretação regulamentar pode levar a descuidos se o modelo interpretar mal a linguagem jurídica matizada ou não tiver atualizações sobre as regulamentações mais recentes. Embora os LLMs possam ser aproveitados como ferramentas de apoio para interpretar requisitos de conformidade ou identificar padrões de risco ocultos na gestão de riscos, também podem gerar informações falsas, levando a investigações desnecessárias e à alocação de recursos. 

Elevando a experiência do cliente em pagamentos

Os LLMs também estão redefinindo o envolvimento do cliente nos sistemas de pagamento. Sua capacidade de compreender e responder a linguagens naturais permite interações mais personalizadas e intuitivas com os clientes. Este imediatismo na comunicação, crucial no acelerado mundo financeiro, pode aumentar a satisfação e a fidelidade do cliente.

A implantação de LLMs em interfaces conversacionais pode simplificar os processos de pagamento, atendendo a uma gama mais ampla de clientes, incluindo aqueles menos familiarizados com serviços digitais. Por exemplo, um chatbot com tecnologia LLM em um site pode ajudar os idosos a navegar pelos pagamentos on-line, garantindo que eles possam fazer transações bancárias on-line sem dificuldade. Esta abordagem centrada no ser humano não se trata apenas da facilidade de utilização dos serviços; trata-se de inclusão e acessibilidade.

Apesar destes benefícios, existem desafios para garantir que estes sistemas interpretem com precisão diversos dialetos e gírias, podendo levar a mal-entendidos. Além disso, em domínios altamente regulamentados, como pagamentos, os processos e regras são definidos de forma mais estrita e, portanto, uma dependência excessiva de sistemas automatizados pode levar a interpretações erradas das regras e a falhas de comunicação no atendimento ao cliente. Por exemplo, um sistema automatizado de atendimento ao cliente sugere erroneamente a um usuário que ele tem o direito de disputar um pagamento autenticado de dois fatores, ao passo que, de acordo com as regras de disputa das redes de pagamento, não há direito de estorno para a transação.

Navegando pelas Implicações

Qualquer enviesamento ou erro nos resultados do LLM pode ter repercussões significativas, dada a natureza sensível e altamente regulamentada do setor financeiro. Outra área complicada é que a privacidade e a segurança dos dados são fundamentais. Como os LLMs podem processar informações sensíveis ou confidenciais, devem ser implementadas medidas robustas para proteger os dados e cumprir rigorosas normas de privacidade e confidencialidade de dados no setor financeiro.

Os resultados do LLM também não são reproduzíveis e determinísticos, tornando-os difíceis de aplicar a casos em que as decisões são baseadas em regras e, portanto, devem ser reproduzíveis em vários casos. O facto de estes modelos complexos funcionarem frequentemente como «caixas negras» torna difícil compreender e explicar os seus processos de tomada de decisão. Portanto, isto torna-os ainda menos aplicáveis ​​a domínios onde são necessárias transparência e explicabilidade das decisões entre as partes interessadas e os organismos reguladores.

Embora os LLMs no sector financeiro possam oferecer oportunidades inovadoras, a sua integração bem-sucedida nos processos principais depende da abordagem destes desafios.

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