ระยะต่อไปสำหรับ LLM สำหรับ RegTech และการชำระเงิน

การบูรณาการโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น GPT-4 ในเทคโนโลยีด้านกฎระเบียบ (RegTech) และระบบการชำระเงินถือเป็นการเปิดศักราชใหม่ในภาคการเงิน ด้วยความสามารถในการประมวลผลภาษาขั้นสูง โมเดลเหล่านี้ได้สร้างกระแสตอบรับอย่างมากมาย 

พวกเขาพร้อมจะปฏิวัติวิธีที่สถาบันการเงินจัดการการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ความเสี่ยง การโต้ตอบกับลูกค้า และการประมวลผลธุรกรรม อย่างไรก็ตาม เมื่อพูดถึงศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของ LLM ในโดเมนเหล่านี้ ยังคงมีคำถามเกี่ยวกับวิธีการสร้างสมดุลระหว่างคำมั่นสัญญาที่พวกเขายึดถือกับความท้าทายที่พวกเขาก่อขึ้น

การปรับปรุงการปฏิบัติตามข้อกำหนดและการบริหารความเสี่ยง

LLM สามารถนำเสนอเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสูงเพื่อนำทางเขาวงกตของกฎระเบียบทางการเงินที่เพิ่มมากขึ้น พวกเขาสามารถนำเสนอการตีความข้อความด้านกฎระเบียบที่ซับซ้อนและคำแนะนำในการปฏิบัติตามข้อกำหนดแบบเรียลไทม์ ความสามารถนี้ขยายไปสู่การติดตามการเปลี่ยนแปลงด้านกฎระเบียบทั่วโลก เพื่อให้มั่นใจว่าสถาบันการเงินจะปรับตัวเข้ากับข้อกำหนดใหม่ได้อย่างรวดเร็ว

การจัดการความเสี่ยงยังสามารถได้รับประโยชน์จากการใช้ LLM ด้วยการวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ครอบคลุม รวมถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น อีเมลหรือโพสต์บนโซเชียลมีเดีย LLM สามารถเปิดเผยรูปแบบความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่และการละเมิดการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่อาจเกิดขึ้นได้ แนวทางเชิงรุกนี้มีความสำคัญในการบรรเทาอาชญากรรมทางการเงิน เช่น การฉ้อโกงและการฟอกเงิน ซึ่งมีความซับซ้อนและเข้าใจยากมากขึ้น

อย่างไรก็ตาม การพึ่งพา LLM ในการตีความตามกฎระเบียบอาจนำไปสู่การกำกับดูแล หากแบบจำลองตีความภาษากฎหมายที่เหมาะสมยิ่งผิดหรือขาดการอัปเดตเกี่ยวกับกฎระเบียบล่าสุด แม้ว่า LLM สามารถใช้ประโยชน์เป็นเครื่องมือสนับสนุนในการตีความข้อกำหนดการปฏิบัติตามข้อกำหนดหรือระบุรูปแบบความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่ในการบริหารความเสี่ยง แต่ก็อาจสร้างข้อมูลที่เป็นเท็จ ซึ่งนำไปสู่การสืบสวนและการจัดสรรทรัพยากรที่ไม่จำเป็น 

ยกระดับประสบการณ์ลูกค้าในการชำระเงิน

LLM กำลังกำหนดนิยามใหม่ของการมีส่วนร่วมของลูกค้าในระบบการชำระเงิน ความสามารถของพวกเขาในการเข้าใจและตอบสนองต่อภาษาธรรมชาติช่วยให้มีการโต้ตอบกับลูกค้าที่เป็นส่วนตัวและเป็นธรรมชาติมากขึ้น ความฉับไวในการสื่อสารซึ่งมีความสำคัญในโลกการเงินที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว สามารถช่วยเพิ่มความพึงพอใจและความภักดีของลูกค้าได้

การใช้ LLM ในอินเทอร์เฟซการสนทนาสามารถทำให้กระบวนการชำระเงินง่ายขึ้น เพื่อรองรับลูกค้าในวงกว้าง รวมถึงลูกค้าที่ไม่คุ้นเคยกับบริการดิจิทัล ตัวอย่างเช่น แชทบอตที่ขับเคลื่อนโดย LLM บนเว็บไซต์สามารถช่วยเหลือผู้สูงอายุในการนำทางการชำระเงินออนไลน์ ทำให้มั่นใจได้ว่าพวกเขาสามารถทำธุรกรรมทางธนาคารออนไลน์ได้โดยไม่ยาก แนวทางที่ยึดมนุษย์เป็นศูนย์กลางนี้ไม่ใช่แค่ความง่ายในการใช้บริการเท่านั้น มันเกี่ยวกับการไม่แบ่งแยกและการเข้าถึงได้

แม้จะมีประโยชน์เหล่านี้ แต่ก็มีความท้าทายในการรับรองว่าระบบเหล่านี้ตีความภาษาถิ่นและคำสแลงที่หลากหลายได้อย่างถูกต้อง ซึ่งอาจนำไปสู่ความเข้าใจผิดได้ นอกจากนี้ ในโดเมนที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวด เช่น การชำระเงิน กระบวนการและกฎเกณฑ์มีการกำหนดที่เข้มงวดมากขึ้น ดังนั้น การพึ่งพาระบบอัตโนมัติมากเกินไปอาจนำไปสู่การตีความกฎที่ไม่ถูกต้องและการสื่อสารที่ผิดพลาดในการบริการลูกค้า ตัวอย่างเช่น ระบบบริการลูกค้าอัตโนมัติแนะนำผู้ใช้อย่างผิดพลาดว่าพวกเขามีสิทธิ์โต้แย้งสำหรับการชำระเงินที่มีการตรวจสอบสิทธิ์แบบสองปัจจัย ในขณะที่ตามกฎการโต้แย้งของเครือข่ายการชำระเงิน จะไม่มีสิทธิ์ในการปฏิเสธการชำระเงินสำหรับธุรกรรม

การนำทางผลกระทบ

อคติหรือข้อผิดพลาดใดๆ ในเอาท์พุตของ LLM อาจส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญ เนื่องจากอุตสาหกรรมการเงินมีความละเอียดอ่อนและมีการควบคุมอย่างเข้มงวด ส่วนที่ยุ่งยากอีกประการหนึ่งคือความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความปลอดภัยเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง เนื่องจาก LLM อาจประมวลผลข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือเป็นความลับ จึงต้องมีมาตรการที่เข้มงวดเพื่อปกป้องข้อมูลและปฏิบัติตามความเป็นส่วนตัวและการรักษาความลับของข้อมูลที่เข้มงวดในภาคการเงิน

ผลลัพธ์ของ LLM ยังไม่สามารถทำซ้ำหรือกำหนดได้ ทำให้ยากต่อการนำไปใช้กับกรณีที่การตัดสินใจเป็นไปตามกฎ ดังนั้น จึงควรทำซ้ำได้ในหลายกรณี ความจริงที่ว่าโมเดลที่ซับซ้อนเหล่านี้มักทำงานเป็น 'กล่องดำ' ทำให้การทำความเข้าใจและอธิบายกระบวนการตัดสินใจเป็นเรื่องท้าทาย ดังนั้นสิ่งนี้จึงทำให้นำไปใช้กับโดเมนที่ต้องการความโปร่งใสและคำอธิบายของการตัดสินใจระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและหน่วยงานกำกับดูแลได้น้อยลง

แม้ว่า LLM ในภาคการเงินสามารถเสนอโอกาสที่แปลกใหม่ได้ แต่การบูรณาการที่ประสบความสำเร็จเข้ากับกระบวนการหลักนั้นขึ้นอยู่กับการจัดการกับความท้าทายเหล่านี้

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.finextra.com/blogposting/25551/the-next-phase-for-llms-for-regtech-and-payments?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs