RegTech ve Ödemeler Yüksek Lisansı İçin Sonraki Aşama

GPT-4 gibi büyük dil modellerinin (LLM'ler) düzenleyici teknolojiye (RegTech) ve ödeme sistemlerine entegrasyonu, finans sektöründe yeni bir döneme işaret ediyor. Gelişmiş dil işleme yetenekleriyle bu modeller şimdiden çok fazla ses getirdi. 

Finansal kurumların uyumluluğu, riski, müşteri etkileşimlerini ve işlem sürecini yönetme biçiminde devrim yaratmaya hazırlanıyorlar. Ancak konu bu alanlardaki Yüksek Lisans'ların dönüştürücü potansiyeline gelince, sundukları vaatleri ortaya çıkardıkları zorluklara karşı nasıl dengeleyeceğimiz konusunda hala bir soru var.

Uyumluluk ve Risk Yönetiminin Geliştirilmesi

Yüksek Lisans'lar, sürekli büyüyen finansal düzenleme labirentinde gezinmek için oldukça etkili araçlar sunabilir. Karmaşık düzenleyici metinlerin yorumlanmasını ve gerçek zamanlı uyumluluk rehberliğini sunabilirler. Bu yetenek, düzenleyici değişikliklerin küresel olarak izlenmesine kadar uzanarak finansal kuruluşların yeni gereksinimlere hızlı bir şekilde uyum sağlamasını sağlar.

Risk yönetimi aynı zamanda LLM'lerin kullanımından da yararlanabilir. LLM'ler, e-postalar veya sosyal medya gönderileri gibi yapılandırılmamış veriler de dahil olmak üzere kapsamlı veri kümelerini analiz ederek gizli risk modellerini ve olası uyumluluk ihlallerini ortaya çıkarabilir. Bu proaktif yaklaşım, dolandırıcılık ve kara para aklama gibi giderek karmaşıklaşan ve anlaşılması zor mali suçların azaltılmasında hayati öneme sahiptir.

Ancak, modelin incelikli hukuk dilini yanlış yorumlaması veya en son düzenlemelere ilişkin güncellemelerin eksik olması durumunda, düzenleyici yorumlama konusunda Yüksek Lisans'lara güvenmek, gözden kaçmaya yol açabilir. Yüksek Lisans'lar, uyumluluk gereksinimlerini yorumlamak veya risk yönetiminde gizli risk modellerini belirlemek için destekleyici araçlar olarak kullanılabilirken, aynı zamanda yanlış bilgiler üreterek gereksiz araştırmalara ve kaynak tahsisine yol açabilirler. 

Ödemelerde Müşteri Deneyimini Yükseltme

Yüksek Lisanslar aynı zamanda ödeme sistemlerinde müşteri katılımını da yeniden tanımlıyor. Doğal dilleri anlama ve bunlara yanıt verme yetenekleri, daha kişiselleştirilmiş ve sezgisel müşteri etkileşimlerine olanak tanır. Hızla gelişen finans dünyasında çok önemli olan iletişimdeki bu yakınlık, müşteri memnuniyetini ve sadakatini artırabilir.

LLM'lerin konuşma arayüzlerinde konuşlandırılması, dijital hizmetlere daha az aşina olanlar da dahil olmak üzere daha geniş bir müşteri yelpazesine hitap ederek ödeme süreçlerini basitleştirebilir. Örneğin, bir web sitesindeki Yüksek Lisans destekli bir sohbet robotu, yaşlı vatandaşların çevrimiçi ödemelerde gezinmelerine yardımcı olarak, çevrimiçi bankacılık işlemlerini zorluk çekmeden yapabilmelerini sağlayabilir. Bu insan odaklı yaklaşım sadece hizmetlerin kullanım kolaylığıyla ilgili değil; kapsayıcılık ve erişilebilirlikle ilgilidir.

Bu faydalara rağmen, bu sistemlerin çeşitli lehçeleri ve argoları doğru bir şekilde yorumlamasını sağlamada potansiyel olarak yanlış anlamalara yol açabilecek zorluklar vardır. Ayrıca, ödemeler, süreçler ve kurallar gibi sıkı düzenlemeye tabi alanlarda daha katı bir şekilde tanımlanır ve bu nedenle otomatik sistemlere aşırı güvenmek, kuralların yanlış yorumlanmasına ve müşteri hizmetlerinde yanlış iletişime yol açabilir. Örneğin, otomatik bir müşteri hizmetleri sistemi yanlışlıkla kullanıcıya iki faktörlü kimlik doğrulamalı ödeme için itiraz hakkına sahip olduğunu önerirken, ödeme ağlarının ihtilaf kurallarına göre işlem için ters ibraz hakkı yoktur.

Uygulamalarda Gezinme

Finansal sektörün hassas ve sıkı düzenlemeye tabi yapısı göz önüne alındığında, LLM çıktılarındaki herhangi bir önyargı veya hatanın önemli yansımaları olabilir. Bir başka zorlu alan da veri gizliliği ve güvenliğinin çok önemli olduğudur. Yüksek Lisans'lar hassas veya gizli bilgileri işleyebileceğinden, verileri korumak ve finans sektöründeki sıkı veri gizliliği ve gizliliğine uymak için sağlam önlemlerin alınması gerekir.

LLM çıktıları da tekrarlanabilir ve deterministik değildir; bu da kararların kurala dayalı olduğu ve dolayısıyla birden fazla durumda tekrarlanabilir olması gereken durumlarda bunların uygulanmasını zorlaştırır. Bu karmaşık modellerin çoğunlukla 'kara kutu' olarak çalışması, karar verme süreçlerini anlamayı ve açıklamayı zorlaştırıyor. Bu nedenle bu durum, paydaşlar ve düzenleyici kurumlar arasındaki kararların şeffaflığının ve açıklanabilirliğinin gerekli olduğu alanlarda bu ilkelerin daha da az uygulanabilir olmasını sağlar.

Finans sektöründeki Yüksek Lisanslar çığır açıcı fırsatlar sunabilirken, bunların temel süreçlere başarılı bir şekilde entegrasyonu bu zorlukların üstesinden gelmeye bağlıdır.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.finextra.com/blogposting/25551/the-next-phase-for-llms-for-regtech-and-payments?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs