Η επόμενη φάση για LLM για RegTech και πληρωμές

Η επόμενη φάση για LLM για RegTech και πληρωμές

Χρονική σήμανση: 17 Ιανουαρίου 2024 1:35 μ.μ.
Κόμβος πηγής: 3068009

Η ενσωμάτωση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLM) όπως το GPT-4 στη ρυθμιστική τεχνολογία (RegTech) και στα συστήματα πληρωμών σηματοδοτεί μια νέα εποχή στον χρηματοπιστωτικό τομέα. Με τις προηγμένες δυνατότητες επεξεργασίας γλώσσας, αυτά τα μοντέλα έχουν ήδη δημιουργήσει πολλά
βόμβος. 

Πρόκειται να φέρουν επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα διαχειρίζονται τη συμμόρφωση, τον κίνδυνο, τις αλληλεπιδράσεις με τους πελάτες και την επεξεργασία των συναλλαγών. Ωστόσο, όταν πρόκειται για το μετασχηματιστικό δυναμικό των LLM σε αυτούς τους τομείς, εξακολουθεί να υπάρχει ένα ερώτημα σχετικά με το πώς ισορροπούμε
την υπόσχεση που κρατούν απέναντι στις προκλήσεις που θέτουν.

Βελτιστοποίηση Συμμόρφωσης και Διαχείρισης Κινδύνων

Τα LLM μπορούν να προσφέρουν εξαιρετικά αποτελεσματικά εργαλεία για την πλοήγηση στον διαρκώς αυξανόμενο λαβύρινθο των οικονομικών κανονισμών. Μπορούν να προσφέρουν ερμηνεία περίπλοκων κανονιστικών κειμένων και καθοδήγηση συμμόρφωσης σε πραγματικό χρόνο. Αυτή η δυνατότητα επεκτείνεται στην παρακολούθηση των ρυθμιστικών αλλαγών παγκοσμίως,
διασφάλιση της ταχείας προσαρμογής των χρηματοπιστωτικών ιδρυμάτων στις νέες απαιτήσεις.

Η διαχείριση κινδύνου μπορεί επίσης να ωφεληθεί από τη χρήση των LLM. Αναλύοντας εκτεταμένα σύνολα δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων μη δομημένων δεδομένων, όπως μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου ή αναρτήσεις μέσων κοινωνικής δικτύωσης, τα LLM μπορούν να αποκαλύψουν κρυφά πρότυπα κινδύνου και πιθανές παραβιάσεις συμμόρφωσης. Αυτή η προληπτική προσέγγιση είναι ζωτικής σημασίας
για τον μετριασμό οικονομικών εγκλημάτων, όπως η απάτη και το ξέπλυμα χρήματος, τα οποία είναι ολοένα και πιο εξελιγμένα και άπιαστα.

Ωστόσο, η εξάρτηση από τα LLM για κανονιστική ερμηνεία θα μπορούσε να οδηγήσει σε παραλείψεις, εάν το μοντέλο παρερμηνεύει τη διαφορετική νομική γλώσσα ή δεν έχει ενημερώσεις σχετικά με τους πιο πρόσφατους κανονισμούς. Ενώ τα LLM μπορούν να χρησιμοποιηθούν ως υποστηρικτικά εργαλεία για την ερμηνεία των απαιτήσεων συμμόρφωσης
ή να εντοπίσουν κρυφά πρότυπα κινδύνου στη διαχείριση κινδύνου, μπορεί επίσης να δημιουργήσουν ψευδείς πληροφορίες, οδηγώντας σε περιττές έρευνες και κατανομή πόρων. 

Αύξηση της εμπειρίας των πελατών στις πληρωμές

Τα LLM επαναπροσδιορίζουν επίσης τη δέσμευση πελατών στα συστήματα πληρωμών. Η ικανότητά τους να κατανοούν και να ανταποκρίνονται σε φυσικές γλώσσες επιτρέπει πιο εξατομικευμένες και διαισθητικές αλληλεπιδράσεις με τους πελάτες. Αυτή η αμεσότητα στην επικοινωνία, καθοριστική στα ταχύρυθμα οικονομικά
κόσμο, μπορεί να ενισχύσει την ικανοποίηση και την αφοσίωση των πελατών.

Η ανάπτυξη των LLM σε διεπαφές συνομιλίας μπορεί να απλοποιήσει τις διαδικασίες πληρωμής, καλύπτοντας ένα ευρύτερο φάσμα πελατών, συμπεριλαμβανομένων εκείνων που είναι λιγότερο εξοικειωμένοι με τις ψηφιακές υπηρεσίες. Για παράδειγμα, ένα chatbot με LLM σε έναν ιστότοπο μπορεί να βοηθήσει τους ηλικιωμένους
στην πλοήγηση σε διαδικτυακές πληρωμές, διασφαλίζοντας ότι μπορούν να κάνουν ηλεκτρονικές τραπεζικές συναλλαγές χωρίς δυσκολία. Αυτή η ανθρωποκεντρική προσέγγιση δεν αφορά μόνο την ευκολία χρήσης των υπηρεσιών. πρόκειται για τη συμπερίληψη και την προσβασιμότητα.

Παρά τα πλεονεκτήματα αυτά, υπάρχουν προκλήσεις όσον αφορά τη διασφάλιση ότι αυτά τα συστήματα ερμηνεύουν με ακρίβεια διάφορες διαλέκτους και αργκό, γεγονός που ενδεχομένως οδηγεί σε παρεξηγήσεις. Επιπλέον, σε τομείς με υψηλή ρύθμιση, όπως οι πληρωμές, οι διαδικασίες και οι κανόνες είναι πιο αυστηροί
ορίζεται, και ως εκ τούτου, η υπερβολική εξάρτηση από αυτοματοποιημένα συστήματα θα μπορούσε να οδηγήσει σε παρερμηνεία των κανόνων και κακή επικοινωνία στην εξυπηρέτηση πελατών. Για παράδειγμα, ένα αυτοματοποιημένο σύστημα εξυπηρέτησης πελατών προτείνει κατά λάθος σε έναν χρήστη ότι έχει δικαίωμα αμφισβήτησης
για μια πληρωμή με έλεγχο ταυτότητας δύο παραγόντων, ενώ σύμφωνα με τους κανόνες αμφισβήτησης των δικτύων πληρωμών, δεν υπάρχει δικαίωμα αντιστροφής χρέωσης για τη συναλλαγή.

Συνέπειες πλοήγησης

Οποιαδήποτε μεροληψία ή σφάλμα στα αποτελέσματα LLM μπορεί να έχει σημαντικές επιπτώσεις, δεδομένης της ευαίσθητης και άκρως ρυθμιζόμενης φύσης του χρηματοπιστωτικού κλάδου. Ένας άλλος δύσκολος τομέας είναι το απόρρητο των δεδομένων και η ασφάλεια είναι πρωταρχικής σημασίας. Καθώς τα LLM ενδέχεται να επεξεργάζονται ευαίσθητα ή εμπιστευτικά
πληροφορίες, πρέπει να ληφθούν αυστηρά μέτρα για την προστασία των δεδομένων και τη συμμόρφωση με το αυστηρό απόρρητο και το απόρρητο των δεδομένων στον χρηματοπιστωτικό τομέα.

Οι εκροές LLM δεν είναι επίσης αναπαραγώγιμες και ντετερμινιστικές, καθιστώντας τις δύσκολες στην εφαρμογή τους σε περιπτώσεις όπου οι αποφάσεις βασίζονται σε κανόνες και, ως εκ τούτου, θα πρέπει να μπορούν να αναπαραχθούν σε πολλές περιπτώσεις. Το γεγονός ότι αυτά τα πολύπλοκα μοντέλα λειτουργούν συχνά ως «μαύρα κουτιά»
καθιστά δύσκολο να κατανοήσουν και να εξηγήσουν τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων. Επομένως, αυτό τις καθιστά ακόμη λιγότερο εφαρμόσιμες σε τομείς όπου απαιτείται διαφάνεια και επεξήγηση των αποφάσεων μεταξύ των ενδιαφερομένων και των ρυθμιστικών φορέων.

Ενώ τα LLM στον χρηματοπιστωτικό τομέα μπορούν να προσφέρουν πρωτοποριακές ευκαιρίες, η επιτυχής ενσωμάτωσή τους στις βασικές διαδικασίες βασίζεται στην αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων.

Σφραγίδα ώρας:

Περισσότερα από Fintextra