規制技術 (RegTech) および決済システムにおける GPT-4 のような大規模言語モデル (LLM) の統合は、金融セクターに新時代をもたらします。これらのモデルは、高度な言語処理機能により、すでに多くの機能を生成しています。
バズ。
これらは、金融機関がコンプライアンス、リスク、顧客対応、取引処理を管理する方法に革命を起こすことになります。ただし、これらの領域における LLM の変革の可能性に関しては、どのようにバランスをとるべきかという疑問がまだあります。
彼らがもたらす課題に対して彼らが抱く約束。
コンプライアンスとリスク管理の磨き上げ
LLM は、増大し続ける金融規制の迷路をナビゲートするための非常に効率的なツールを提供できます。複雑な規制文書の解釈とリアルタイムのコンプライアンス ガイダンスを提供できます。この機能は、世界中の規制変更の監視にまで拡張されます。
金融機関が新しい要件に迅速に適応できるようにします。
リスク管理も LLM の使用から恩恵を受けることができます。 LLM は、電子メールやソーシャル メディア投稿などの非構造化データを含む広範なデータセットを分析することで、隠れたリスク パターンや潜在的なコンプライアンス違反を明らかにできます。この積極的なアプローチが重要です
詐欺やマネーロンダリングなどの金融犯罪は、ますます巧妙化してとらえどころがなくなりつつあります。
しかし、規制解釈を LLM に依存すると、モデルが微妙な法律用語を誤解したり、最新の規制に関する更新が欠けていたりすると、見落としにつながる可能性があります。 LLM は、コンプライアンス要件を解釈するための支援ツールとして活用できます。
リスク管理で隠れたリスク パターンを特定したり、誤った情報を生成したりして、不必要な調査やリソースの割り当てにつながる可能性もあります。
決済における顧客エクスペリエンスの向上
LLM は、決済システムにおける顧客エンゲージメントも再定義しています。自然言語を理解して応答する能力により、よりパーソナライズされた直感的な顧客対話が可能になります。このコミュニケーションの即時性は、ペースの速い金融業界では非常に重要です
顧客満足度とロイヤルティを向上させることができます。
会話型インターフェイスに LLM を導入すると、支払いプロセスが簡素化され、デジタル サービスにあまり慣れていない顧客を含む、より幅広い顧客に対応できます。たとえば、Web サイト上の LLM を利用したチャットボットは、高齢者を支援できます。
オンライン決済をナビゲートし、オンライン バンキングを問題なく行えるようにします。この人間中心のアプローチは、サービスの使いやすさだけを目的とするものではありません。それは包括性とアクセシビリティに関するものです。
これらの利点にもかかわらず、これらのシステムが多様な方言やスラングを正確に解釈することには課題があり、誤解を招く可能性があります。さらに、決済などの高度に規制された分野では、プロセスとルールがより厳格に定められています。
したがって、自動化システムに過度に依存すると、ルールの誤解や顧客サービスにおけるコミュニケーションの誤りにつながる可能性があります。たとえば、自動化されたカスタマー サービス システムが、ユーザーに異議申し立ての権利があることを誤って示唆してしまいます。
2 要素認証された支払いの場合、支払いネットワークの紛争ルールに従って、トランザクションに対するチャージバックの権利はありません。
影響をナビゲートする
金融業界はデリケートで高度に規制されているため、LLM の出力に偏りや誤りがあると、重大な影響を及ぼす可能性があります。もう 1 つの注意が必要な領域は、データのプライバシーとセキュリティが最重要であることです。 LLM は機密情報や機密情報を処理する可能性があるため、
情報を保護するには、金融セクターにおけるデータのプライバシーと機密性を遵守し、データを保護するための強力な対策を講じる必要があります。
また、LLM の出力は再現性がなく決定論的ではないため、決定がルールベースであるケースに適用するのが難しく、したがって複数のケースにわたって再現可能である必要があります。これらの複雑なモデルは多くの場合「ブラック ボックス」として動作するという事実
彼らの意思決定プロセスを理解し、説明することが困難になります。したがって、利害関係者や規制機関間の意思決定の透明性と説明可能性が必要とされる分野への適用はさらに困難になります。
金融セクターの LLM は画期的な機会を提供しますが、中核プロセスへの統合を成功させるには、これらの課題に対処する必要があります。
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