Следующий этап для LLM в сфере RegTech и платежей

Интеграция больших языковых моделей (LLM), таких как GPT-4, в технологии регулирования (RegTech) и платежные системы знаменует собой новую эру в финансовом секторе. Благодаря своим расширенным возможностям языковой обработки эти модели уже создали множество
гудение. 

Они призваны произвести революцию в том, как финансовые учреждения управляют соблюдением требований, рисками, взаимодействием с клиентами и обработкой транзакций. Однако, когда дело доходит до преобразующего потенциала LLM в этих областях, все еще остается вопрос о том, как нам сбалансировать
обещание, которое они держат в ответ на вызовы, которые они создают.

Совершенствование соблюдения требований и управления рисками

LLM могут предложить высокоэффективные инструменты для навигации в постоянно растущем лабиринте финансового регулирования. Они могут предложить интерпретацию сложных нормативных текстов и рекомендации по соблюдению требований в режиме реального времени. Эта возможность распространяется на мониторинг нормативных изменений во всем мире,
обеспечение быстрой адаптации финансовых учреждений к новым требованиям.

Управление рисками также может выиграть от использования LLM. Анализируя обширные наборы данных, включая неструктурированные данные, такие как электронные письма или сообщения в социальных сетях, LLM могут выявить скрытые модели рисков и потенциальные нарушения нормативных требований. Такой проактивный подход жизненно важен
в смягчении последствий финансовых преступлений, таких как мошенничество и отмывание денег, которые становятся все более изощренными и неуловимыми.

Тем не менее, использование LLM для интерпретации нормативных требований может привести к упущениям, если модель неправильно интерпретирует нюансы юридического языка или не содержит обновлений о последних нормативных актах. Хотя LLM можно использовать в качестве вспомогательного инструмента для интерпретации требований соответствия.
или выявлять скрытые модели риска в управлении рисками, они также могут генерировать ложную информацию, что приводит к ненужным расследованиям и выделению ресурсов. 

Повышение качества обслуживания клиентов в сфере платежей

LLM также меняют определение взаимодействия с клиентами в платежных системах. Их способность понимать естественные языки и реагировать на них позволяет осуществлять более персонализированное и интуитивное взаимодействие с клиентами. Эта непосредственность в общении, имеющая решающее значение в быстро меняющихся финансовых
мире, может повысить удовлетворенность и лояльность клиентов.

Развертывание LLM в диалоговых интерфейсах может упростить процессы оплаты, обслуживая более широкий круг клиентов, в том числе тех, кто менее знаком с цифровыми услугами. Например, чат-бот на базе LLM на веб-сайте может помочь пожилым людям.
в навигации по онлайн-платежам, гарантируя, что они смогут без труда осуществлять онлайн-банкинг. Этот ориентированный на человека подход заключается не только в простоте использования услуг; речь идет об инклюзивности и доступности.

Несмотря на эти преимущества, существуют проблемы с обеспечением того, чтобы эти системы точно интерпретировали различные диалекты и сленг, что может привести к недопониманию. Кроме того, в строго регулируемых областях, таких как платежи, процессы и правила являются более строгими.
определены, и, следовательно, чрезмерная зависимость от автоматизированных систем может привести к неправильному толкованию правил и недопониманию в обслуживании клиентов. Например, автоматизированная система обслуживания клиентов ошибочно предлагает пользователю, что у него есть право на спор.
для платежа с двухфакторной аутентификацией, тогда как согласно правилам споров платежных сетей право возврата платежа по транзакции отсутствует.

Навигация по последствиям

Любая предвзятость или ошибка в результатах LLM может иметь серьезные последствия, учитывая чувствительный и строго регулируемый характер финансовой отрасли. Еще одна сложная область — конфиденциальность и безопасность данных имеют первостепенное значение. Поскольку LLM могут обрабатывать чувствительные или конфиденциальные
информации, должны быть приняты надежные меры для защиты данных и соблюдения строгих требований конфиденциальности и конфиденциальности данных в финансовом секторе.

Результаты LLM также не воспроизводимы и не детерминированы, что затрудняет их применение в случаях, когда решения основаны на правилах и, следовательно, должны быть воспроизводимы в нескольких случаях. Тот факт, что эти сложные модели часто работают как «черные ящики».
затрудняет понимание и объяснение процессов принятия ими решений. Таким образом, это делает их еще менее применимыми к областям, где требуется прозрачность и объяснимость решений между заинтересованными сторонами и регулирующими органами.

Хотя программы LLM в финансовом секторе могут предложить новаторские возможности, их успешная интеграция в основные процессы зависит от решения этих проблем.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.finextra.com/blogposting/25551/the-next-phase-for-llms-for-regtech-and-payments?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs