Nästa fas för LLM:er för RegTech och betalningar

Nästa fas för LLM:er för RegTech och betalningar

Tidsstämpel: 17 januari 2024 1:35
Källnod: 3068009

Integrationen av stora språkmodeller (LLM) som GPT-4 i regulatorisk teknologi (RegTech) och betalningssystem markerar en ny era inom finanssektorn. Med sina avancerade språkbehandlingsmöjligheter har dessa modeller redan genererat en hel del
surr. 

De kommer att revolutionera hur finansiella institutioner hanterar efterlevnad, risker, kundinteraktioner och transaktionsbearbetning. Men när det gäller den transformativa potentialen hos LLMs inom dessa domäner, finns det fortfarande en fråga om hur vi balanserar
löftet de har mot de utmaningar de ställer.

Förfina efterlevnad och riskhantering

LLM:er kan erbjuda högeffektiva verktyg för att navigera i den ständigt växande labyrinten av finansiella regleringar. De kan erbjuda tolkning av komplexa regeltexter och vägledning om efterlevnad i realtid. Denna förmåga sträcker sig till att övervaka regulatoriska förändringar globalt,
se till att finansiella institutioner snabbt anpassar sig till nya krav.

Riskhantering kan också dra nytta av användningen av LLM. Genom att analysera omfattande datauppsättningar, inklusive ostrukturerad data som e-post eller inlägg på sociala medier, kan LLM:er avslöja dolda riskmönster och potentiella överträdelser av efterlevnad. Detta proaktiva tillvägagångssätt är avgörande
för att mildra ekonomiska brott som bedrägeri och penningtvätt, som blir allt mer sofistikerade och svårfångade.

Ändå kan beroendet av LLM:er för regeltolkning leda till förbiseenden om modellen misstolkar ett nyanserat juridiskt språk eller saknar uppdateringar om de senaste reglerna. Medan LLM kan utnyttjas som stödjande verktyg för att tolka efterlevnadskrav
eller identifiera dolda riskmönster i riskhantering, kan de också generera falsk information, vilket leder till onödiga utredningar och resursallokering. 

Öka kundupplevelsen inom betalningar

LLM:er omdefinierar också kundernas engagemang i betalningssystem. Deras förmåga att förstå och svara på naturliga språk möjliggör mer personliga och intuitiva kundinteraktioner. Denna omedelbarhet i kommunikation, avgörande i den snabba ekonomiska
världen, kan öka kundnöjdheten och lojalitet.

Utplaceringen av LLM:er i konversationsgränssnitt kan förenkla betalningsprocesser och tillgodose ett bredare utbud av kunder, inklusive de som är mindre bekanta med digitala tjänster. Till exempel kan en LLM-driven chatbot på en webbplats hjälpa pensionärer
för att navigera onlinebetalningar, se till att de kan göra onlinebanker utan svårighet. Detta människocentrerade tillvägagångssätt handlar inte bara om användarvänlighet för tjänster; det handlar om inkludering och tillgänglighet.

Trots dessa fördelar finns det utmaningar med att säkerställa att dessa system tolkar olika dialekter och slang korrekt, vilket kan leda till missförstånd. Dessutom är processer och regler striktare inom mycket reglerade domäner som betalningar
definieras, och därför kan ett alltför beroende av automatiserade system leda till feltolkning av regler och felkommunikation i kundtjänst. Till exempel föreslår ett automatiserat kundtjänstsystem felaktigt för en användare att de har en rättighet att tvista
för en tvåfaktorsautentiserad betalning, medan det enligt tvistreglerna för betalningsnätverk inte finns någon återkravsrätt för transaktionen.

Navigering Implikationer

Varje partiskhet eller fel i LLM-utdata kan få betydande återverkningar, med tanke på finansbranschens känsliga och mycket reglerade karaktär. Ett annat knepigt område är datasekretess och säkerhet är av största vikt. Som LLMs kan behandla känsliga eller konfidentiella
information måste robusta åtgärder vidtas för att skydda data och följa strikt datasekretess och sekretess inom finanssektorn.

LLM-utdata är inte heller reproducerbara och deterministiska, vilket gör dem svåra att tillämpa i fall där besluten är regelbaserade och därför bör vara reproducerbara i flera fall. Det faktum att dessa komplexa modeller ofta fungerar som "svarta lådor"
gör det utmanande att förstå och förklara sina beslutsprocesser. Därför gör detta dem ännu mindre tillämpliga på domäner där transparens och förklaring av beslut mellan intressenter och tillsynsorgan krävs.

Även om LLMs inom finanssektorn kan erbjuda banbrytande möjligheter, vilar deras framgångsrika integration i kärnprocesser på att ta itu med dessa utmaningar.

Tidsstämpel:

Mer från Fintextra