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 halihazırda pek çok
vızıltı. 

Finansal kurumların uyumluluğu, riski, müşteri etkileşimlerini ve işlem sürecini yönetme biçiminde devrim yaratmaya hazırlanıyorlar. Ancak konu Yüksek Lisans'ın bu alanlardaki dönüştürücü potansiyeline geldiğinde, dengeyi nasıl kuracağımız konusunda hâlâ bir soru işareti var.
ortaya çıkardıkları zorluklara karşı tuttukları söz.

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 uzanır.
Finansal kuruluşların yeni gereksinimlere hızla uyum sağlamasını sağlamak.

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 hayati önem taşıyor
Dolandırıcılık ve kara para aklama gibi giderek karmaşıklaşan ve anlaşılması zor mali suçların azaltılmasında.

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 gerekliliklerini yorumlamak için destekleyici araçlar olarak kullanılabilirken
veya risk yönetimindeki gizli risk modellerini tespit etseler de, yanlış bilgi 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. İletişimdeki bu yakınlık, hızlı gelişen finans dünyasında çok önemlidir.
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 vatandaşlara yardımcı olabilir
çevrimiçi ödemelerde gezinmede, çevrimiçi bankacılık işlemlerini zorluk yaşamadan yapabilmelerini sağlama. 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 gibi sıkı düzenlemeye tabi alanlarda süreçler ve kurallar daha katıdır.
Bu nedenle otomatik sistemlere aşırı güvenmek, kuralların yanlış yorumlanmasına ve müşteri hizmetlerinde yanlış iletişime yol açabilir. Örneğin, otomatik bir müşteri hizmetleri sistemi yanlışlıkla kullanıcıya anlaşmazlık hakkına sahip olduğunu önerir
iki faktörlü kimlik doğrulamalı ödeme için, ödeme ağlarının anlaşmazlık kurallarına göre ise işleme ilişkin ters ibraz hakkı bulunmamaktadır.

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 işleyebileceğinden
Verileri korumak ve finans sektöründe katı veri mahremiyeti ve gizliliğine uymak için sağlam önlemler alınmalı.

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 çoğu zaman 'kara kutu' olarak işlemesi gerçeği
karar verme süreçlerini anlamayı ve açıklamayı zorlaştırmaktadır. 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