Giai đoạn tiếp theo của LLM cho RegTech và Thanh toán

Giai đoạn tiếp theo của LLM cho RegTech và Thanh toán

Dấu thời gian: 17:2024 chiều ngày 1 tháng 35 năm XNUMX
Nút nguồn: 3068009

Việc tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4 vào công nghệ điều tiết (RegTech) và hệ thống thanh toán đánh dấu một kỷ nguyên mới trong lĩnh vực tài chính. Với khả năng xử lý ngôn ngữ tiên tiến, các mô hình này đã tạo ra rất nhiều
ồn ào. 

Chúng được thiết lập để cách mạng hóa cách các tổ chức tài chính quản lý việc tuân thủ, rủi ro, tương tác với khách hàng và xử lý giao dịch. Tuy nhiên, khi nói đến tiềm năng biến đổi của LLM trong các lĩnh vực này, vẫn còn một câu hỏi về cách chúng ta cân bằng
lời hứa mà họ giữ trước những thách thức mà họ đặt ra.

Tinh chỉnh tuân thủ và quản lý rủi ro

LLM có thể cung cấp các công cụ hiệu quả cao để điều hướng mê cung các quy định tài chính ngày càng phát triển. Họ có thể đưa ra cách giải thích các văn bản quy định phức tạp và hướng dẫn tuân thủ theo thời gian thực. Khả năng này mở rộng để giám sát những thay đổi về quy định trên toàn cầu,
đảm bảo các tổ chức tài chính thích ứng nhanh chóng với các yêu cầu mới.

Quản lý rủi ro cũng có thể được hưởng lợi từ việc sử dụng LLM. Bằng cách phân tích các tập dữ liệu mở rộng, bao gồm dữ liệu phi cấu trúc như email hoặc bài đăng trên mạng xã hội, LLM có thể tiết lộ các mô hình rủi ro tiềm ẩn và các vi phạm tuân thủ tiềm ẩn. Cách tiếp cận chủ động này rất quan trọng
trong việc giảm thiểu các tội phạm tài chính như gian lận và rửa tiền, những tội phạm ngày càng tinh vi và khó nắm bắt.

Tuy nhiên, việc dựa vào LLM để giải thích quy định có thể dẫn đến sơ suất nếu mô hình hiểu sai ngôn ngữ pháp lý hoặc thiếu thông tin cập nhật về các quy định mới nhất. Mặc dù LLM có thể được tận dụng làm công cụ hỗ trợ để giải thích các yêu cầu tuân thủ
hoặc xác định các mô hình rủi ro tiềm ẩn trong quản lý rủi ro, chúng cũng có thể tạo ra thông tin sai lệch, dẫn đến việc điều tra và phân bổ nguồn lực không cần thiết. 

Nâng cao trải nghiệm của khách hàng trong thanh toán

LLM cũng đang xác định lại sự tham gia của khách hàng vào hệ thống thanh toán. Khả năng hiểu và phản hồi các ngôn ngữ tự nhiên của họ cho phép tương tác với khách hàng được cá nhân hóa và trực quan hơn. Tính trực tiếp trong giao tiếp này rất quan trọng trong nền tài chính phát triển nhanh chóng.
thế giới, có thể nâng cao sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.

Việc triển khai LLM trong giao diện đàm thoại có thể đơn giản hóa quy trình thanh toán, phục vụ nhiều đối tượng khách hàng hơn, bao gồm cả những khách hàng ít quen thuộc với các dịch vụ kỹ thuật số. Ví dụ: một chatbot được hỗ trợ bởi LLM trên trang web có thể hỗ trợ người cao tuổi
trong việc điều hướng thanh toán trực tuyến, đảm bảo họ có thể thực hiện giao dịch ngân hàng trực tuyến mà không gặp khó khăn. Cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm này không chỉ là về việc dễ dàng sử dụng các dịch vụ; đó là về tính toàn diện và khả năng tiếp cận.

Bất chấp những lợi ích này, vẫn có những thách thức trong việc đảm bảo các hệ thống này giải thích chính xác các phương ngữ và tiếng lóng khác nhau, có khả năng dẫn đến hiểu lầm. Ngoài ra, trong các lĩnh vực được quản lý chặt chẽ như thanh toán, các quy trình và quy tắc được kiểm soát chặt chẽ hơn.
được xác định và do đó, việc phụ thuộc quá nhiều vào hệ thống tự động có thể dẫn đến việc hiểu sai các quy tắc và thông tin sai lệch trong dịch vụ khách hàng. Ví dụ: hệ thống dịch vụ khách hàng tự động gợi ý nhầm cho người dùng rằng họ có quyền tranh chấp
đối với thanh toán được xác thực hai yếu tố, trong khi theo quy định tranh chấp của mạng thanh toán, không có quyền yêu cầu bồi hoàn đối với giao dịch.

Ý nghĩa điều hướng

Bất kỳ sai lệch hoặc sai sót nào trong kết quả đầu ra LLM đều có thể gây ra hậu quả đáng kể do tính chất nhạy cảm và được quản lý chặt chẽ của ngành tài chính. Một lĩnh vực khó khăn khác là quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu là điều tối quan trọng. Vì LLM có thể xử lý thông tin nhạy cảm hoặc bí mật
thông tin, các biện pháp mạnh mẽ phải được áp dụng để bảo vệ dữ liệu và tuân thủ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt trong lĩnh vực tài chính.

Đầu ra LLM cũng không thể tái tạo và mang tính xác định, khiến chúng khó áp dụng cho các trường hợp mà các quyết định dựa trên quy tắc và do đó, phải có thể tái tạo trong nhiều trường hợp. Thực tế là những mô hình phức tạp này thường hoạt động như những “hộp đen”
khiến việc hiểu và giải thích quá trình ra quyết định của họ trở nên khó khăn. Do đó, điều này khiến chúng thậm chí còn ít được áp dụng hơn trong các lĩnh vực đòi hỏi tính minh bạch và khả năng giải thích các quyết định giữa các bên liên quan và cơ quan quản lý.

Mặc dù LLM trong lĩnh vực tài chính có thể mang lại những cơ hội đột phá nhưng việc tích hợp thành công của chúng vào các quy trình cốt lõi phụ thuộc vào việc giải quyết những thách thức này.

Dấu thời gian:

Thêm từ tài chính