La prochaine phase pour les LLM pour RegTech et les paiements

L'intégration de grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4 dans la technologie de réglementation (RegTech) et les systèmes de paiement marque une nouvelle ère dans le secteur financier. Avec leurs capacités avancées de traitement du langage, ces modèles ont déjà généré beaucoup de buzz.

Ils sont appelés à révolutionner la manière dont les institutions financières gèrent la conformité, les risques, les interactions avec les clients et le traitement des transactions. Cependant, lorsqu'il s'agit du potentiel de transformation des LLM dans ces domaines, la question reste de savoir comment équilibrer les promesses qu'ils contiennent et les défis qu'ils posent.

Affiner la conformité et la gestion des risques

Les LLM peuvent offrir des outils très efficaces pour naviguer dans le labyrinthe toujours croissant des réglementations financières. Ils peuvent proposer une interprétation de textes réglementaires complexes et des conseils de conformité en temps réel. Cette capacité s'étend à la surveillance des changements réglementaires à l'échelle mondiale, garantissant que les institutions financières s'adaptent rapidement aux nouvelles exigences.

les LLM peuvent révéler des modèles de risque cachés et des violations potentielles de conformité. Cette approche proactive est essentielle pour atténuer les crimes financiers comme la fraude et le blanchiment d’argent, qui sont de plus en plus sophistiqués et insaisissables.

Pourtant, le recours aux LLM pour l’interprétation des réglementations pourrait conduire à des oublis si le modèle interprète mal un langage juridique nuancé ou manque de mises à jour sur les dernières réglementations. Bien que les LLM puissent être utilisés comme outils d’aide pour interpréter les exigences de conformité ou identifier les modèles de risque cachés dans la gestion des risques, ils peuvent également générer de fausses informations, conduisant à des enquêtes et à une allocation de ressources inutiles.

Améliorer l'expérience client dans les paiements

Les LLM redéfinissent également l'engagement des clients dans les systèmes de paiement. Leur capacité à comprendre et à répondre aux langages naturels permet des interactions client plus personnalisées et intuitives. Cette immédiateté de la communication, cruciale dans un monde financier en évolution rapide, peut améliorer la satisfaction et la fidélité des clients.

Le déploiement de LLM dans les interfaces conversationnelles peut simplifier les processus de paiement, s'adressant à un éventail plus large de clients, y compris ceux qui sont moins familiers avec les services numériques. Par exemple, un chatbot alimenté par LLM sur un site Web peut aider les personnes âgées à naviguer dans les paiements en ligne, leur garantissant ainsi la possibilité d'effectuer des opérations bancaires en ligne sans difficulté. Cette approche centrée sur l’humain ne concerne pas seulement la facilité d’utilisation des services ; c'est une question d'inclusivité et d'accessibilité.

Malgré ces avantages, il est difficile de garantir que ces systèmes interprètent avec précision les divers dialectes et argots, ce qui peut conduire à des malentendus. De plus, dans des domaines hautement réglementés comme les paiements, les processus et les règles sont définis plus strictement et, par conséquent, une dépendance excessive à l'égard des systèmes automatisés pourrait conduire à une mauvaise interprétation des règles et à une mauvaise communication au sein du service client. Par exemple, un système de service client automatisé suggère à tort à un utilisateur qu’il dispose d’un droit de contestation pour un paiement authentifié à deux facteurs, alors que selon les règles de contestation des réseaux de paiement, il n’existe aucun droit de rétrofacturation pour la transaction.

Naviguer dans les implications

Tout biais ou erreur dans les résultats du LLM peut avoir des répercussions importantes, étant donné la nature sensible et hautement réglementée du secteur financier. Un autre domaine délicat est que la confidentialité et la sécurité des données sont primordiales. Étant donné que les LLM peuvent traiter des informations sensibles ou confidentielles, des mesures robustes doivent être en place pour protéger les données et se conformer aux normes strictes de confidentialité des données dans le secteur financier.

Les résultats du LLM ne sont pas non plus reproductibles et déterministes, ce qui les rend difficiles à appliquer aux cas où les décisions sont basées sur des règles et devraient donc être reproductibles dans plusieurs cas. Le fait que ces modèles complexes fonctionnent souvent comme des « boîtes noires » rend difficile la compréhension et l'explication de leurs processus décisionnels. Par conséquent, cela les rend encore moins applicables aux domaines où la transparence et l’explicabilité des décisions entre les parties prenantes et les organismes de réglementation sont requises.

Même si les LLM dans le secteur financier peuvent offrir des opportunités révolutionnaires, leur intégration réussie dans les processus de base repose sur la résolution de ces défis.