مدل‌های زبانی بزرگ در فین‌تک؛ موهبت یا بلای جان مدیران
انقلاب تکنولوژیکی کار مدیران را به طور فزاینده ای پیچیده می کند. از ثبت سوابق گرفته تا نظارت بر کانال های ارتباطی تایید شده و سازگاری با دنیای همیشه در حال تغییر تبلیغات رسانه های اجتماعی. فهرست چالش ها بی پایان به نظر می رسد. یک سوال مهم برای بسیاری تأثیر بالقوه مدل های زبانی بزرگ (LLM) بر حرفه آنهاست. آیا LLM وظایف را ساده می کند یا به پیچیدگی ها می افزاید؟
به گزارش پایگاه خبری بانکداری الکترونیک، LLM ها وعده ایجاد یک تغییر اساسی در بررسی انطباق و فرآیندها را می دهند. با این وجود، ادغام آن ها مشکلات منحصر به فردی را ایجاد می کند. با توجه به طیف گسترده وظایفی که مدیران انطباق باید بر آن نظارت کنند (از جمله قانون عدم افشای بانکی، قانون اوراق بهادار 1933، قانون بورس اوراق بهادار 1934، قوانین FINRA، و قانون Gramm-Leach-Bliley، در میان سایر موارد بسته به موسسه) همچنان امید وجود دارد که LLM ها بتوانند رویه های موجود را بهبود بخشند و بار کاری مدیران انطباق را کاهش دهند. این مقاله به بررسی مزایای بالقوه LLM و نگرانی های مربوط به کاربرد آن ها می پردازد.
اول، مزایای احتمالی. LLM ها می توانند حجم عظیمی از داده ها را به صورت لحظه ای تجزیه و تحلیل کنند و به مدیران انطباق این امکان را می دهند که روندها یا انحرافات مشکوک را به طور موثرتری شناسایی کنند. علاوه بر این، این مدل های یادگیری ماشینی به طور مستمر سازگار بوده و یاد می گیرند و دقت را در طول زمان افزایش می دهند و خوش بینی های کاذب را به حداقل می رسانند.
LLM ها می توانند وظایف خسته کننده و مکرر را به طور خودکار انجام دهند و زمان مدیران انطباق را آزاد کنند تا روی فعالیت های ارزشمندتر تمرکز کنند. چنین اتوماسیونی می تواند رویه های انطباق را ساده تر کند، خطاهای انسانی را کاهش دهد و کارایی کلی عملیاتی را افزایش دهد.
علاوه بر این، LLM ها می توانند در فعالیت های نظارت و سوپروایزوری کمک کنند. با بررسی دقیق روندهای ارتباطی، داده های بازار، تبلیغات و سایر داده های داخلی، LLM ها می توانند به شناسایی ریسک های بالقوه تجارت داخلی، دستکاری بازار یا سایر فعالیت های متقلبانه کمک کنند.
علی رغم مزایای متعدد هوش مصنوعی، ادغام آن در زمینه انطباق خالی از چالش و نگرانی نیست.
یکی از مسائل مهم عدم شفافیت است. LLM ها اغلب به عنوان جعبه سیاه عمل می کنند و درک منطق پشت پیشنهادات آن ها را به چالش می کشند. این عدم شفافیت نگرانی های مربوط به مسئولیت پذیری و سوگیری های احتمالی را در تصمیم گیری های مربوط به انطباق افزایش می دهد.
موضوع دیگر به کیفیت داده ها و حفظ حریم خصوصی مربوط می شود. LLM ها بر کیفیت و در دسترس بودن داده ها متکی هستند. از این رو، مدیران انطباق باید اطمینان حاصل کنند که داده های مورد استفاده دقیق، قابل اعتماد و همسو با مقررات حفظ حریم خصوصی هستند.
همچنین پیشرفت سریع LLM چالش های نظارتی را ایجاد می کند که پیروی از مقررات در حال تحول مانند حفاظت از داده ها، مسائل مربوط به حق چاپ، دستورالعمل های اخلاقی هوش مصنوعی یا الزامات افشای استفاده از ابزار هوش مصنوعی را ضروری می سازد.
در نهایت، در حالی که LLM ها می توانند تکمیل وظایف انطباق توسط انسان را خودکار کرده یا افزایش دهند، نظارت انسانی بسیار مهم است. مدیران انطباق باید تعادلی بین استفاده از قابلیت های LLM و حفظ قضاوت انسانی برای تصمیم گیری اخلاقی و شرایط خاص ایجاد کنند.
در نتیجه، مدیران انطباق در حال عبور از یک چشم انداز نظارتی پیچیده و در حال تغییر هستند. در حالی که LLM ها دارای پتانسیل بسیار زیادی برای ساده سازی فرآیندهای انطباق، بهبود کارایی و کاهش ریسک ها هستند، آن ها همچنین با مجموعه ای از چالش ها از جمله شفافیت، کیفیت داده ها، انطباق با مقررات و نظارت انسانی همراه هستند. موسسات مالی می توانند با پرداختن فعالانه به این مسائل به طور کامل از LLM ها در عین حالی که برنامه های انطباق قوی و اخلاقی خود را حفظ می کنند، از آن نیز بهره ببرند.
مترجم: مسعود اسکندری
منبع