Большие языковые модели (LLM) обладают потенциалом значительно повысить эффективность и безопасность в финансовом секторе за счет обнаружения мошенничества, генерации финансовых инсайтов и автоматизации обслуживания клиентов, согласно исследованию Алан Тьюринг Института.
В связи с тем, что LLM способны анализировать большие объемы данных и создавать связный текст, растет понимание их потенциала для улучшения услуг в различных отраслях, включая здравоохранение, право, образование и финансовые услуги, такие как банковское дело, страхование и финансовое планирование.
Отчет, первый в своем роде, исследующий внедрение LLM в экосистеме финансовых услуг, показывает, что сотрудники этой сферы уже начали использовать LLM для поддержки различных внутренних процессов, таких как анализ регулятивных актов, и оценивают их потенциал для поддержки внешней деятельности, например, предоставления консультационных и торговых услуг.
В ходе исследования, включающего обзор литературы, исследователи провели семинар с участием 43 профессионалов из крупных банков, регуляторов, страховых компаний, поставщиков платежных услуг, правительства и юридических профессий.
Большинство участников семинара (52%) уже используют эти модели для повышения производительности в задачах, связанных с информацией, от управления записями собраний до кибербезопасности и аналитики соответствия, в то время как 29% используют их для улучшения критического мышления, а другие 16% применяют их для решения сложных задач.
Уже устанавливаются системы для повышения продуктивности за счет быстрого анализа большого количества текста, что упрощает процессы принятия решений, профилирование рисков и улучшает исследование инвестиций и операции в бэк-офисе.
Однако участники также признают, что технология представляет собой риски, которые будут ограничивать ее использование. Финансовые институты подчиняются обширным нормативным стандартам и обязательствам, которые ограничивают их способность использовать системы ИИ, которые они не могут объяснить и которые не генерируют результаты предсказуемо, последовательно или без риска ошибок.
На основании своих выводов авторы рекомендуют профессионалам финансовых услуг, регуляторам и политикам сотрудничать в рамках сектора для обмена и разработки знаний о внедрении и использовании LLM, особенно в отношении вопросов безопасности. Они также предлагают исследовать интерес к открытым моделям, которые могли бы использоваться и поддерживаться эффективно, но приоритетом должно быть снижение рисков безопасности и конфиденциальности.
Профессор Карстен Мейпл, ведущий автор и стипендиат Тьюринга в Институте Алана Тьюринга, заявил: «Банки и другие финансовые институты всегда были быстрыми в освоении новых технологий для повышения эффективности своих операций, и появление LLM не стало исключением. Собрав экспертов со всего финансового экосистемы, мы смогли создать общее понимание случаев использования, рисков, ценности и временных рамок для внедрения этих технологий в масштабах».
Профессор Лукаш Шпрух, директор программы по финансам и экономике в Институте Алана Тьюринга, сказал: «Очень позитивно, что финансовый сектор извлекает выгоду из появления больших языковых моделей, и их внедрение в этот высокорегулируемый сектор имеет потенциал предложить лучшие практики для других отраслей. Это исследование демонстрирует пользу от сотрудничества научных институтов и промышленности для оценки огромных возможностей, а также практических и этических вызовов новых технологий, чтобы гарантировать их безопасное внедрение».