Veliki jezički modeli (LLM-ovi) imaju potencijal da poboljšaju efikasnost i sigurnost u finansijskom sektoru otkrivanjem prevare, generisanjem finansijskih uvida i automatizacijom korisničke podrške, prema istraživanju Instituta Alan Turing.
Zbog toga što LLM-ovi imaju sposobnost da brzo analiziraju velike količine podataka i generišu koherentan tekst, postoji sve veće razumevanje potencijala za poboljšanje usluga u različitim sektorima, uključujući zdravstvo, pravo, obrazovanje i u finansijskim uslugama kao što su bankarstvo, osiguranje i finansijsko planiranje.
Šta su veliki jezički modeli i kako funkcionišu?
Pošto je generativna veštačka inteligencija u modi, razmotrićemo kako funkcioniše veliki jezički model. Veliki jezički modeli (Large language model – LLM) su osnovna tehnologija koja je pokrenula neverovatan uspon čet robota opremljenih generativnom veštačkom inteligencijom.
Alati kao što su ChatGPT, Google Bard i Bing Chat se oslanjaju na velike jezičke modele za generisanje odgovora, koji zvuče kao ljudski, na upite i pitanja koje ste im postavili. Šta su veliki jezički modeli i kako funkcionišu? Ovde ćemo to pokušati da objasnimo.
Najjednostavnije rečeno, veliki jezički model je ogromna baza tekstualnih podataka na koju se može referencirati za generisanje ljudskih odgovora na vaše upite. Tekst odgovora potiče iz niza izvora i može sadržati milijarde reči.
LLM-ovi u finansijskom ekosistemu
Ovaj izveštaj, koji je prvi koji istražuje usvajanje LLM-ova u finansijskom ekosistemu, pokazuje da su ljudi koji rade u ovoj oblasti već počeli da koriste LLM-ove kako bi podržali različite interne procese, kao što su pregled propisa, i procenjuju njihov potencijal za podršku eksternim aktivnostima poput pružanja savetodavnih i trgovinskih usluga.
Pored pregleda literature, istraživači su održali radionicu na kojoj je učestvovalo 43 profesionalca iz glavnih uličnih banaka, investicionih banaka, regulatornih tela, osiguravajućih društava, pružalaca usluga plaćanja, vlade i pravnih profesija.
Većina učesnika radionice (52%) već koristi ove modele kako bi unapredila performanse u zadacima orijentisanim na informacije, od upravljanja beleškama sa sastanaka do sajber bezbednosti i uvida u usklađenost, dok 29% koristi ih kako bi poboljšali veštine kritičkog razmišljanja, a dodatnih 16% ih koristi kako bi razbili kompleksne zadatke.
Takođe, sektor već uspostavlja sisteme za poboljšanje produktivnosti putem brze analize velike količine teksta kako bi pojednostavio procese donošenja odluka, profilisanje rizika i poboljšao istraživanje investicija i operacije u pozadini.
Budućnost LLM-ova u finansijskom sektoru
Kada su pitani o budućnosti LLM-ova u finansijskom sektoru, učesnici su smatrali da će se LLM-ovi integrisati u usluge poput investicijskog bankarstva i razvoja strategije rizičnog kapitala u naredne dve godine.
Takođe su smatrali verovatnim da će se LLM-ovi integrisati kako bi poboljšali interakcije između ljudi i mašina, na primer, dikcija i ugrađeni AI asistenti mogli bi smanjiti kompleksnost zadatka znanjem intenzivnih aktivnosti kao što je pregled propisa.
Ali učesnici su takođe priznali da tehnologija nosi rizike koji će ograničiti njen korišćenje. Finansijske institucije su podložne obimnim regulatornim standardima i obavezama koje ograničavaju njihovu sposobnost korišćenja AI sistema koji ne mogu objasniti i ne generišu izlaz predvidljivo, dosledno ili bez rizika od grešaka.
Na osnovu svojih nalaza, autori preporučuju profesionalcima u finansijskim uslugama, regulatorima i donosiocima politike da sarađuju širom sektora kako bi delili i razvijali znanje o implementaciji i korišćenju LLM-ova, posebno u vezi sa sigurnosnim pitanjima. Takođe sugerišu da bi rastući interes za open-source modele trebalo istražiti i mogli bi se koristiti i održavati efikasno, ali bi ublažavanje sigurnosnih i privatnih zabrinutosti bilo visoko prioritetno.
Profesor Karsten Mapl, glavni autor i Turingov saradnik u Institutu Alan Turing,
rekao je: „Banke i druge finansijske institucije uvek su brzo usvajale nove tehnologije kako bi svoje operacije učinile efikasnijim, a pojava LLM-ova nije izuzetak. Okupljanjem eksperata širom finansijskog ekosistema uspeli smo da stvorimo zajedničko razumevanje slučajeva upotrebe, rizika, vrednosti i vremenskog okvira za implementaciju ovih tehnologija u velikom obimu.“
Profesor Lukaš Špruh, programski direktor za finansije i ekonomiju u Institutu Alan Turing, rekao je: „Veoma je pozitivno što finansijski sektor ima koristi od pojave velikih jezičkih modela i njihova implementacija u ovaj visoko regulisani sektor ima potencijal da pruži najbolje prakse za druge sektore. Ovo istraživanje demonstrira korist od saradnje istraživačkih instituta i industrije u proceni ogromnih prilika, kao i praktičnih i etičkih izazova novih tehnologija kako bi se osiguralo da se one primenjuju na siguran način.“
