Secondo una ricerca dell’Alan Turing Institute, i Large Language Models (LLM) hanno il potenziale per migliorare l’efficienza e la sicurezza nel settore finanziario rilevando le frodi, generando approfondimenti finanziari e automatizzando il servizio clienti.
Poiché gli LLM hanno la capacità di analizzare rapidamente grandi quantità di dati e generare testi coerenti, vi è una crescente comprensione del potenziale di miglioramento dei servizi in una vasta gamma di settori tra cui sanità, diritto, istruzione e servizi finanziari tra cui banche, assicurazioni e pianificazione finanziaria.
Questo rapporto, che è il primo a esplorare l’adozione degli LLM nell’ecosistema finanziario, mostra che le persone che lavorano in quest’area hanno già iniziato a utilizzare gli LLM per supportare una varietà di processi interni, come la revisione delle normative, e ne stanno valutando la validità. potenziale per sostenere attività esterne come la fornitura di servizi di consulenza e negoziazione.
Oltre a un'indagine bibliografica, i ricercatori hanno tenuto un seminario con 43 professionisti provenienti dalle principali banche di investimento e di investimento, regolatori, assicuratori, fornitori di servizi di pagamento, professioni governative e legali.
La maggior parte dei partecipanti ai workshop (52%) utilizza già questi modelli per migliorare le prestazioni in attività orientate alle informazioni, dalla gestione degli appunti delle riunioni alla sicurezza informatica e agli approfondimenti sulla conformità, mentre il 29% li utilizza per potenziare le capacità di pensiero critico e altri 16 % li impiega per risolvere compiti complessi.
Il settore sta inoltre già istituendo sistemi per aumentare la produttività attraverso l’analisi rapida di grandi quantità di testo per semplificare i processi decisionali, la profilazione del rischio e per migliorare la ricerca sugli investimenti e le operazioni di back-office.
Alla domanda sul futuro dei LLM nel settore finanziario, i partecipanti hanno ritenuto che i LLM sarebbero stati integrati in servizi come l'investment banking e lo sviluppo di strategie di venture capital entro due anni.
Hanno inoltre ritenuto probabile che i LLM sarebbero stati integrati per migliorare le interazioni tra persone e macchine, ad esempio la dettatura e gli assistenti IA integrati potrebbero ridurre la complessità dei compiti ad alta intensità di conoscenza come la revisione delle normative.
Ma i partecipanti hanno anche riconosciuto che la tecnologia presenta rischi che ne limiteranno l’utilizzo. Le istituzioni finanziarie sono soggette a ampi standard e obblighi normativi che limitano la loro capacità di utilizzare sistemi di intelligenza artificiale che non possono spiegare e che non generano risultati in modo prevedibile, coerente o senza rischio di errore.
Sulla base dei loro risultati, gli autori raccomandano che i professionisti dei servizi finanziari, i regolatori e i decisori politici collaborino in tutto il settore per condividere e sviluppare conoscenze sull’implementazione e l’utilizzo degli LLM, in particolare in relazione ai problemi di sicurezza. Suggeriscono inoltre che il crescente interesse per i modelli open source dovrebbe essere esplorato e potrebbe essere utilizzato e mantenuto in modo efficace, ma che mitigare i problemi di sicurezza e privacy sarebbe una priorità elevata.
Il professor Carsten Maple, autore principale e Turing Fellow presso l’Alan Turing Institute, ha dichiarato: “Le banche e altri istituti finanziari sono sempre stati rapidi nell’adottare nuove tecnologie per rendere le loro operazioni più efficienti e l’emergere degli LLM non è diverso. Riunendo esperti dell’ecosistema finanziario, siamo riusciti a creare una comprensione comune dei casi d’uso, dei rischi, del valore e delle tempistiche per l’implementazione di queste tecnologie su larga scala”.
Il professor Lukasz Szpruch, direttore del programma di finanza ed economia presso l'Alan Turing Institute, ha dichiarato: “È davvero positivo che il settore finanziario stia beneficiando dell'emergere di ampi modelli linguistici e la loro implementazione in questo settore altamente regolamentato ha il potenziale per fornire le migliori pratiche per altri settori. Questo studio dimostra il vantaggio di istituti di ricerca e industria che lavorano insieme per valutare le vaste opportunità e le sfide pratiche ed etiche delle nuove tecnologie per garantire che siano implementate in modo sicuro”.
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
