Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể “cách mạng hóa ngành tài chính trong vòng hai năm tới”.

Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (Large Languages Models) có tiềm năng cải thiện hiệu quả và an toàn trong ngành tài chính bằng cách phát hiện gian lận, tạo ra những thông tin tài chính và tự động hóa dịch vụ khách hàng, theo nghiên cứu của Viện Alan Turing.

Vì LLMs có khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và tạo ra văn bản mạch lạc, có sự hiểu biết ngày càng tăng về tiềm năng cải thiện dịch vụ trên nhiều lĩnh vực bao gồm y tế, luật pháp, giáo dục và trong các dịch vụ tài chính bao gồm ngân hàng, bảo hiểm và kế hoạch tài chính.

Báo cáo này, là báo cáo đầu tiên khám phá việc áp dụng các mô hình ngôn ngữ lớn trên toàn bộ hệ sinh thái tài chính, cho thấy rằng những người làm việc trong lĩnh vực này đã bắt đầu sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để hỗ trợ một loạt các quy trình nội bộ, như đánh giá các quy định, và đang đánh giá tiềm năng của nó để hỗ trợ các hoạt động bên ngoài như việc cung cấp dịch vụ tư vấn và giao dịch.

Bên cạnh việc tìm hiểu tài liệu, các nhà nghiên cứu đã tổ chức một hội thảo với 43 chuyên gia đến từ các ngân hàng lớn và ngân hàng đầu tư lớn, các cơ quan quản lý, các công ty bảo hiểm, nhà cung cấp dịch vụ thanh toán, chính phủ và lĩnh vực pháp lý.

Hầu hết các thành viên tham gia hội thảo (52%) đã sử dụng các mô hình này để tăng cường hiệu suất trong các nhiệm vụ tập trung vào thông tin, từ quản lý ghi chú cuộc họp đến thông tin về an ninh mạng và tuân thủ, trong khi 29% sử dụng chúng để nâng cao kỹ năng suy luận quan trọng, và 16% khác sử dụng chúng để phân tích các nhiệm vụ phức tạp.

Ngành cũng đã thiết lập các hệ thống để tăng năng suất thông qua phân tích nhanh chóng của lượng lớn văn bản để đơn giản hóa các quy trình ra quyết định, xác định hồ sơ rủi ro và cải thiện nghiên cứu đầu tư và các hoạt động văn phòng sau lưng.

Khi được hỏi về tương lai của các mô hình ngôn ngữ lớn trong ngành tài chính, các nhân viên cảm thấy rằng các mô hình này sẽ được tích hợp vào các dịch vụ như ngân hàng đầu tư và phát triển chiến lược vốn đầu tư trong vòng hai năm tới.

Họ cũng cho rằng có khả năng cao rằng các mô hình ngôn ngữ lớn sẽ được tích hợp để cải thiện tương tác giữa con người và máy móc, ví dụ như việc đọc chính tả và các trợ lý trí tuệ nhân tạo được tích hợp có thể giảm độ phức tạp của các nhiệm vụ đòi hỏi nhiều kiến thức như việc đánh giá các quy định.

Tuy nhiên, các nhân viên cũng nhận thức được rằng công nghệ mang lại những rủi ro có thể giới hạn việc sử dụng nó. Các tổ chức tài chính phải tuân thủ các tiêu chuẩn và nghĩa vụ quy định rộng lớn, điều này giới hạn khả năng của họ để sử dụng các hệ thống trí tuệ nhân tạo mà họ không thể giải thích và không tạo ra đầu ra một cách dự đoán, đồng nhất hoặc không có rủi ro lỗi.

Dựa trên các kết quả của họ, các tác giả đề xuất rằng các chuyên gia trong lĩnh vực dịch vụ tài chính, cơ quan quản lý và nhà lập pháp cần hợp tác trên toàn ngành để chia sẻ và phát triển kiến thức về việc triển khai và sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn, đặc biệt là liên quan đến các vấn đề an toàn. Họ cũng gợi ý rằng sự quan tâm ngày càng tăng về các mô hình mã nguồn mở nên được khám phá và có thể được sử dụng và duy trì một cách hiệu quả, nhưng việc giảm thiểu các vấn đề về bảo mật và quyền riêng tư sẽ là một ưu tiên hàng đầu.

Giáo sư Carsten Maple, tác giả chính và nghiên cứu viên tại Viện Alan Turing, cho biết: “Các ngân hàng và các tổ chức tài chính khác luôn nhanh chóng áp dụng các công nghệ mới để làm cho hoạt động của họ hiệu quả hơn và sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn cũng không ngoại lệ. Bằng cách kết hợp các chuyên gia trong toàn bộ hệ sinh thái tài chính, chúng tôi đã tạo ra một sự hiểu biết chung về các trường hợp sử dụng, các rủi ro, giá trị và lịch trình triển khai của các công nghệ này ở quy mô lớn.”

Giáo sư Lukasz Szpruch, giám đốc chương trình Tài chính và Kinh tế tại Viện Alan Turing, cho biết: “Điều đáng khích lệ là ngành tài chính đang hưởng lợi từ sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn và việc triển khai chúng vào ngành này được điều chỉnh một cách nghiêm ngặt có tiềm năng để cung cấp các phương pháp tốt nhất cho các ngành khác. Nghiên cứu này thể hiện lợi ích của việc các viện nghiên cứu và ngành công nghiệp hợp tác để đánh giá các cơ hội lớn cũng như các thách thức thực tiễn và đạo đức của các công nghệ mới để đảm bảo chúng được triển khai một cách an toàn.”

(Nguồn:https://www.artificialintelligence-news.com/)

☞ Có thể bạn quan tâm