LLM в галузі банківської справи та фінансів

LLM у сфері банківської справи та фінансів: основні випадки використання, приклади та практичний посібник

У сучасному швидкому фінансовому світі технології змінюють спосіб роботи банків. Оскільки вони прагнуть покращити обслуговування клієнтів, оптимізувати процеси та забезпечити дотримання нормативних вимог, модель великої мови (LLM) для банківської системи стає кардинальною. За допомогою відповідних навчальних даних ці моделі можуть трансформувати все, від взаємодії з клієнтами до виявлення шахрайства.

Глобальний банківський сектор є величезним, із понад Станом на 155 рік активи в усьому світі становлять 2023 трильйонів доларів. З таким широким охопленням надання точних і ефективних послуг має вирішальне значення. Наприклад, JPMorgan Chase обробляє близько 43 мільйонів транзакцій щодня, демонстрація потенційного впливу LLM на підвищення якості роботи та обслуговування.

Використовуючи різноманітні джерела даних, як-от нормативні документи, фінансові звіти та взаємодію з клієнтами, LLM, що спеціалізується на банківській справі, можна пристосувати до унікальних потреб галузі. Це не тільки покращує здатність моделі розуміти та створювати фінансову мову, але й допомагає банкам краще обслуговувати своїх клієнтів і орієнтуватися в складнощах фінансового світу.

Створення спеціальної моделі великої мови для банківської справи: Посібник з навчальних даних

Щоб побудувати ефективну велику мовну модель для банківського сектору, вам потрібен правильний тип навчальних даних. Але що саме це передбачає? Давайте дослідимо типи даних, які можуть допомогти сформувати LLM для банківського світу.

Мова фінансів

Для початку нам потрібні дані, які охоплюють мову фінансів. Це може включати текст із фінансових документів, як-от річних звітів, аналізу ринку, нормативних документів і статей новин. LLM може обробляти цей тип інформації, щоб вивчити жаргон, концепції та тенденції, пов'язані з банківським сектором.

Всередині банківської сфери

Далі ми заглибимося в специфіку банківської сфери. Тут текстові дані можуть надходити з веб-сайтів банків, історій транзакцій, кредитних угод і навіть описів фінансових продуктів. Ці дані допомагають LLM зрозуміти деталі банківських послуг, процедур, продуктів і унікальну термінологію галузі.

Розмови з клієнтами

Важливим аспектом будь-якого сектора послуг є взаємодія з клієнтами. Для цього ми могли б використовувати текстові дані з чатів служби підтримки клієнтів, електронних листів, стенограм дзвінків і відгуків. Це допомагає LLM зрозуміти мову, якою користуються клієнти, їхні вподобання, типові запити та скарги.

Правила судноплавства та відповідність

У банківській галузі важливу роль відіграють нормативні акти та комплаєнс. Навчальні дані в цьому контексті являтимуть собою текст нормативних вказівок, юридичних документів і нормативних документів. Це дає змогу LLM зрозуміти нормативно-правове середовище банківської галузі, юридичні терміни та аспекти, пов’язані з відповідністю.

Статистика, створена користувачами

Дані з онлайн-платформ, де користувачі обговорюють банківські та фінансові теми, можуть бути неоціненними. Вміст, створений користувачами з форумів, блогів і соціальних мереж, дає змогу зрозуміти думки та досвід клієнтів. Таким чином, це допомагає LLM зрозуміти настрої громадськості щодо банківських продуктів та установ.

За дверима банку

Нарешті, текстові дані, створені в самому банку, наприклад внутрішні звіти, політики та повідомлення, можуть запропонувати унікальну інформацію. Ці дані можуть пролити світло на конкретні процеси, послуги та внутрішню термінологію банку, щоб зробити LLM більш адаптованим до потреб і мови конкретної установи.

Основні випадки використання банківських моделей LLM

Велика мовна модель банківської справи може виконувати широкий спектр функцій у банківській галузі завдяки своїй здатності розуміти та генерувати мову в людський спосіб. Ось кілька основних способів його використання.

Llm випадки використання

Покращення обслуговування клієнтів

LLM можуть значно покращити обслуговування клієнтів, обробляючи значну частину запитів клієнтів. Їх можна використовувати в чат-ботах або віртуальних помічниках, щоб відповідати на запитання про банківські послуги, вирішувати типові проблеми та швидко надавати відповідну інформацію. Завдяки LLM банківські установи можуть запропонувати цілодобову підтримку клієнтів і звільнити людей від рутинних завдань, щоб допомогти їм зосередитися на більш складних питаннях.

Надання персоналізованих рекомендацій

Блиск LLMs полягає в їхній здатності персоналізувати банківський досвід. Використовуючи свої складні алгоритми, вони можуть заглибитися у фінансові дані клієнта, зрозуміти його вимоги та вподобання, а потім надати відповідні рекомендації щодо таких послуг, як кредитні картки, позики чи ощадні рахунки. Це означає, що клієнти озброєні інформацією, необхідною для прийняття найкращих рішень. Крім того, це виграш для банків, оскільки вони можуть використовувати цю інформацію для оптимального продажу та перехресного продажу своїх пропозицій.

Виявлення шахрайства

Коли справа доходить до виявлення шахрайства, LLM є безцінним активом. Вони ретельно вивчають дані транзакцій і вправно виявляють аномалії, які можуть сигналізувати про потенційну шахрайську діяльність. Цей додатковий рівень безпеки гарантує душевний спокій клієнтам. Для банків використання надійної системи запобігання шахрайству дуже допомагає мінімізувати ризики та зберегти свою репутацію.

Допомога з відповідністю та регулюванням

Банківська справа є жорстко регульованим сектором. LLM можуть допомогти банкам орієнтуватися в цих складних правилах, надаючи оновлення в режимі реального часу щодо нормативних змін, допомагаючи з необхідною документацією та відповідаючи на запитання, пов’язані з проблемами відповідності. Це гарантує, що банки дотримуються нормативних вимог, і зменшує ризики дорогих штрафів і шкоди репутації.

Полегшення фінансового планування

LLM також можуть допомогти клієнтам у фінансовому плануванні та бюджетуванні. Вони можуть допомогти клієнтам створити фінансовий план, відстежувати витрати та надати поради щодо досягнення їхніх фінансових цілей. Це надає цінні послуги клієнтам і допомагає їм ефективніше керувати своїми фінансами.

Оцінка кредитного ризику

Коли йдеться про кредитування, банки повинні оцінювати кредитний ризик. LLM можуть допомогти в цьому, аналізуючи різні точки даних, такі як кредитні бали, фінансова історія та дохід. На основі цього аналізу LLM може допомогти банкам приймати обґрунтовані кредитні рішення, зменшуючи ризик неповернення кредитів.

Управління інвестиційними портфелями

Для банків, які пропонують інвестиційні послуги, LLM можуть запропонувати неоціненну допомогу. Вони можуть аналізувати ринкові тенденції та надавати рекомендації щодо розподілу портфеля. Це може призвести до оптимізації портфелів для клієнтів і допомогти їм досягти інвестиційних цілей.

Сприяння фінансовій освіті

LLM можуть відігравати значну роль у підвищенні фінансової грамотності. Вони можуть пояснити складні фінансові концепції та надати клієнтам підручники. Це не тільки дає можливість клієнтам приймати кращі фінансові рішення, але й сприяє зміцненню відносин між банком і його клієнтами.

Створення налаштованої великої мовної моделі для страхування: вичерпний посібник з навчальних даних

Навчання спеціальної великої мовної моделі страхування потребує різноманітних і репрезентативних даних, які точно інкапсулюють мову та термінологію сфери страхування. Ось різні типи джерел даних, які можуть служити цінними даними для навчання.

Веб-сайти страхових компаній

Веб-сайти страхових компаній – це скарбниці даних. Вони містять інформацію про політику, форми претензій і поширені запитання (FAQ). Ці дані багаті галузевими мовами та можуть допомогти LLM зрозуміти нюанси різних страхових полісів і процесу подання претензій. Він також дає зрозуміти, як страхові компанії взаємодіють із клієнтами, і пояснює складні терміни та поняття.

Галузеві публікації

Професійні журнали, журнали та інформаційні бюлетені зі страхового сектора є іншими чудовими джерелами навчальних даних. Вони містять статті, тематичні дослідження та звіти про різні аспекти страхування, такі як андеррайтинг, оцінка ризиків та управління політикою. Використовуючи ці дані, LLM може дізнатися про галузеві тенденції, найкращі практики та проблеми, з якими стикаються страхові компанії.

Документи регуляторного органу

Страхування – це жорстко регульована галузь. Державні установи, відповідальні за ці правила, публікують вказівки та правила, які можуть слугувати цінними навчальними даними. Ці дані можуть допомогти LLM зрозуміти правовий і нормативний ландшафт страхової галузі, щоб забезпечити точні та відповідні відповіді.

Онлайн-форуми та дошки обговорень

Цінні також онлайн-простори, де люди обговорюють теми страхування. Вони проводять розмови про політику, покриття та претензії. Цей контент, створений користувачами, може допомогти LLM дізнатися, як клієнти говорять про страхування, проблеми, з якими вони стикаються, і запитання, які вони зазвичай ставлять.

Дані про страхові вимоги

Дані про страхові претензії, такі як анонімні форми претензій і примітки консультанта, можуть надати уявлення про процес претензій. Ці дані можуть допомогти LLM зрозуміти мову, яка використовується під час обробки претензій, і різні фактори, які беруть участь у процесі.

Навчальні посібники та документація

Страхові компанії використовують навчальні посібники та документацію для навчання своїх працівників. Цей контент ідеально підходить для підготовки LLM, оскільки він надає вичерпні дані про страхову практику, політику та процедури в структурованому та детальному форматі.

Тематичні дослідження та юридичні документи

Тематичні дослідження, судові рішення та юридичні документи, пов’язані зі страховими претензіями та суперечками, пропонують багато навчальних даних. Вони можуть допомогти LLM дізнатися про юридичну мову та терміни, що використовуються в страховій галузі, і зрозуміти, як розглядаються страхові спори.

Відгуки та відгуки клієнтів

Відгуки та відгуки клієнтів можуть надати реальні дані про те, як клієнти сприймають їхні страхові поліси та досвід. Ці дані можуть допомогти LLM дізнатися про загальні проблеми клієнтів, настрої та мову, яка використовується для обговорення досвіду страхування.

Галузеві звіти та дослідження ринку

Звіти про дослідження ринку та галузеві дослідження надають дані про ринкові тенденції та переваги клієнтів. Ці дані можуть допомогти LLM зрозуміти ширший страховий ринок і бути в курсі поточних тенденцій і галузевих ідей.

Публікації та блоги в соціальних мережах

Публікації в соціальних мережах, блоги та статті, пов’язані зі страхуванням, можуть надавати різноманітні та актуальні дані. Вони вловлюють мову та тон, які використовуються в більш неформальних онлайн-комунікаціях про страхування, дозволяючи LLM працювати з різними стилями спілкування.

Соціальна Поділитися