В днешния забързан финансов свят технологиите променят начина, по който работят банките. Тъй като те се стремят да подобрят обслужването на клиентите, да рационализират процесите и да осигурят съответствие, специфичният за банките Large Language Model (LLM) се очертава като промяна на играта. С правилните данни за обучение, тези модели могат да трансформират всичко - от взаимодействия с клиенти до откриване на измами.
Глобалният банков сектор е огромен, с над $155 трилиона активи, управлявани по целия свят към 2023 г. С такъв огромен обхват предоставянето на прецизни и ефективни услуги е от решаващо значение. например, JPMorgan Chase обработва около 43 милиона транзакции дневно, демонстриране на потенциалното въздействие на LLM за подобряване на операциите и качеството на услугите.
Чрез използване на разнообразни източници на данни като регулаторни документи, финансови отчети и взаимодействия с клиенти, специфичните за банките LLM могат да бъдат пригодени да отговарят на уникалните нужди на индустрията. Това не само подобрява способността на модела да разбира и генерира финансов език, но също така помага на банките да обслужват по-добре своите клиенти и да се ориентират в сложността на финансовия свят.
Създаване на специфичен за банковия голям езиков модел: Ръководството за данни за обучение
За да изградите ефективен голям езиков модел за банковия сектор, имате нужда от правилния вид данни за обучение. Но какво точно включва това? Нека проучим типовете данни, които могат да помогнат за оформянето на LLM за банковия свят.
Езикът на финансите
Като начало се нуждаем от данни, които капсулират езика на финансите. Това може да включва текст от финансови документи като годишни отчети, пазарни анализи, регулаторни документи и новинарски статии. LLM може да обработва този тип информация, за да научи жаргона, концепциите и тенденциите, свързани с банковия сектор.
Вътре в банковия домейн
След това навлизаме в спецификата на банковия домейн. Тук текстовите данни могат да идват от банкови уебсайтове, история на транзакции, договори за заем и дори описания на финансови продукти. Тези данни помагат на LLM да разбере подробностите за банковите услуги, процедури, продукти и уникалната терминология на индустрията.
Разговори с клиенти
Важен аспект на всеки сектор, базиран на услуги, е взаимодействието с клиентите. За целта можем да използваме текстови данни от чатове за обслужване на клиенти, имейли, преписи на разговори и обратна връзка. Това помага на LLM да разбере езика, използван от клиентите, техните предпочитания, често срещани запитвания и оплаквания.
Правила за корабоплаване и съответствие
В банковата индустрия регулациите и съответствието играят важна роля. Данните за обучение в този контекст биха били текст от регулаторни указания, правни документи и мандати за съответствие. Това дава възможност на LLM да разбере регулаторната среда на банковата индустрия, правните условия и аспектите, свързани със съответствието.
Прозрения, генерирани от потребителите
Данните от онлайн платформи, където потребителите обсъждат банкови и финансови теми, могат да бъдат безценни. Генерирано от потребители съдържание от форуми, блогове и социални медии дава представа за мненията и опита на клиентите. По този начин помага на LLM да разбере настроенията на обществото към банковите продукти и институции.
Зад вратите на банката
И накрая, текстовите данни, генерирани в самата банка, като вътрешни отчети, политики и комуникации, могат да предложат уникални прозрения. Тези данни могат да хвърлят светлина върху специфичните процеси, услуги и вътрешна терминология на банката, за да направят LLM по-подходящи за нуждите и езика на конкретната институция.
Основни случаи на използване на специфични за банките LLM модели
Голям езиков модел, специфичен за банкирането, може да обслужва широк спектър от функции в рамките на банковата индустрия поради способността си да разбира и генерира език по човешки начин. Ето някои ключови начини, по които може да се използва.
Подобряване на обслужването на клиентите
LLM могат значително да подобрят обслужването на клиентите, като обработват значителна част от клиентските заявки. Те могат да се използват в чатботове или виртуални асистенти, за да отговарят на въпроси относно банкови услуги, да отстраняват често срещани проблеми и да предоставят бързо подходяща информация. С LLM банковите институции могат да предложат 24/7 поддръжка на клиенти и да освободят човешките агенти от рутинни задачи, за да им помогнат да се съсредоточат върху по-сложни проблеми.
Предоставяне на персонализирани препоръки
Блясъкът на LLM се крие в способността им да персонализират банковото изживяване. Използвайки своите сложни алгоритми, те могат да навлязат дълбоко във финансовите данни на клиента, да разберат неговите изисквания и предпочитания и впоследствие да изложат подходящи препоръки за услуги като кредитни карти, заеми или спестовни сметки. Това означава, че клиентите са въоръжени с необходимата им информация, за да вземат най-добрите решения. Освен това, това е печалба за банките, тъй като те могат да използват тези прозрения, за да продават и кръстосано продават своите предложения оптимално.
Откриване на измами
Когато става въпрос за откриване на измами, LLM се оказват безценен актив. Те проверяват данните за транзакциите и са умели в идентифицирането на аномалии, които биха могли да сигнализират за потенциални измамни дейности. Този допълнителен слой на сигурност предлага спокойствие на клиентите. За банките използването на силна система за предотвратяване на измами помага много за минимизиране на рисковете и запазване на тяхната репутация.
Подпомагане на съответствието и регулирането
Банковото дело е силно регулиран сектор. LLM могат да помогнат на банките да се ориентират в тези сложни регулации, като предоставят актуализации в реално време за регулаторни промени, подпомагат с необходимата документация и отговарят на въпроси, свързани с проблеми със съответствието. Това гарантира, че банките поддържат съответствие и намалява риска от скъпи глоби и увреждане на репутацията.
Улесняване на финансовото планиране
LLM могат също да помогнат на клиентите с финансово планиране и бюджетиране. Те могат да помогнат на клиентите да създадат финансов план, да проследят разходите и да дадат съвети за постигане на финансовите си цели. Това предоставя ценна услуга на клиентите и им помага да управляват финансите си по-ефективно.
Оценка на кредитния риск
Когато става въпрос за кредитиране, банките трябва да оценят кредитния риск. LLM могат да помогнат с това, като анализират различни точки от данни, като кредитни резултати, финансова история и доходи. Въз основа на този анализ, LLM може да помогне на банките да вземат информирани кредитни решения, намалявайки риска от неизпълнение на кредити.
Управление на инвестиционни портфейли
За банките, предлагащи инвестиционни услуги, LLM могат да предложат безценна помощ. Те могат да анализират пазарните тенденции и да предоставят препоръки относно разпределението на портфейла. Това може да доведе до по-оптимизирани портфейли за клиентите и да им помогне да постигнат инвестиционните си цели.
Насърчаване на финансовото образование
LLM могат да играят значителна роля за подобряване на финансовата грамотност. Те могат да обяснят сложни финансови концепции и да предоставят уроци на клиентите. Това не само дава възможност на клиентите да вземат по-добри финансови решения, но също така насърчава по-силна връзка между банката и нейните клиенти.
Създаване на персонализиран голям езиков модел за застраховане: Изчерпателно ръководство за данни за обучение
Обучението на специфичен за застраховането голям езиков модел изисква разнообразни и представителни данни, които точно капсулират езика и терминологията на застрахователния домейн. Ето различните типове източници на данни, които могат да служат като ценни данни за обучение.
Уебсайтове на застрахователни компании
Уебсайтовете на застрахователните компании са съкровищница от данни. Те съдържат подробности за правилата, формуляри за искове и често задавани въпроси (ЧЗВ). Тези данни са богати на специфичен за индустрията език и могат да помогнат на LLM да разбере нюансите на различните застрахователни полици и процеса на искове. Той също така предоставя представа за това как застрахователните компании взаимодействат с клиентите и обяснява сложни термини и концепции.
Индустриални публикации
Търговски списания, списания и бюлетини от застрахователния сектор са други чудесни източници на данни за обучение. Те съдържат статии, казуси и доклади за различни аспекти на застраховането, като застраховане, оценка на риска и управление на полици. Използвайки тези данни, LLM може да научи за тенденциите в индустрията, най-добрите практики и предизвикателствата, пред които са изправени застрахователните компании.
Документи на регулаторната агенция
Застраховането е силно регулирана индустрия. Правителствените агенции, отговорни за тези разпоредби, публикуват насоки и правила, които могат да послужат като ценни данни за обучение. Тези данни могат да помогнат на LLM да разбере правния и регулаторен пейзаж на застрахователната индустрия, за да гарантира, че предоставя точни и съвместими отговори.
Онлайн форуми и дискусионни табла
Ценни са и онлайн пространствата, където хората обсъждат застрахователни теми. Те са домакини на разговори относно политики, покритие и искове. Това съдържание, генерирано от потребителите, може да помогне на LLM да научи как клиентите говорят за застраховането, проблемите, с които се сблъскват, и въпросите, които често задават.
Данни за застрахователни искове
Данните за застрахователни претенции, като анонимни формуляри за искове и бележки за корекции, могат да дадат информация за процеса на искове. Тези данни могат да помогнат на LLM да разбере езика, използван при обработката на искове, и различните фактори, които влизат в действие по време на процеса.
Наръчници и документация за обучение
Застрахователните компании използват ръководства за обучение и документация, за да обучават своите служители. Това съдържание е идеално за обучение на LLM, тъй като предоставя изчерпателни данни за застрахователните практики, политики и процедури в структуриран и подробен формат.
Казуси и правни документи
Казуси, съдебни решения и правни документи, свързани със застрахователни искове и спорове, предлагат богати данни за обучение. Те могат да помогнат на LLM да научи за правния език и термини, използвани в застрахователната индустрия, и да разбере как се обработват застрахователни спорове.
Клиентски отзиви и обратна връзка
Прегледите на клиентите и обратната връзка могат да осигурят данни от реалния свят за това как клиентите възприемат техните застрахователни полици и преживявания. Тези данни могат да помогнат на LLM да научи за често срещаните притеснения на клиентите, настроенията и езика, използван за обсъждане на застрахователен опит.
Индустриални доклади и пазарни проучвания
Докладите за пазарни проучвания и индустриалните проучвания предоставят данни за пазарните тенденции и предпочитанията на клиентите. Тези данни могат да помогнат на LLM да разбере по-широкия застрахователен пазар и да бъде в крак с текущите тенденции и прозрения в индустрията.
Публикации и блогове в социалните медии
Публикациите в социалните медии, блоговете и статиите, свързани със застраховането, могат да предоставят разнообразни и подходящи данни. Те улавят езика и тона, използвани в по-неформалните онлайн комуникации относно застраховането, което позволява на LLM да се справя с различни стилове на комуникация.
