LLM dalam Layanan Keuangan: Mengoptimalkan Potensi Era Baru

LLM dalam layanan keuangan kini menjadi inovasi terdepan yang mengubah cara industri beroperasi. Selain itu, Large Language Models (LLMs) telah menjadi perbincangan utama di industri teknologi. Model yang paling populer saat ini – OpenAI’s ChatGPT – terbukti sangat berguna untuk tugas sehari-hari. Mulai dari merangkum teks hingga menulis email, teknologi ini membantu meningkatkan efisiensi kerja.

Namun, menggunakan LLM pihak ketiga memiliki risiko dan keterbatasan. Oleh karena itu, Bloomberg meluncurkan LLM mereka sendiri bernama BloombergGPT. Model ini dirancang khusus untuk trader keuangan dan investor. Lebih lanjut, ini menandai pencapaian signifikan dalam penerapan LLM dalam layanan keuangan.

Bagaimana LLM Membantu Trader Memahami Berita Keuangan

BloombergGPT dirancang khusus untuk membantu trader dan investor menganalisis data. Dengan demikian, mereka dapat membuat keputusan investasi yang lebih baik. Sebagai contoh, model ini dapat mendeteksi apakah headline berita mengindikasikan kenaikan atau penurunan harga saham.

LLM yang didesain khusus untuk bidang keuangan menganalisis berbagai sumber informasi. Ini termasuk berita, laporan keuangan, dan media sosial. Selanjutnya, sistem mengidentifikasi tren dan pola yang relevan. Mirip seperti Bing Chat, BloombergGPT dapat menjawab pertanyaan seperti “Siapakah CEO dari Citigroup Inc?” dengan akurat.

Kemampuan ini dimungkinkan karena BloombergGPT dilatih menggunakan data proprietary selama 40 tahun. Akibatnya, LLM dapat mengidentifikasi perusahaan, entitas bisnis, dan simbol saham. Bloomberg akan mengintegrasikan LLM ke dalam Bloomberg Terminal. Dengan begitu, pengguna mendapat nilai lebih dari database mereka.

Cara LLM Merevolusi Layanan Keuangan Modern

BloombergGPT menunjukkan bagaimana LLMs dapat mentransformasi industri jasa keuangan. Teknologi ini mengotomatisasi dan menyederhanakan berbagai proses. Selain itu, LLMs yang dikondisikan khusus dapat menganalisis data besar. Mereka juga mengidentifikasi pola dan membuat prediksi dengan akurasi tinggi.

Deteksi Fraud dengan LLM dalam Layanan Keuangan

Salah satu aplikasi penting adalah deteksi fraud. LLMs dilatih menggunakan data historis dan pola transaksi. Kemudian, mereka mengidentifikasi kemungkinan fraud dengan mendeteksi aktivitas tidak biasa. Sistem dapat membuat aturan untuk memberitahu institusi keuangan saat fraud terdeteksi.

Hasilnya, bank dapat mengambil tindakan segera. Ini termasuk memblokir transaksi atau akun untuk mencegah kerugian lebih besar.

Peningkatan Customer Service dengan AI

Use case umum lainnya adalah AI bots untuk customer service. General LLMs sudah meningkatkan efisiensi customer service. Namun, LLM khusus keuangan dapat meningkatkannya lebih jauh.

LLM fokus industri keuangan memproses pertanyaan customer yang spesifik. Mereka memberikan jawaban yang lebih baik dan akurat. Dengan demikian, AI bots dapat menangani pertanyaan kompleks. Ini mengurangi beban kerja agen customer service dan meningkatkan waktu respons.

Masa Depan LLM dalam Layanan Keuangan

Ada beberapa cara lain menggunakan LLMs untuk meningkatkan efisiensi. Teknologi ini dapat digunakan untuk penerimaan karyawan. Selain itu, dapat memberikan informasi penting kepada karyawan baru.

Pada industri yang sangat diatur seperti perbankan dan asuransi, LLMs dapat membantu. Mereka menganalisis dokumen regulasi dan mengidentifikasi bagian relevan. Kemudian, sistem menentukan tindakan yang diperlukan untuk compliance.

Tantangan dan Peluang Masa Depan

Meskipun BloombergGPT mengesankan, model ini hanya berfungsi dalam bahasa Inggris. Hal ini membatasi aplikasinya pada pasar global. Oleh karena itu, masa depan LLM dalam layanan keuangan adalah model multi-bahasa.

LLM keuangan bukanlah hal baru. Sebenarnya, makalah penelitian tentang topik ini telah diterbitkan 6 bulan sebelum pengumuman BloombergGPT. Namun, model AI khusus ini memiliki potensi besar untuk merevolusi sektor layanan keuangan.

Teknologi ini dapat membantu otomatisasi dan menyederhanakan proses. Selain itu, meningkatkan akurasi dan efisiensi. Yang terpenting, mengurangi risiko kesalahan manusia. Institusi keuangan yang mengadopsi teknologi LLM akan mendapat keunggulan kompetitif.