Teknologi telah berkembang pesat dalam beberapa dekade terakhir, mengubah cara kita hidup, bekerja, dan berinteraksi dengan dunia di sekitar kita.
Regulatory technology (regtech) adalah solusi berbasis teknologi informasi dan kecerdasan buatan (AI) yang digunakan untuk membangun sistem tata kelola, kepatuhan, pengawasan transaksi, dan pelaporan yang lebih komprehensif dan efisien. Dalam beberapa tahun terakhir, telah terjadi peningkatan minat terhadap penggunaan LLM dalam regtech.
LLM, atau large language model, adalah jenis AI yang mampu menghasilkan teks, menerjemahkan bahasa, menulis berbagai jenis konten kreatif, dan menjawab pertanyaan dengan cara yang informatif. LLM memiliki potensi untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi regtech dalam berbagai cara.
Peningkatan Efisiensi
LLM dapat digunakan untuk otomatisasi tugas-tugas manual yang saat ini dilakukan oleh manusia, seperti analisis data, pembuatan laporan, dan penegakan kepatuhan. Hal ini dapat membantu regulator dan industri untuk menghemat waktu dan biaya.
Misalnya, LLM dapat digunakan untuk menganalisis data transaksi dalam jumlah besar untuk mendeteksi potensi pelanggaran peraturan. Hal ini dapat menghemat waktu dan tenaga regulator dalam melakukan analisis data secara manual.
Peningkatan Akurasi
LLM dapat digunakan untuk mendeteksi potensi pelanggaran peraturan dengan lebih akurat daripada manusia. Hal ini karena LLM mampu mempelajari pola dan tren data yang kompleks dengan lebih baik.
Misalnya, LLM dapat digunakan untuk mendeteksi transaksi yang mencurigakan, seperti pencucian uang dan pendanaan terorisme.
Peningkatan Pemahaman Peraturan
LLM dapat digunakan untuk membantu regulator dan industri untuk memahami peraturan yang kompleks dengan lebih mudah. Hal ini dapat membantu mereka untuk mematuhi peraturan secara lebih efektif.
Misalnya, LLM dapat digunakan untuk menerjemahkan peraturan dari satu bahasa ke bahasa lain, atau untuk memberikan ringkasan peraturan yang mudah dipahami.
Tantangan LLM dalam Regtech
Meskipun LLM memiliki potensi yang besar, ada beberapa tantangan yang perlu dihadapi dalam penerapannya dalam regtech. Berikut adalah beberapa tantangan tersebut:
- Keakuratan: LLM masih memiliki potensi untuk membuat kesalahan, terutama jika data pelatihannya tidak akurat.
- Transparansi: LLM dapat menjadi black box, sehingga sulit untuk memahami bagaimana mereka membuat keputusan. Hal ini dapat menimbulkan masalah kepercayaan.
- Keadilan: LLM dapat bias, sehingga penting untuk memastikan bahwa mereka tidak menghasilkan diskriminasi.
Adopsi LLM dalam Regtech
Adopsi LLM dalam regtech masih dalam tahap awal, tetapi diperkirakan akan meningkat pesat di masa depan. Hal ini karena LLM memiliki potensi untuk memberikan manfaat yang signifikan bagi regulator dan industri.
Berikut adalah beberapa contoh penerapan LLM dalam regtech:
- Otomasi analisis data: LLM telah digunakan oleh regulator di berbagai negara untuk menganalisis data transaksi dalam jumlah besar untuk mendeteksi potensi pelanggaran peraturan.
- Pembuatan laporan otomatis: LLM telah digunakan oleh industri keuangan untuk membuat laporan kepatuhan secara otomatis, sehingga mereka dapat menghemat waktu dan biaya.
- Penegakan kepatuhan: LLM telah digunakan oleh regulator untuk mendeteksi potensi pelanggaran peraturan secara proaktif, sehingga mereka dapat mengambil tindakan lebih cepat untuk mencegah terjadinya kerugian keuangan.
Data Pendukung Terkait Penggunaan LLM dalam Regtech
- Menurut laporan McKinsey Global Institute, penggunaan LLM dalam regtech dapat menghemat biaya hingga USD 100 miliar per tahun.
- Studi dari IBM menemukan bahwa LLM dapat meningkatkan akurasi deteksi pelanggaran peraturan hingga 90%.
- Sebuah survei oleh KPMG menemukan bahwa 80% regulator berencana untuk mengadopsi LLM dalam tiga tahun ke depan.
Berikut adalah beberapa contoh spesifik dari penerapan LLM dalam regtech:
- Regulator di Amerika Serikat menggunakan LLM untuk menganalisis data transaksi keuangan untuk mendeteksi potensi pencucian uang.
- Industri keuangan di Inggris menggunakan LLM untuk membuat laporan kepatuhan secara otomatis.
- Regulator di Uni Eropa menggunakan LLM untuk mendeteksi potensi pelanggaran peraturan lingkungan.
Voic suara