Was ist ein großes Sprachmodell? Und warum ist es für Compliance-Teams wichtig?
Große Sprachmodelle (LLMs) sind eine Form der künstlichen Intelligenz, die durch das Lernen aus riesigen Mengen schriftlicher Daten natürlich klingende Texte interpretieren und produzieren kann. Obwohl sie oft mit Verbraucheranwendungen in Verbindung gebracht werden, beginnen LLMs, Branchen wie Finanzen, Compliance und Risikomanagement neu zu gestalten.
LLMs werden auch in verschiedenen Branchen rasch eingeführt, was ihre Vielseitigkeit und ihre weitreichenden Auswirkungen über Compliance und Finanzen hinaus unter Beweis stellt.
Für Compliance-Teams, die mit steigenden Datenmengen, sich wandelnden regulatorischen Anforderungen und dem Druck, schnell zu handeln, konfrontiert sind, bieten LLMs sowohl Potenzial als auch Risiken. Diese Technologien treiben innovative Lösungen im Bereich Compliance und anderen Sektoren voran. Aber was genau ist ein LLM und wie sollten regulierte Unternehmen dessen Einsatz angehen?
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Was ist ein großes Sprachmodell (LLM)?
Ein LLM ist eine Art künstliche Intelligenz und Deep-Learning-Modell, das mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens entwickelt und anhand riesiger Textmengen trainiert wurde. LLMs werden anhand umfangreicher Datensätze und riesiger Trainingsdatensätze trainiert, um ihr Verständnis, ihre Fähigkeiten und ihre Gesamtleistung zu verbessern. Im Gegensatz zu herkömmlichen regelbasierten Systemen, die festen Anweisungen folgen, identifizieren LLMs Muster in der Sprache, um den Kontext zu interpretieren, Antworten zu generieren und Informationen zusammenzufassen oder zu klassifizieren.
LLMs können als hochentwickelte Vorhersage-Engines betrachtet werden. Sie sind in der Lage, ganze Dokumente zu interpretieren, Fragen zu beantworten, komplexe Sprachaufgaben zu lösen und eine Reihe von sprachgesteuerten Funktionen auszuführen. Diese Modelle können die menschliche Sprache interpretieren und sind für sprachbezogene Aufgaben konzipiert. Sie verarbeiten Eingabedaten anhand großer Trainingsdatensätze, wodurch sie in der Lage sind, sprachliche Muster und Semantik in großem Umfang zu identifizieren. LLMs können Texte generieren, die kohärent und kontextuell relevant sind.
Sie basieren auf Transformer-Architekturen, einer Art neuronalem Netzwerk. Neuronale Netzwerke bilden die Grundlage für die Struktur und das Training von LLMs und ermöglichen ihnen die Verarbeitung sequenzieller Daten und die Verwaltung weitreichender Abhängigkeiten für ein fortgeschrittenes Sprachverständnis. Dank Transformer-Architekturen können LLMs Sprache mit beeindruckender Flüssigkeit und Relevanz verarbeiten und generieren. So funktionieren große Sprachmodelle: Sie verarbeiten riesige Datenmengen, analysieren den Kontext und generieren Texte, die der menschlichen Sprache sehr ähnlich sind.
Beispiele für weit verbreitete LLMs sind GPT-4 (OpenAI), Claude (Anthropic) und LLaMA (Meta). Diese Modelle basieren nicht auf fest programmierten Regeln. Stattdessen lernen sie anhand von Beispielen und wenden dieses Wissen auf neue, unbekannte Eingaben an.
Deep Learning und Sprachmodelle
Deep Learning bildet die Grundlage für die Funktionsweise von LLMs. Durch den Einsatz fortschrittlicher neuronaler Netze, insbesondere Transformer-Modelle, werden LLMs darauf trainiert, die Struktur und Bedeutung der menschlichen Sprache zu verstehen.
Traditionelle Deep-Learning-Modelle wie rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs) wurden in Bereichen wie Sentimentanalyse, Übersetzung und Zusammenfassung eingesetzt. Transformer-basierte LLMs erweitern diese Fähigkeiten jedoch, indem sie große Datensätze effizienter und genauer verarbeiten.
Im Compliance-Kontext bedeutet dies, dass LLMs umfangreiche regulatorische Dokumente überprüfen und zusammenfassen, relevante Klauseln identifizieren und umsetzbare Erkenntnisse extrahieren können, um eine schnellere und genauere Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Wie funktionieren LLMs? (Einfach erklärt)
LLMs verwenden Transformer-Neuralnetzwerke, um Muster in der Sprache zu erkennen. Diese Modelle werden anhand von Milliarden von Wörtern aus Büchern, Websites und anderen Quellen trainiert.
LLMs generieren Antworten auf der Grundlage von Benutzereingaben und verarbeiten die bereitgestellten Informationen, um relevante Ergebnisse zu erzielen.
Nach der Ausbildung kann ein LLM:
Fragen beantworten
Dokumente zusammenfassen
Inhalte klassifizieren (z. B. handelt es sich um negative Medienberichte?)
Daten aus großen Textmengen extrahieren
Sie „verstehen“ Sprache nicht auf die gleiche Weise wie Menschen, aber sie sind sehr gut darin, Muster zu erkennen und kohärente, kontextbezogene Antworten zu generieren.
KI-Technologien und Sprachmodelle
KI-Technologien haben in den letzten Jahren rasante Fortschritte gemacht, wobei große Sprachmodelle (LLMs) an der Spitze dieser Transformation stehen. Diese fortschrittlichen KI-Systeme sind darauf ausgelegt, natürliche Sprache zu interpretieren und zu generieren, was sie für eine Vielzahl von Anwendungen unersetzlich macht. Durch einen rigorosen Trainingsprozess mit riesigen Mengen an Textdaten lernen LLMs die komplexen Muster und Beziehungen, die die menschliche Sprache ausmachen.
Im Bereich der natural language processing zeichnen sich LLMs durch ihre Leistungsfähigkeit bei komplexen Aufgaben wie Sprachübersetzung, Stimmungsanalyse und der Generierung kontextbezogener Antworten aus. Für Compliance-Prozesse bedeutet dies, dass LLMs regulatorische Dokumente effizient analysieren, potenzielle Compliance-Probleme kennzeichnen und klare, relevante Antworten auf Fragen liefern können. Durch den Einsatz dieser fortschrittlichen KI-Systeme können Compliance-Teams die Komplexität der regulatorischen Sprache und Anforderungen schneller und genauer bewältigen und so letztlich ihre Fähigkeit zum Risikomanagement und zur Einhaltung von Vorschriften verbessern.
Anwendungen in den Bereichen Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Risikomanagement
LLMs sind zwar Allzweckmodelle, ihr Wert wird jedoch am deutlichsten, wenn sie auf spezifische Branchenanforderungen angewendet werden. In Compliance- und Risikofunktionen können LLMs beispielsweise folgende Aufgaben unterstützen:
Screening negativer Medienberichte – Analyse von Nachrichten und Online-Quellen zur Erkennung von Reputationsrisiken
Name screening – Unterstützung von Analysten bei der Beurteilung, ob markierte Treffer relevant oder Fehlalarme sind
Regulierungsinformationen – Überwachung von regulatorischen Änderungen und Compliance in mehreren Rechtsräumen
Alarm-Triage – Kategorisierung und Zusammenfassung von Alarmen für eine schnellere Reaktion
Sie sind besonders hilfreich in Umgebungen, in denen unstrukturierte Daten vorherrschen, wie z. B. Kunden-Onboarding-Dokumente, E-Mails, Fallakten oder Medieninhalte.
LLMs können dabei helfen, potenzielle Compliance-Probleme zu identifizieren und Compliance-Risiken zu mindern, indem sie Vorschriften interpretieren, Daten analysieren und Problembereiche kennzeichnen. Außerdem verbessern sie die Compliance-Effizienz, indem sie die Prozesse zur Überwachung und Berichterstattung im Bereich der Regulierung optimieren.
LLMs können auch die Überprüfung interner Richtlinien und externer Vorschriften verbessern und Compliance-Teams dabei unterstützen, Probleme früher zu erkennen und Lücken in der Aufsicht zu reduzieren.
Datenanalyse und große Sprachmodelle
Große Sprachmodelle sind leistungsstarke Werkzeuge für die Datenanalyse, die große Datensätze verarbeiten und interpretieren können, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Durch den Einsatz ausgefeilter Modelle für maschinelles Lernen können LLMs Trends erkennen, Ergebnisse vorhersagen und umsetzbare Empfehlungen geben, die eine fundierte Entscheidungsfindung unterstützen. Durch ihre Fähigkeit, Routineaufgaben wie Datenbereinigung, Kategorisierung und Vorverarbeitung zu automatisieren, können Compliance-Experten sich auf komplexere und strategischere Aktivitäten konzentrieren.
Um die Vorteile von LLMs bei der Datenanalyse optimal zu nutzen, ist es entscheidend, hochwertige, vielfältige und relevante Trainingsdaten zu verwenden. Dadurch wird sichergestellt, dass die Modelle ihre Genauigkeit verbessern und bei der Analyse großer Datensätze zuverlässige Ergebnisse liefern können. Durch die Integration von LLMs in Compliance-Workflows können Unternehmen ihre Effizienz steigern, menschliche Fehler reduzieren und tiefere Einblicke aus ihren Daten gewinnen, während sie sich gleichzeitig weiterhin stark auf die regulatorischen Anforderungen konzentrieren können.
Vorteile für Compliance-Teams
Die Einführung von LLM-gestützten Tools kann mehrere wesentliche Vorteile bieten:
Reduzierung manueller Arbeit durch Dokumentenanalyse und Zusammenfassung
Verbesserte Genauigkeit bei der Vorsorgeuntersuchung und Entscheidungsfindung
Schnellere Reaktion auf neue Risiken und Veränderungen
Mehrsprachige Verarbeitung für globale Operationen
Unterstützung für menschliche Analysten, wobei die Entscheidungsfindung in menschlicher Hand bleibt
Verbesserte Prozesse für Datenverarbeitung, Datenmanagement und Compliance-Überwachung
Verbesserte Abstimmung zwischen politischen und regulatorischen Erwartungen
Automatisierung komplexer Aufgaben in Compliance-Prozessen, Verbesserung der Produktivität und Effizienz
Verbesserte Datensicherheit und verstärkte Sicherheitsmaßnahmen bei allen Compliance-Prozessen
In einigen Branchen, wie beispielsweise dem Gesundheitswesen, tragen LLMs auch dazu bei, Fehler zu reduzieren und regulatorische Arbeitsabläufe zu optimieren. Sie unterstützen medizinisches Fachpersonal, indem sie die Einhaltung von Vorschriften und die Datenverwaltung optimieren und die Datensicherheit gewährleisten, was für den Schutz sensibler medizinischer Informationen von entscheidender Bedeutung ist. Diese Vorteile gelten nicht nur für den Finanzbereich, sondern auch für andere Branchen, sofern sie verantwortungsbewusst eingesetzt werden.
Menschliches Fachwissen und LLMs
Trotz ihrer Leistungsfähigkeit sind LLMs kein Ersatz für Compliance-Experten. Menschliches Urteilsvermögen ist unerlässlich, um Ergebnisse zu interpretieren, regulatorische Zusammenhänge zu vermitteln und Risiken zu managen.
Experten spielen auch eine wichtige Rolle dabei, sicherzustellen, dass die Trainingsdaten unvoreingenommen und repräsentativ sind. Ihr Beitrag hilft dabei, Risiken durch schlecht generalisierte oder ungenaue Ergebnisse zu vermeiden.
Die Kombination von KI mit fachkundiger Aufsicht ermöglicht zuverlässigere Ergebnisse und schafft ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit einerseits und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften andererseits.
Risiken und Einschränkungen
Wie jede Technologie haben auch LLMs ihre Grenzen. In regulierten Branchen müssen diese Risiken klar verstanden und aktiv gemanagt werden:
Ungenauigkeit – LLMs können plausible, aber falsche Inhalte generieren.
Mangelnde Transparenz – Ihre Argumentation ist im Rahmen von Audits schwer nachvollziehbar.
Datenschutz – Besonders relevant im Rahmen der DSGVO beim Umgang mit sensiblen Informationen
Regulatorische Unsicherheit – Die rechtlichen Rahmenbedingungen für KI befinden sich noch in der Entwicklung.
Inkonsistenz – Die Ergebnisse können je nach Eingabeaufforderungen oder Modellversionen variieren.
Rechtliche und sicherheitstechnische Risiken – Rechtliche Risiken wie Voreingenommenheit, Datenmissbrauch und Schwachstellen in der Infrastruktur können zu Haftungsrisiken führen.
Offenlegung sensibler Daten – Ohne Schutzmaßnahmen könnten sensible oder personenbezogene Daten gefährdet sein.
Verstoß gegen Compliance-Vorschriften – LLMs können Verpflichtungen wie die DSGVO oder branchenspezifische Standards übersehen.
Eine robuste Datenverwaltung, klare Prüfpfade und Zugriffskontrollen sind bei der Einsatz von LLMs in Compliance-Prozessen unerlässlich. Der „Black-Box“-Charakter von LLMs kann erhebliche Herausforderungen für die Transparenz und Rechenschaftspflicht in Gerichtsverfahren mit sich bringen, insbesondere bei behördlichen Prüfungen oder gerichtlichen Überprüfungen.
Datenschutzaspekte
Bei der Bereitstellung großer Sprachmodelle muss der Datenschutz oberste Priorität haben. LLMs benötigen riesige Mengen an Trainingsdaten, die manchmal sensible oder vertrauliche Informationen enthalten können. Um den Datenschutz zu gewährleisten, sollten Unternehmen strenge Zugriffskontrollen und robuste Datenschutzmaßnahmen implementieren und alle relevanten gesetzlichen Anforderungen einhalten, beispielsweise die der Europäischen Arzneimittelagentur.
Eine kontinuierliche Überwachung und menschliche Kontrolle sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass LLMs verantwortungsbewusst eingesetzt werden und vertrauliche Daten nicht versehentlich offengelegt werden. Durch die Festlegung klarer Sicherheitsprotokolle und die regelmäßige Überprüfung der Modellergebnisse können Unternehmen Sicherheitsrisiken mindern und die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen gewährleisten. Letztendlich trägt ein proaktiver Ansatz zum Datenschutz dazu bei, Vertrauen aufzubauen und sicherzustellen, dass die Verwendung von LLMs sowohl den gesetzlichen Verpflichtungen als auch den ethischen Standards entspricht.
Ethische Überlegungen
Die Einführung großer Sprachmodelle rückt wichtige ethische Überlegungen in den Vordergrund. Eine der größten Herausforderungen ist das Risiko voreingenommener Daten, die zu unfairen oder verzerrten Ergebnissen führen können. Um dem entgegenzuwirken, ist es unerlässlich, vielfältige und repräsentative Trainingsdatensätze zu verwenden, damit das Modell ein breites Spektrum an Perspektiven und Erfahrungen widerspiegelt.
Transparenz und Erklärbarkeit sind ebenfalls von entscheidender Bedeutung. Organisationen sollten klare Informationen über die Datenquellen, Algorithmen und Einschränkungen ihrer LLMs bereitstellen, damit die Nutzer nachvollziehen können, wie Entscheidungen getroffen werden. Darüber hinaus sollten LLMs so eingesetzt werden, dass die Autonomie und Würde des Menschen gewahrt bleibt und Missbrauch oder Ausbeutung vermieden werden. Durch die Priorisierung von Fairness, Transparenz und Verantwortlichkeit können Organisationen sicherstellen, dass ihre Nutzung großer Sprachmodelle den höchsten ethischen Standards entspricht.
Regulatorische Standards und Compliance
Unternehmen, die LLMs einsetzen, müssen sich an Branchenstandards und gesetzliche Verpflichtungen halten. Im Finanzwesen gehören dazu die DSGVO und andere Datenschutzgesetze. Im Gesundheitswesen bedeutet dies die Einhaltung von Vorschriften wie HIPAA.
Compliance-Teams sollten eng mit Technologieanbietern zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass Modelle gemäß diesen Anforderungen trainiert und eingesetzt werden. Dazu gehören:
Verwendung konformer Trainingsdaten
Einbettung der Erklärbarkeit in das System
Regelmäßige Überprüfung der Ergebnisse und Kennzeichnung von Anomalien
Durch die von Anfang an erfolgende Abstimmung der Entwicklung mit den Vorschriften können Unternehmen LLMs einführen, ohne dabei Datenschutzbestimmungen oder gesetzliche Verpflichtungen zu verletzen.
Verantwortungsbewusste Nutzung in Compliance-Einstellungen
LLMs sollten Compliance-Fachleute unterstützen, nicht ersetzen. Zu einer verantwortungsvollen Nutzung gehört:
Menschen in alle Entscheidungen einbeziehen
Sicherstellen, dass die Ergebnisse überprüft und validiert werden
Aufrechterhaltung transparenter Prüfpfade
Anpassung an die DSGVO, das KI-Gesetz und andere relevante Standards
Gezielte Feinabstimmung zur Erhöhung der Zuverlässigkeit
Generative KI und Codequalität
Generative KI, die auf großen Sprachmodellen basiert, verändert die Art und Weise, wie Unternehmen an Codequalität und Softwareentwicklung herangehen. LLMs können routinemäßige Programmieraufgaben automatisieren, Code-Schnipsel generieren, Verbesserungen vorschlagen und sogar potenzielle Fehler identifizieren, bevor sie zu Problemen werden. Dies verbessert nicht nur die betriebliche Effizienz, sondern trägt auch dazu bei, das Risiko menschlicher Fehler in Codebasen zu verringern.
Um sicherzustellen, dass der generierte Code den Unternehmensstandards entspricht und keine Schwachstellen aufweist, ist es wichtig, LLMs mit hochwertigen Code-Datensätzen zu trainieren und sie für bestimmte Programmiersprachen und Aufgaben zu optimieren. Menschliches Fachwissen bleibt unverzichtbar, denn die Überprüfung und Validierung von KI-generiertem Code gewährleistet die Übereinstimmung mit den Geschäftszielen und regulatorischen Anforderungen. Durch die Kombination der Stärken generativer KI und qualifizierter Fachkräfte können Unternehmen eine höhere Codequalität erreichen, Entwicklungsprozesse optimieren und die laufenden Compliance-Bemühungen unterstützen.
Die Zukunft von Compliance und LLMs
Die Einführung von LLMs wird weiter zunehmen, insbesondere da die regulatorischen Rahmenbedingungen ausgereifter werden und das Vertrauen in KI-Tools wächst. Im Bereich Compliance werden diese Modelle dazu beitragen, wiederkehrende Aufgaben mit hohem Volumen zu automatisieren und gleichzeitig die Risikoerkennung und das Bewusstsein für regulatorische Anforderungen zu verbessern.
Gleichzeitig werden ethische und rechtliche Bedenken weiterhin im Vordergrund stehen. Unternehmen müssen in die Weiterbildung ihrer Compliance-Teams und die Entwicklung verantwortungsvoller KI-Richtlinien investieren, um sicherzustellen, dass KI ihre regulatorischen Verpflichtungen unterstützt und nicht untergräbt.
Neue Ansätze wie die Retrieval-Augmented Generation (RAG) können die Genauigkeit, Transparenz und das Vertrauen in KI-Systeme weiter verbessern und sie damit besser für compliancekritische Umgebungen geeignet machen.
Schlussfolgerung
LLMs stellen einen großen Fortschritt in der KI-Fähigkeit dar. Für Compliance-Teams ist ihre Fähigkeit, unstrukturierte Daten zu verarbeiten, zusammenzufassen und zu interpretieren, sehr vielversprechend. Eine verantwortungsvolle Umsetzung ist jedoch von entscheidender Bedeutung.
Durch die Kombination dieser Tools mit menschlicher Aufsicht und einer starken regulatorischen Angleichung können Unternehmen LLMs nutzen, um ihre Effizienz zu steigern, ihre Entscheidungsfindung zu verbessern und in einem sich schnell entwickelnden regulatorischen Umfeld konform zu bleiben.
Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle verantwortungsbewusst.
Wenn Ihr Compliance-Team mit komplexen Vorschriften und Datenmengen zu tun hat, ist es jetzt an der Zeit, sich mit LLMs zu befassen. Bei sorgfältiger und kontrollierter Einsatzweise können diese Tools die Effizienz, Genauigkeit und das Risikomanagement erheblich verbessern.
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