概要
In the fight against financial fraud, financial institutions need every advantage they can get. GenAI with RAG can give them a leg up in KYC/AML activities. By focusing on data, models, and efficiency, firms can maximize the potential of GenAI with RAG.
在最近的一篇部落格文章中，「KYC/AML 面臨挑戰？ RAG 的 GenAI 帶來成果，”我們探討了金融機構如何運用運用運用擷取擴增世代 （RAG） 強化的生成 AI （GenAI），以增進對客戶 （KYC）/反洗錢 （AML） 成果的認識。 金融公司面臨日益複雜的不法份子和最近數十億美元的罰款，需要一切優勢。
資料、模型和效率是關鍵領域
這種方法在效率、準確性和適應性方面取得了巨大優勢，但必須考慮一些關鍵的考慮因素，才能最大限度地提高 GenAI 與 RAG 的潛力，同時降低風險和限制。廣義來說，有三個領域需要特別注意：
資料
安全性與品質是資料與 GenAI 與 RAG 的兩大指南。
為了安全起見，絕對必須保護敏感的專有資料，例如個人資訊或專有分析輸出，不須任何成本。資料管理、檢索和生成的強大防護至關重要。
就品質而言，在資料獲取和處理衝突或不一致的資訊時，應謹慎小心。首先，最好的資料是絕對要求作為原始輸入。在第二種情況下，RAG 資料與用於訓練原始 GenAI 模型的資料發生衝突或在其他方面不一致時，需要流程來識別和緩解。
型號
與資料一樣，在驅動採用 RAG 的 GenAI 的模型方面，需要謹慎小心。模型應進行客製化，以最符合手頭的任務，並持續監控和更新，以維持相關性和準確性。將 RAG 整合到 LLM 可能並不總是簡單明瞭，因此需要在模型開發的預先訓練和微調階段中完成工作。最後，加入 RAG 可以減少但不能消除幻覺或其他不準確等挑戰，使模型測試和監控更加重要。
高效率
有三種方式可檢視採用 RAG 的 GenAI 效率：資料輸入、運算效能和使用者互動。有了資料輸入功能，RAG 資料與 LLM 的生成能力之間就能取得權衡。過度安裝或甚至“反應室”效應可能有問題，而太少則可能導致結果欠佳。就運算效率而言，執行非最佳化流程可能非常昂貴，尤其是使用非常龐大的資料集。正如 Gartner 所強調的，為您的 GenAI 使用案例選擇正確的儲存部署類型至關重要。高效率的索引、檢索演算法和快取功能有助於平衡所需的輸出與成本。最後，使用者回饋和澄清請求非常寶貴，在開發操作程序時應予以考慮。
圖 1：擷取擴增世代的架構概觀。
Pure Storage 為 KYC/AML 提供 RAG 功能，讓您充分利用 GenAI
以 RAG 擁抱 GenAI 代表了解決 KYC/AML 活動複雜性的重大進展。雖然存在挑戰，但能夠不斷學習和改進，提供了建立永久可擴充和動態解決方案的潛力。成功處理這些考量事項的金融機構，將有能力保護公司免受財務詐欺和聲譽損害，並遵守法規要求。
金融企業需要一個可靠且高效能的資料平台，才能利用 GenAI 的潛力進行 KYC/AML 活動。Pure Storage 為金融服務提供領域知識，以及經過驗證的 GenAI RAG 解決方案，具備必要的擴充性、彈性和低延遲資料擷取能力，可全面發揮 GenAI 的完整功能。Pure Storage 是企業的合作夥伴，因此機構可以確保他們充分利用由 RAG 強化的 GenAI 功能。
若要深入了解適用於 KYC/AML 的 RAG GenAI，請從 Pure Storage 下載最新的白皮書：「利用 GenAI 強化 KYC/AML 與打擊金融詐騙。」
Enhance Your Efforts
Learn more about using GenAI with RAG for KYC/AML to fight financial fraud.
