Центральні банки використовують штучний інтелект незважаючи на ризики

Центральні банки приймають штучний інтелект незважаючи на вбудовані ризики

Нове дослідження Банку міжнародних розрахунків (БІС), яке досліджує використання центральними банками інструментів штучного інтелекту, попереджає банківські регулятори про вбудовані ризики, пов`язані з новою технологією.

Дев`ятисторінковий звіт під назвою `Штучний інтелект в центральному банківському секторі` аналізує використання моделей великого розміру мови (LLM) Центральними банками по всьому світу. Центральні банки, що вже прийняли цю технологію, віддають перевагу моделям штучного інтелекту для аналізу перед тим, як вони отримали широке визнання в кінці 2022 року.

У плані корисності більшість центральних банків покладаються на моделі штучного інтелекту для збору інформації, оскільки складність сучасних даних майже повністю вилучає зусилля людей. Моделі штучного інтелекту все частіше використовуються для вибіркового збору даних, їх очищення, а також встановлення зв`язків із існуючими джерелами, оскільки центральні банки використовують перевірені методи машинного навчання для своєї роботи.

Центральні банки звертаються до фінансового аналізу, підкріпленого штучним інтелектом, для прийняття рішень щодо грошової політики. З використанням нейронних мереж і моделей випадкового лісу центральні банки можуть отримувати дані в реальному часі про очікування інфляції та отримувати інформацію про ефективність грошової політики шляхом аналізу дописів у соціальних мережах.

`Процес перегляду всієї цієї кількості інформації для вилучення актуальних висновків займає багато часу і зі зростанням обсягів даних стає практично неможливим`, - йдеться у звіті.

Декілька банківських регуляторів використовували LLM для підсумування фінансових звітів та новин з метою відслідковування економічних тенденцій та тлумачення інтерв`ю з керівниками бізнесу та ринковими експертами. Моделі мови центральних банків (CB-LM), розроблені БІС, успішно передбачали реакції на оголошення, пов`язані з грошовою політикою.

Інші використання включають впровадження систем штучного інтелекту для нагляду та контролю платіжних систем. Системи штучного інтелекту проявили свою ефективність у виявленні незвичайних фінансових трансакцій, ключового тренду, необхідного для припинення відмивання грошей та кібератак.

Недавно Центральний банк Бразилії запустив класифікаційну модель ADAM, яка передбачає позичальників, які ймовірно не зможуть погасити свої кредити перед кредиторами. Інші банківські регулятори звертаються до систем штучного інтелекту, щоб передбачити поведінку споживачів у відповідь на запуск цифрової валюти центрального банку (ЦБЦ).

Ризики, які стикається центральний банк

З використанням штучного інтелекту існують вбудовані ризики того, що результати будуть спотворені, через використання наборів даних для навчання. Моделі генеративного штучного інтелекту мають навіть більш серйозну проблему галюцинацій, і їм потрібен нагляд людини, щоб зменшити ймовірність помилок.

У короткостроковій перспективі центральні банки будуть зобов`язані витрачати значні кошти на навчання свого персоналу навичкам роботи зі штучним інтелектом для впровадження цих систем в свою роботу. Однак передбачається, що центральні банки зіткнуться з жорсткою конкуренцією від приватних фінансових установ за спеціалістів, що володіють високим рівнем володіння штучним інтелектом, через розрив у зарплаті між приватними секторами та державними установами.

Щоб штучний інтелект працював коректно з дотриманням закону і успішно впорався з ростом викликів, йому потрібно інтегрувати підприємницьку систему блокчейну, яка забезпечує якість вводу та володіння даними, забезпечуючи безпеку даних та гарантуючи незмінність даних. Ознайомтеся з освітленням CoinGeek про цю нову технологію, щоб дізнатися більше про те, чому підприємницький блокчейн стане основою штучного інтелекту.