Центральные банки внедряют искусственный интеллект, несмотря на риски

Центральные банки осваивают искусственный интеллект несмотря на присутствующие риски

Новое исследование Банка международных расчетов (БМР), посвященное применению искусственного интеллекта (ИИ) центральными банками, предупреждает регуляторов банковской системы об осязаемых рисках, связанных с этой развивающейся технологией.

В девятистраничном отчете, названном «Искусственный интеллект в центральном банковском дело», речь идет о применении и рисках использования так называемых моделей больших языков (МБЯ) центральными банками по всему миру. Оговорив их в качестве ранних пользователей, центральные банки все больше опираются на ИИ-модели для анализа, уже давно прежде, чем в 2022 году они оказались на волоске из-за этой технологии.

Что касается практической пользы, большинство центральных банков полагаются на ИИ-модели для сбора информации, поскольку сложность современных данных делает человеческие усилия практически ненужными. Модели ИИ все чаще используются для выборки, очистки и соотнесения информации с имеющимися источниками, поскольку центральные банки применяют проверенные методы машинного обучения для своей деятельности.

Центральные банки обращаются к ИИ-обеспеченному финансовому анализу для принятия решений о денежно-кредитной политике. С использованием нейронных сетей и моделей случайного леса центральные банки могут получать доступ к данным в реальном времени ожиданий инфляции и получать обратную связь о результативности денежно-кредитной политики путем анализа сообщений в социальных сетях.

В отчете говорится: «Просеивая эту огромную информацию, чтобы извлечь актуальные идеи, можно затратить очень много времени, и с растущим объемом данных это становится практически непосильной задачей».

Некоторые банковские регуляторы используют МБЯ для краткого изложения финансовым отчетам и новостям, чтобы отслеживать экономические тенденции и интерпретировать интервью с руководителями компаний и рыночными экспертами. Языковые модели центральных банков (ЯМЦБ), созданные БМР, успешно предсказывали реакции на объявления, касающиеся денежно-кредитной политики.

Другие сферы применения включают использование ИИ-систем для контроля и наблюдения за платежными системами. ИИ-системы продемонстрировали свою компетентность в выявлении неправомерных финансовых операций, что является ключевой тенденцией, необходимой для предотвращения отмывания денег и кибератак.

Недавно Бразильский центральный банк запустил модель классификации ADAM, которая предсказывает, какие заемщики наиболее вероятно не будут возвращать свои кредиты кредиторам. Другие регуляторы банковской системы обращаются к ИИ-системам, чтобы предсказать поведение потребителей в ответ на запуск цифровой валюты центрального банка.

Риски, стоящие перед центральным банком

С использованием ИИ остаются присущие риски искажения результатов из-за представленных входных наборов данных. Генеративные модели ИИ сталкиваются с еще более серьезной проблемой галлюцинации, требующей надзора человека для снижения вероятности ошибок.

В краткосрочной перспективе центральным банкам придется потратить больше денег на обучение своих сотрудников новым навыкам в области ИИ для применения соответствующих систем в их работе. Однако, по прогнозам, центральные банки столкнутся с серьезной конкуренцией от частных финансовых учреждений, которые будут привлекать сотрудников с продвинутыми навыками в области ИИ, учитывая разницу в зарплате между частным и государственным секторами.

Для того чтобы искусственный интеллект работал согласно закону и успешно преодолевал возрастающие вызовы, необходимо, чтобы он был интегрирован с блокчейн-системой предприятия, которая обеспечивает качество и владение вводимыми данными, позволяя сохранять данные в безопасности и гарантируя их неизменность. Ознакомьтесь с материалами CoinGeek о данной развивающейся технологии, чтобы узнать больше о том, почему блокчейн предприятия станет основой ИИ.