نماذج الذكاء الاصطناعي تبشر بالخير في التنبؤ بقرارات أسعار الفائدة للبنوك المركزية

أجرى باحثون في جامعة Sheffield Hallam دراسة رائدة توضح إمكانات نماذج اللغات الكبيرة، مثل ChatGPT، في التنبؤ بقرارات أسعار الفائدة التي تتخذها البنوك المركزية. ركزت هذه الدراسة، التي أجراها باحثون من كلية Sheffield Business School، على تحليل الخطابات التي ألقاها أعضاء لجنة السياسة النقدية في بنك إنجلترا (MPC) قبل اتخاذ قراراتهم بشأن أسعار الفائدة.

استغل الباحثون قدرات ChatGPT لتصنيف كل خطاب ضمن إحدى الفئات الثلاث: متشائم (دوفيش)، محايد، أو متشدد (هاوكيش)، بناءً على نبرة ومحتوى الخطابات. تم دمج هذه التصنيفات بعد ذلك في نموذج اقتصادي قياسي، مما سمح للباحثين بالتنبؤ بنجاح بكيفية تصويت أعضاء لجنة السياسة النقدية في اجتماعات السياسة التالية أو الاجتماعين التاليين.

قوة تنبؤية كبيرة

كشفت نتائج الدراسة أن تحليل المشاعر الذي أجراه ChatGPT للخطابات الصادرة عن البنوك المركزية لعب دوراً حاسماً في التنبؤ بسلوك التصويت المستقبلي. وتحديداً، وُجد أن أعضاء اللجنة الذين ألقوا خطابات أكثر حيادية كانوا أكثر ميلاً للتصويت لصالح رفع أسعار الفائدة في الاجتماعات اللاحقة.

أكد الدكتور Drew Woodhouse، المؤلف الرئيسي للبحث وأستاذ مساعد أول في الاقتصاد في كلية Sheffield Business School، على تداعيات نتائجهم. ووفقاً للدكتور Woodhouse، تؤكد هذه الدراسة على الإمكانات التنبؤية لأدوات مثل ChatGPT عند فك رموز المعتقدات والتوقعات البشرية. مثل هذه القدرات تحمل تداعيات كبيرة للتنبؤ بقرارات السياسة ونمذجة التوقعات الاقتصادية.

أظهرت الدراسة كفاءة ChatGPT في تصنيف اللغة الدقيقة التي يستخدمها صانعو السياسات النقدية. تمكنت نموذج الذكاء الاصطناعي من استيعاب تعقيدات لغة البنوك المركزية، والمعروفة غالباً بـ "خطاب الاحتياطي الفيدرالي" (Fed speak)، وإقامة روابط بين محتوى الخطاب والإجراءات السياسية اللاحقة.

يقترح الباحثون أن هذا النهج يمكن تمديده لدراسة جوانب أخرى مختلفة من اتصالات البنوك المركزية، بما في ذلك التوجيه المستقبلي. يسلط هذا البحث الضوء أيضًا على كيفية قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي المتاحة للجمهور، مثل ChatGPT، على تمكين التحليل الاقتصادي وتعزيز اتخاذ القرارات المالية.

استخدام JPMorgan لـ ChatGPT

في تطور ذي صلة، أُبلغ أن بنك JPMorgan استخدم نموذج لغات قائماً على ChatGPT لتحليل البيانات والخطابات الصادرة عن الاحتياطي الفيدرالي. هدفت هذه المبادرة إلى تحديد إشارات تداول محتملة داخل اتصالات البنك المركزي. وأشار البنك إلى أن النتائج الأولية كانت مشجعة، مما أدى إلى توسيع نطاق تغطية النموذج ليشمل البنك المركزي الأوروبي وبنك إنجلترا، مع خطط لتشمل بنوكاً مركزية إضافية في المستقبل.

تبرز الدراسة التي أجراها باحثو جامعة Sheffield Hallam الدور المتزايد للذكاء الاصطناعي، وتحديداً نماذج اللغات الكبيرة مثل ChatGPT، في مجال التحليل الاقتصادي والتنبؤ. ومن خلال التنبؤ بنجاح بسلوك التصويت لأعضاء اللجان المصرفية المركزية بناءً على خطابات ألقوها، تسلط هذه الدراسة الضوء على إمكانات الذكاء الاصطناعي في تعزيز فهمنا لقرارات السياسة الاقتصادية.

يعزز اعتماد JPMorgan لنموذج قائم على ChatGPT التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في المؤسسات المالية. ومع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي وإظهار قدراته، من المرجح أن يلعب دوراً محورياً بشكل متزايد في تشكيل التحليل الاقتصادي وعمليات اتخاذ القرارات المالية. يؤكد هذا التطور على أهمية البقاء في طليعة تقدم الذكاء الاصطناعي في عالم المال والاقتصاد.