Центральные банки предупредили о рисках, связанных с внедрением инструментов искусственного интеллекта

В недавнем отчете Банка международных расчетов (BIS) центральные банки по всему миру были предупреждены о рисках, связанных с растущей зависимостью от инструментов искусственного интеллекта (ИИ). Этот девятистраничный отчет под названием «Искусственный интеллект в центральном банковском деле» освещает варианты использования и потенциальные подводные камни интеграции больших языковых моделей (LLM) в их деятельность.

Центральные банки, которых часто считают первопроходцами в области технологий искусственного интеллекта, все чаще обращаются к моделям ИИ для различных целей. Эти модели ИИ сыграли решающую роль в преобразовании сбора и обработки информации, сделав многие традиционные методы работы человека практически устаревшими. Модели ИИ теперь используются для выборки, очистки и сопоставления данных, помогая центральным банкам оптимизировать свою деятельность с помощью проверенных методов машинного обучения.

Одним из важных применений ИИ в центральном банковском деле является принятие обоснованных решений в области денежно-кредитной политики. Используя нейронные сети и модели случайного леса, центральные банки получают доступ к данным в режиме реального времени для оценки инфляционных ожиданий и эффективности своей денежно-кредитной политики. Эти данные поступают не только из традиционных финансовых каналов, но и из огромного массива информации, доступной на платформах социальных сетей.

tracполезной информации из больших массивов данных

Как подчеркивается в отчете, обработка огромного объема данных может быть трудоемким и сложным процессом, что делает модели искусственного интеллекта бесценными для эффективногоtracрелевантной информации. Центральные банки используют языковые модели для обобщения сложных финансовых отчетов, tracэкономических тенденций и интерпретации интервью с руководителями предприятий и экспертами рынка. Более того, эти языковые модели центральных банков (CB-LM) продемонстрировали способность прогнозировать реакцию рынка на объявления о денежно-кредитной политике.

Системы искусственного интеллекта также доказали свою эффективность в надзоре и контроле за платежными системами. Они превосходноdentнерегулярные финансовые транзакции, что является критически важным фактором в борьбе с отмыванием денег и предотвращении кибератак. Например, Центральный банк Бразилии недавно внедрил ADAM, модель классификации, предназначенную для прогнозирования вероятности невыполнения заемщиками своих обязательств по кредитам, что повышает его способность снижать финансовые риски.

Помимо традиционных применений, центральные банки также обращаются к системам искусственного интеллекта для прогнозирования поведения потребителей в ответ на внедрение цифровых валют центральных банков (ЦВКБ) и другие финансовые события. Эти прогностические модели предоставляют ценную информацию для политиков, позволяя им предвидеть реакцию рынка и соответствующим образом адаптироваться.

Проблемы и риски интеграции ИИ

Хотя преимущества интеграции ИИdent, в отчете подчеркиваются проблемы и риски, с которыми сталкиваются центральные банки. Одна из главных проблем — потенциальная возможность получения искаженных результатов, обусловленная данными, используемыми для обучения моделей ИИ. Кроме того, генеративные модели ИИ, несмотря на свою мощь, требуют тщательного контроля со стороны человека для снижения вероятности ошибок и неточностей.

В краткосрочной перспективе центральным банкам потребуется инвестировать в обучение своих сотрудников новым навыкам в области искусственного интеллекта, чтобы эффективно интегрировать системы ИИ в свои рабочие процессы. Однако они, вероятно, столкнутся с жесткой конкуренцией со стороны частных финансовых компаний в привлечении сотрудников с передовыми знаниями в области ИИ. Разница в заработной плате между государственными и частными учреждениями еще больше усиливает эту конкуренцию.