各国央行警告：采用人工智能工具存在风险

近期发布的一份 报告 警告全球各国央行，日益依赖人工智能（AI）工具会带来固有风险。这份题为《人工智能在中央银行业的应用》的九页报告阐述了将大型语言模型（LLM）融入央行运营的应用案例和潜在风险。

各国央行通常被视为人工智能技术的早期采用者，它们越来越多地将人工智能模型应用于各种用途。这些人工智能模型在信息收集和处理方面发挥了至关重要的作用，使许多传统的人工工作几乎过时。如今，人工智能模型已被应用于数据采样、清洗和匹配，帮助各国央行利用成熟的机器学习技术简化运营流程。.

人工智能在中央银行领域的一项重要应用是辅助制定货币政策。通过运用神经网络和随机森林模型，中央银行可以获取实时数据，用于评估通胀预期并评价其货币政策的有效性。这些数据不仅来源于传统金融渠道，也来源于社交媒体平台上的海量信息。.

从海量数据中trac洞见

正如报告所强调的，筛选海量数据既耗时又充满挑战，因此人工智能模型在高效trac相关洞见方面具有不可估量的价值。各国央行利用语言模型来总结复杂的财务报告、 trac经济趋势，并解读与企业领导人和市场专家的访谈内容。此外，这些央行语言模型（CB-LM）已展现出预测市场对货币政策公告反应的能力。.

人工智能系统也已证明其在监管支付系统方面的能力。它们尤其dent识别异常金融交易，这对于打击洗钱和预防网络攻击至关重要。例如，巴西中央银行最近推出了ADAM，这是一种旨在预测可能违约借款人的分类模型，从而增强了其降低金融风险的能力。.

除了传统应用之外，各国央行也开始利用人工智能系统来预测消费者对央行数字货币（CBDC）和其他金融发展趋势的反应。 这些预测模型 为政策制定者提供了宝贵的洞察，帮助他们预判市场反应并做出相应调整。

人工智能集成面临的挑战和风险

尽管人工智能整合的益处dent，但该报告也强调了中央银行面临的挑战和风险。其中一个主要担忧是，用于训练人工智能模型的数据可能导致输出结果存在偏差。此外，生成式人工智能模型虽然功能强大，但仍需要密切的人工监督，以降低出错和不准确的可能性。.

短期内，各国央行需要投资提升员工的人工智能技能，以便将人工智能系统有效地融入工作流程。然而，在招聘具备高级人工智能专业知识的员工方面，它们可能会面临来自私营金融机构的激烈竞争。公共机构与私营部门之间的薪酬差距进一步加剧了这种竞争。.