Новое исследование Банка международных расчетов (BIS), посвященное применению центральными банками инструментов искусственного интеллекта (ИИ), предупредило банковские регуляторы о неотъемлемых рисках, связанных с новой технологией.
В девятистраничном отчете под названием “Искусственный интеллект в центральных банках” рассматриваются варианты использования и риски больших языковых моделей (LLM) для глобальных центральных банков. Центральные банки, которых называют первыми, использовали модели искусственного интеллекта для анализа, прежде чем они попали в центр внимания в конце 2022 года.
С точки зрения полезности большинство центральных банков полагаются на модели искусственного интеллекта для сбора информации, а сложность современных данных делает человеческие усилия практически устаревшими. Модели искусственного интеллекта все чаще используются для выборки данных, очистки и сопоставления информации с существующими источниками, поскольку центральные банки используют проверенные методы машинного обучения в своих операциях.
Центральные банки обращаются к финансовому анализу на основе искусственного интеллекта для принятия решений по денежно-кредитной политике. Используя нейронные сети и модели случайного леса, центральные банки могут получать доступ к данным об инфляционных ожиданиях в режиме реального времени и получать обратную связь об эффективности денежно-кредитной политики посредством сканирования сообщений в социальных сетях.
“Анализ этого огромного объема информации для извлечения релевантных выводов может занять много времени, а с постоянно растущим объемом данных это становится практически непреодолимым”, - говорится в отчете.
Было показано, что несколько банковских регуляторов используют LLM для обобщения финансовых отчетов и новостей, отслеживания экономических тенденций и интерпретации интервью с руководителями компаний и экспертами рынка. Языковые модели центральных банков (CB-LM), разработанные BIS, успешно предсказывают реакцию на объявления, связанные с денежно-кредитной политикой.
Другие варианты использования включают развертывание систем искусственного интеллекта для надзора за платежными системами. Системы искусственного интеллекта продемонстрировали умение выявлять нерегулярные финансовые транзакции, что является ключевой тенденцией, необходимой для пресечения отмывания денег и кибератак на их пути.
Центральный банк Бразилии недавно внедрил ADAM, классификационную модель, которая предсказывает заемщиков, которые, вероятно, не выполнят свои обязательства по кредитам перед кредиторами. Другие банковские регуляторы обращаются к системам искусственного интеллекта для прогнозирования поведения потребителей в ответ на запуск цифровой валюты центрального банка (CBDC).
Риски, с которыми сталкивается центральный банк
При использовании искусственного интеллекта сохраняются неотъемлемые риски искажения результатов, вытекающих из наборов данных, используемых для обучения моделей. Генеративные модели искусственного интеллекта сталкиваются с еще более мрачной проблемой галлюцинаций, требующей наблюдения со стороны человека для снижения вероятности ошибок.
В краткосрочной перспективе центральным банкам будет поручено потратиться на оснащение сотрудников новыми наборами навыков в области искусственного интеллекта, чтобы они могли применять системы искусственного интеллекта в своем рабочем процессе. Однако, по прогнозам, центральные банки столкнутся с жесткой конкуренцией со стороны частных финансовых компаний за сотрудников с передовыми навыками в области искусственного интеллекта, учитывая разницу в зарплатах в частном секторе и государственных учреждениях.
" 
