حذرت دراسة جديدة أجراها بنك التسويات الدولية (BIS) تبحث في تطبيق البنوك المركزية لأدوات الذكاء الاصطناعي (AI) المنظمين المصرفيين من المخاطر الكامنة المرتبطة بالتكنولوجيا الناشئة.
يتناول التقرير المكون من تسع صفحات بعنوان “الذكاء الاصطناعي في البنوك المركزية” حالات الاستخدام ومخاطر نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) على البنوك المركزية العالمية. كانت البنوك المركزية، التي وُصفت بأنها من أوائل المتبنين، تعتمد على نماذج الذكاء الاصطناعي للتحليل قبل أن يتم تسليط الضوء عليها في دائرة الضوء في أواخر عام 2022.
ومن حيث المنفعة، تعتمد غالبية البنوك المركزية على نماذج الذكاء الاصطناعي لجمع المعلومات، مع تعقيد البيانات الحديثة التي تجعل الجهد البشري عفا عليه الزمن تقريبا. يتم استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد لأخذ عينات البيانات، وتنظيفها، ومطابقة المعلومات مع المصادر الحالية حيث تستخدم البنوك المركزية تقنيات التعلم الآلي التي أثبتت جدواها في عملياتها.
تتجه البنوك المركزية إلى التحليل المالي المدعوم بالذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات بشأن السياسة النقدية. وباستخدام الشبكات العصبية ونماذج الغابات العشوائية، يمكن للبنوك المركزية الوصول إلى البيانات في الوقت الحقيقي لتوقعات التضخم والحصول على تعليقات حول فعالية السياسة النقدية من خلال مسح منشورات وسائل التواصل الاجتماعي.
وجاء في التقرير: “إن غربلة هذه الثروة من المعلومات لاستخلاص الأفكار ذات الصلة يمكن أن يستغرق وقتًا طويلاً ومع الحجم المتزايد للبيانات يصبح من الصعب التغلب عليه تقريبًا”.
لقد ثبت أن العديد من الهيئات التنظيمية المصرفية تستخدم LLMs لتلخيص التقارير المالية والأخبار لتتبع الاتجاهات الاقتصادية وتفسير المقابلات مع مديري الأعمال وخبراء السوق. نجحت نماذج لغة البنك المركزي (CB-LM) التي صممها بنك التسويات الدولية في التنبؤ بردود الفعل على الإعلانات المتعلقة بالسياسات النقدية.
وتشمل حالات الاستخدام الأخرى نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي للإشراف والإشراف على أنظمة الدفع. لقد أثبتت أنظمة الذكاء الاصطناعي كفاءتها في اكتشاف المعاملات المالية غير النظامية، وهو اتجاه رئيسي ضروري لخنق عمليات غسيل الأموال والهجمات الإلكترونية في مساراتها.
أصدر البنك المركزي البرازيلي مؤخرًا نموذج ADAM، وهو نموذج تصنيف يتنبأ بالمقترضين الذين من المحتمل أن يتخلفوا عن سداد قروضهم للدائنين. يتجه المنظمون المصرفيون الآخرون إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بسلوكيات المستهلكين استجابةً لإطلاق العملة الرقمية للبنك المركزي (CBDC).
المخاطر التي تواجه البنك المركزي
وفي ظل الذكاء الاصطناعي، تظل المخاطر الكامنة في النواتج مليئة بالتحيز الناشئ عن مجموعات البيانات المستخدمة لتدريب النماذج. تواجه نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية مشكلة هلوسة أكثر قتامة، مما يتطلب إشرافًا بشريًا لتقليل فرص حدوث الأخطاء.
على المدى القصير، سيتم تكليف البنوك المركزية بالإنفاق على تزويد الموظفين بمجموعات مهارات الذكاء الاصطناعي الجديدة لتمكينهم من تطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي في سير عملهم. ومع ذلك، من المتوقع أن تواجه البنوك المركزية منافسة شديدة من الشركات المالية الخاصة على الموظفين ذوي المهارات المتقدمة في الذكاء الاصطناعي، نظرا للتفاوت بين رواتب القطاع الخاص والمؤسسات العامة.
لكي يعمل الذكاء الاصطناعي (AI) بشكل صحيح ضمن القانون ويزدهر في مواجهة التحديات المتزايدة، فإنه يحتاج إلى دمج نظام blockchain للمؤسسة يضمن جودة إدخال البيانات وملكيتها – مما يسمح له بالحفاظ على البيانات آمنة مع ضمان عدم قابليتها للتغيير. البيانات. تحقق من تغطية CoinGeek على هذه التكنولوجيا الناشئة لمعرفة المزيد لماذا ستكون blockchain الخاصة بالمؤسسات هي العمود الفقري للذكاء الاصطناعي.
