盡管存在固有風險，

各國央行仍在采用

國際清算銀行 (BIS) 最近的一項研究深入研究了各國央行對人工智能 (AI) 工具的使用，警告監(jiān)管機構注意與這一新興技術相關的固有風險技術。

這份長達九頁的報告題為“中央銀行中的人工智能”，重點關注全球中央銀行大型語言模型（LLM）的應用和潛在風險。該報告將中央銀行描述為早期采用者，并討論了它們對人工智能模型進行信息收集的依賴，利用機器學習技術來完成數(shù)據(jù)采樣、清理以及將信息與現(xiàn)有來源匹配等任務。

各國央行越來越多地轉向人工智能支持的金融分析來為貨幣政策決策提供信息。利用神經網絡和隨機森林模型來獲取通脹預期的實時數(shù)據(jù)，并通過分析社交媒體帖子收集有關貨幣政策有效性的反饋。

這些用例還擴展到監(jiān)管功能，人工智能系統(tǒng)可以監(jiān)督支付系統(tǒng)。事實證明，這些系統(tǒng)可以有效識別異常金融交易，解決與洗錢和網絡攻擊相關的問題。

該報告重點介紹了具體例子，例如巴西中央銀行部署 ADAM，這是一種預測借款人可能拖欠貸款的分類模型。其他監(jiān)管機構使用人工智能系統(tǒng)來預測消費者行為，以應對央行數(shù)字貨幣（

）的引入。

該報告強調了人工智能的固有風險，例如訓練數(shù)據(jù)的偏差輸出和幻覺等挑戰(zhàn)。短期解決方案包括央行對人工智能員工進行培訓，但預計私營企業(yè)將與技術人才展開競爭。為了應對挑戰(zhàn)，報告建議集成企業(yè)

?系統(tǒng)，以確保數(shù)據(jù)質量、所有權和不變性。

來源 - coingeek.com

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