[罗斯]尽管存在固有风险，央行仍在采用人工智能

国际清算银行（BIS）的一项新研究探讨了央行对人工智能（AI）工具的应用，警告银行监管机构注意与新兴技术相关的固有风险。这份长达九页的报告题为“央行中的人工智能”解决全球央行大型语言模型 (LLM) 的用例和风险。

中央银行被称为早期采用者，在 2022 年底成为人们关注的焦点之前，一直依靠人工智能模型进行分析。在效用方面，大多数中央银行依靠人工智能模型进行信息收集，而现代数据渲染的复杂性人类的努力几乎已经过时了。

随着央行在运营中使用经过验证的机器学习技术，人工智能模型越来越多地用于数据采样、清理以及将信息与现有来源进行匹配。央行正在转向人工智能支持的金融分析来制定货币政策决策。

使用神经网络和随机森林模型，央行可以访问通胀预期的实时数据，并通过扫描社交媒体帖子获得有关货币政策有效性的反馈。“筛选大量信息以提取相关见解可以是时间-报告中写道：“随着数据量的不断增加，它几乎变得难以克服。”一些银行监管机构已被证明使用法学硕士来总结财务报告和新闻，以跟踪经济趋势并解释对企业高管和市场专家的采访。

国际清算银行设计的中央银行语言模型（CB-LM）已成功预测对货币政策相关公告的反应。其他用例包括部署人工智能系统来监督和监督支付系统。

人工智能系统已经证明能够熟练地发现不规则的金融交易，这是遏制洗钱和网络攻击所必需的关键趋势。巴西中央银行最近推出了 ADAM，这是一种分类模型，可以预测可能拖欠贷款的借款人债权人。

其他银行监管机构正在转向人工智能系统来预测消费者的行为，以应对央行数字货币（CBDC）的推出。央行面临的风险借助人工智能，仍然存在因数据而产生的充满偏见的产出的固有风险用于训练模型的集合。

生成式人工智能模型面临着更严重的幻觉问题，需要人工监督以减少出错的可能性。短期内，央行将被要求斥巨资为员工配备新的人工智能技能，使他们能够在工作流程中应用人工智能系统。

然而，鉴于私营部门薪资与公共机构之间的差距，预计央行将面临私营金融公司对拥有先进人工智能技能的员工的激烈竞争。

为了让人工智能 (AI) 在法律范围内正常工作并在面临日益严峻的挑战时蓬勃发展，它需要集成一个企业区块链系统，以确保数据输入质量和所有权，使其能够保证数据安全，同时保证不变性数据的。

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