将人工智能用于政策目的

核心观点

人工智能 (AI) 的快速发展将对金融体系和实体经济产生深远影响，中央银行和监管机构正积极利用 AI 技术提升政策制定和监管效率。报告探讨了 AI 在信息收集、宏观经济和金融分析、支付系统监管以及金融稳定监督等领域的应用案例，并分析了使用 AI 所面临的挑战和经验教训。

AI 应用案例

• 信息收集和官方统计：中央银行利用机器学习 (ML) 技术如隔离森林来检测异常值，提高数据质量，并加速分析过程。
• 宏观经济和金融分析：AI 技术如深度神经网络和大型语言模型 (LLM) 可处理非结构化数据，例如新闻报道和社交媒体帖子，以实时监测通胀预期和经济状况，并提高预测准确性。
• 支付系统监管：AI 可以帮助识别可疑交易，例如洗钱活动，并提高监管效率。例如，BIS 创新枢纽的“奥拉”项目展示了 AI 在跨机构合作监管方面的潜力。
• 监督和金融稳定：AI 工具可用于自动化监管流程，例如文档处理和知识管理，并帮助识别合规问题。AI 还可用于监测市场波动和资产价格泡沫，并改进压力测试框架。

挑战和经验教训

• 可解释性：复杂的 AI 模型可能难以解释其预测结果，这可能会影响决策的透明度和公众信任。
• 人才短缺：中央银行需要投资于人力资本和信息技术 (IT) 基础设施，并培养具备 AI 相关技能的人才。
• 数据治理：中央银行需要制定有效的数据治理框架，以管理数据质量和隐私问题。
• 运营风险：对少数外部供应商的依赖可能会带来 IT 故障和网络安全风险。
• 伦理和文化：中央银行需要制定 AI 伦理框架，并培养员工的 AI 素养。

研究结论

中央银行需要积极应对 AI 带来的挑战，并利用合作和经验分享来降低成本，提高效率。建立“实践社区”共享知识、数据和最佳实践，将是中央银行应对 AI 挑战的有效途径。