Les banques centrales adoptent l’IA malgré les risques inhérents

Une nouvelle étude de la Banque des règlements internationaux (BRI) examinant l'application des outils d'intelligence artificielle (IA) par les banques centrales a mis en garde les régulateurs bancaires contre les risques inhérents associés à la technologie émergente.
Le rapport de neuf pages intitulé « L'intelligence artificielle dans les banques centrales » aborde les cas d'utilisation et les risques des grands modèles linguistiques (LLM) pour les banques centrales mondiales. Décrites comme des adeptes précoces, les banques centrales se sont appuyées sur les modèles d’IA pour l’analyse avant qu’ils ne soient mis sous les projecteurs fin 2022.
En termes d’utilité, la majorité des banques centrales s’appuient sur des modèles d’IA pour la collecte d’informations, la complexité des données modernes rendant l’effort humain presque obsolète. Les modèles d’IA sont de plus en plus utilisés pour l’échantillonnage, le nettoyage et la mise en correspondance des informations avec les sources existantes, car les banques centrales utilisent des techniques éprouvées d’apprentissage automatique pour leurs opérations.
Les banques centrales se tournent vers l’analyse financière basée sur l’IA pour prendre des décisions en matière de politique monétaire. À l’aide de réseaux neuronaux et de modèles forestiers aléatoires, les banques centrales peuvent accéder à des données en temps réel sur les anticipations d’inflation et obtenir des commentaires sur l’efficacité de la politique monétaire via l’analyse des publications sur les réseaux sociaux.
« Passer au crible cette richesse d’informations pour en extraire des informations pertinentes peut prendre du temps et, avec le volume toujours croissant de données, cela devient presque insurmontable », peut-on lire dans le rapport.
Il a été démontré que plusieurs régulateurs bancaires utilisent les LLM pour résumer les rapports financiers et l'actualité afin de suivre les tendances économiques et d'interpréter les entretiens avec des dirigeants d'entreprise et des experts du marché. Les modèles linguistiques des banques centrales (CB-LM) conçus par la BRI ont permis de prédire avec succès les réactions aux annonces liées aux politiques monétaires.
D'autres cas d'utilisation incluent le déploiement de systèmes d'IA pour la surveillance et la supervision des systèmes de paiement. Les systèmes d’IA ont démontré leur capacité à détecter les transactions financières irrégulières, une tendance clé nécessaire pour étouffer le blanchiment d’argent et les cyberattaques.
La Banque centrale du Brésil a récemment lancé ADAM, un modèle de classification qui prédit les emprunteurs susceptibles de ne pas honorer leurs prêts envers leurs créanciers. D’autres régulateurs bancaires se tournent vers les systèmes d’IA pour prédire les comportements des consommateurs en réponse au lancement d’une monnaie numérique de banque centrale (CBDC).

Risques auxquels est confrontée la banque centrale

Avec l’IA, il reste des risques inhérents à des résultats truffés de biais provenant des ensembles de données utilisés pour entraîner les modèles. Les modèles d’IA générative sont confrontés à un problème d’hallucination encore plus grave, nécessitant une supervision humaine pour réduire les risques d’erreurs.
À court terme, les banques centrales seront tenues de faire des folies pour doter leur personnel de nouvelles compétences en IA afin de leur permettre d’appliquer les systèmes d’IA dans leur flux de travail. Cependant, les banques centrales devraient être confrontées à une forte concurrence de la part des sociétés financières privées pour recruter des employés possédant des compétences avancées en IA, étant donné la disparité entre les salaires du secteur privé et ceux des institutions publiques.
Pour que l'intelligence artificielle (IA) fonctionne dans le respect de la loi et prospère face à des défis croissants, elle doit intégrer un système de blockchain d'entreprise qui garantit la qualité et la propriété de la saisie des données, lui permettant ainsi de protéger les données tout en garantissant également l'immuabilité. de données. Consultez la couverture de CoinGeek sur cette technologie émergente pour savoir pourquoi la blockchain d'entreprise sera l'épine dorsale de l'IA.
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